日萌社

人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）

Impala 操作/读写 Kudu，使用druid连接池
Kudu 原理、API使用、代码
Kudu Java API 条件查询
spark读取kudu表导出数据为parquet文件（spark kudu parquet）
kudu 导入/导出数据
Kudu 分页查询的两种方式
map、flatMap(流的扁平化)、split 的区别
Spark(SparkSql) 写数据到 MySQL中（Spark读取TCP socket/文件）
Spark Streaming 整合 Kafka（Spark读取Kafka）
Spark Streaming 开窗函数 reduceByKeyAndWindow
Spark Streaming 整合 Flume（Spark读取Flume）
Spark 实时处理总文章
spark程序打包为jar包，并且导出所有第三方依赖的jar包
spark提交命令 spark-submit 的参数 executor-memory、executor-cores、num-executors、spark.default.parallelism分析

================= 最新文章 ======================

1.CDH 6 的安装和使用、CDH5安装

2.用户画像

3.Spark 实时处理

4.大数据组件安装(非CDH)和使用总文章

5.大数据组件使用总文章

6.window下人工智能 Keras、TensorFlow、PyTorch、CUDA、cuDNN 的环境安装总文章、window 安装 PyTorch

7.人工智能AI：Keras PyTorch 深度学习实战（不定时更新）

8.搜索引擎：Elasticsearch、Solr、Lucene

【日萌社】用户画像
【日萌社】C、C++笔记
【日萌社】JavaWeb+大数据笔记
【日萌社】CDH 6、CDH5
【日萌社】Python笔记
【日萌社】Keras、PyTorch
【日萌社】日语语法、日语单词学习

链接：https://pan.baidu.com/s/1OBd1rbwGx0F8YnefM7R0Uw
提取码：0hal
链接：https://pan.baidu.com/s/1TKNZ6TtDxDtDUnezrcXJ8Q
提取码：2ber
链接：https://pan.baidu.com/s/1_XWMwcoNuDPdE3xkluo08A
提取码：b12m
链接：https://pan.baidu.com/s/1eW8YSrasGiTXpBFSSJd78Q
提取码：7aeu
链接：https://pan.baidu.com/s/1xi_3T6Nw__Sy-QQaN29O4Q
提取码：1gcs

============== Spark 实时处理总文章 =================

Spark(SparkSql) 写数据到 MySQL中（Spark读取TCP socket/文件）

Spark Streaming 整合 Kafka（Spark读取Kafka）

Spark Streaming 整合 Flume（Spark读取Flume）

Spark Streaming 开窗函数 reduceByKeyAndWindow

map、flatMap(流的扁平化)、split 的区别

=========== Spark 实时处理介绍 =================

基于Spark通用计算平台，可以很好地扩展各种计算类型的应用，尤其是Spark提供了内建的计算库支持，像Spark Streaming、Spark SQL、MLlib、GraphX，这些内建库都提供了高级抽象，
可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑、这也得益于Scala编程语言的简洁性。这里，我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台，实现基于Spark Streaming的实时计算。
我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为，描述如下所示：

手机客户端会收集用户的行为事件（我们以点击事件为例），将数据发送到数据服务器，我们假设这里直接进入到Kafka消息队列
后端的实时服务会从Kafka消费数据，将数据读出来并进行实时分析，这里选择Spark Streaming，因为Spark Streaming提供了与Kafka整合的内置支持
经过Spark Streaming实时计算程序分析，将结果写入Redis，可以实时获取用户的行为数据，并可以导出进行离线综合统计分析
Spark Streaming介绍

Spark Streaming提供了一个叫做DStream（Discretized Stream）的高级抽象，DStream表示一个持续不断输入的数据流，可以基于Kafka、TCP Socket、Flume等输入数据流创建。
在内部，一个DStream实际上是由一个RDD序列组成的。Sparking Streaming是基于Spark平台的，也就继承了Spark平台的各种特性，
如容错（Fault-tolerant）、可扩展（Scalable）、高吞吐（High-throughput）等。

在Spark Streaming中，每个DStream包含了一个时间间隔之内的数据项的集合，我们可以理解为指定时间间隔之内的一个batch(批次)，每一个batch(批次)就构成一个RDD数据集，
所以DStream就是一个个batch(批次)的有序序列，时间是连续的，按照时间间隔将数据流分割成一个个离散的RDD数据集

streaming-dstream
我们都知道，Spark支持两种类型操作：Transformations和Actions。

Transformation从一个已知的RDD数据集经过转换得到一个新的RDD数据集，
这些Transformation操作包括map、filter、flatMap、union、join等，而且Transformation具有lazy的特性，调用这些操作并没有立刻执行对已知RDD数据集的计算操作，
而是在调用了另一类型的Action操作才会真正地执行。

Action执行，会真正地对RDD数据集进行操作，返回一个计算结果给Driver程序，或者没有返回结果，如将计算结果数据进行持久化，
Action操作包括reduceByKey、count、foreach、collect等。

同样，Spark Streaming提供了类似Spark的两种操作类型，分别为Transformations和Output操作，它们的操作对象是DStream，作用也和Spark类似。

Transformation从一个已知的DStream经过转换得到一个新的DStream，而且Spark Streaming还额外增加了一类针对Window的操作，
当然它也是Transformation，但是可以更灵活地控制DStream的大小（时间间隔大小、数据元素个数），
例如：window(windowLength, slideInterval)、countByWindow(windowLength, slideInterval)、reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)等。

Spark Streaming的Output操作允许我们将DStream数据输出到一个外部的存储系统，如数据库或文件系统等，执行Output操作类似执行Spark的Action操作，
使得该操作之前lazy的Transformation操作序列真正地执行。

Spark 实时处理总文章相关推荐

数据湖之iceberg系列(五)-Spark实时处理数据
1 接收网络数据将数据实时写入到iceberg表中开启nc 服务用于模拟数据输出 nc -lk 9999 2 spark实时读取数据将数据写入到iceberg表中 // 获取spark对象 ...
spark文本处理-文章分类
这里我采用的还spark来做数据处理以及采用的是spark里面的算法 spark里面提供了词频-逆文本频率(TF-IDF) 它给一个文本的每一个词赋予了一个权值,权值的计算是基于文本中出现的频率,同时 ...
人工智能AI：TensorFlow Keras PyTorch MXNet PaddlePaddle 深度学习实战 part1
日萌社人工智能AI:TensorFlow Keras PyTorch MXNet PaddlePaddle 深度学习实战 part1 人工智能AI:TensorFlow Keras PyTorch ...
Spark2.3（三十五）Spark Structured Streaming源代码剖析(从CSDN和Github中看到别人分析的源代码的文章值得收藏)...
从CSDN中读取到关于spark structured streaming源代码分析不错的几篇文章 spark源码分析--事件总线LiveListenerBus spark事件总线的核心是LiveLi ...
大数据实时处理-基于Spark的大数据实时处理及应用技术培训
随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫 ...
Spark2.1.0之初识Spark
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/79629729 随着近十年互联网的迅猛发展,越来越 ...
使用spark计算文档相似度
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 1.TF-IDF文档转换为向量以下边三个句子为例罗湖发布大梧桐新兴产业带整体规划深化伙伴关系,增强发展动力为世界经济发 ...
2016，你最不应该错过的热门技术文章
本文首发在"美团技术团队"微信公众号,内容已覆盖截止至2017年1月23日最新的技术文章. 1955年3月15日,爱因斯坦给刚去世的密友Michele Besso家人的信中说: & ...
大数据高级开发工程师——Spark学习笔记（8）
文章目录 Spark内存计算框架 Spark SQL Spark的动态资源划分 1. Executor动态调整范围? 2. 超时被杀的Executor中持久化数据如何处理? 3. 如何开启Spark的 ...

Spark 实时处理 总文章

日萌社

================= 最新文章 ======================

============== Spark 实时处理 总文章 =================

=========== Spark 实时处理 介绍 =================

Spark 实时处理 总文章相关推荐

最新文章

热门文章

Spark 实时处理总文章

============== Spark 实时处理总文章 =================

=========== Spark 实时处理介绍 =================

Spark 实时处理总文章相关推荐