这是一篇翻译,原文来自:How to load some Avro data into Spark. 首先,为什么使用 Avro ? 最基本的格式是 CSV ,其廉价并且不需要顶一个一个 schema 和数据关联. 随后流行起来的一个通用的格式是 XML,其有一个 schema 和 数据关联,XML 广泛的使用于 Web Services 和 SOA 架构中.不幸的是,其非常冗长,并且解析 XML 需要消耗内存. 另外一种格式是 JSON,其非常流行易于使用因为它非常方便易于理解. 这些格式在

摘要:本文将演示如果序列化生成avro数据,并使用FlinkSQL进行解析. 本文分享自华为云社区<[技术分享]Apache Avro数据的序列化.反序列&&FlinkSQL解析Avro数据>,作者: 南派三叔. 技术背景 随着互联网高速的发展,云计算.大数据.人工智能AI.物联网等前沿技术已然成为当今时代主流的高新技术,诸如电商网站.人脸识别.无人驾驶.智能家居.智慧城市等等,不仅方面方便了人们的衣食住行,背后更是时时刻刻有大量的数据在经过各种各样的系统平台的采集.清晰.分析

推送avro格式数据到topic 源代码:https://github.com/Neuw84/structured-streaming-avro-demo/blob/master/src/main/java/es/aconde/structured/GeneratorDemo.java package es.aconde.structured; import com.twitter.bijection.Injection; import com.twitter.bijection.avro.Ge

1.读文件 通过 sc.textFile(“file://") 方法来读取文件到rdd中. val lines = sc.textFile("file://")//文件地址或者HDFS文件路径 本地地址 "file:///home/hadoop/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/examples/src/main/resources/people.json" HDFS文件地址 "hdfs://112.74.21.122:9000

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

Spark RDD深度解析-RDD计算流程 摘要  RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark的核心数据结构,所有数据计算操作均基于该结构进行,包括Spark sql .Spark Streaming.理解RDD有助于了解分布式计算引擎的基本架构,更好地使用Spark进行批处理与流计算.本文以Spark2.0源代码为主,对RDD的生成.计算流程.加载顺序等作深入的解析. RDD印象 直观上,RDD可理解为下图所示结构,即RDD包含多个Partition(分

Spark Shuffle原理解析 一:到底什么是Shuffle? Shuffle中文翻译为“洗牌”,需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. 二:Shuffle可能面临的问题?运行Task的时候才会产生Shuffle(Shuffle已经融化在Spark的算子中了). 1, 数据量非常大: 2, 数据如何分类,即如何Partition,Hash.Sort.钨丝计算: 3, 负载均衡(数据倾斜): 4, 网络传输效率,需要在压缩和解压缩之间做出权

上篇文章<  Spark 源码解析 : DAGScheduler中的DAG划分与提交 >介绍了DAGScheduler的Stage划分算法. 本文继续分析Stage被封装成TaskSet,并将TaskSet提交到集群的Executor执行的过程 在DAGScheduler的submitStage方法中,将Stage划分完成,生成拓扑结构,当一个stage没有父stage时候,会调用DAGScheduler的submitMissingTasks方法来提交该stage包含tasks. 首先来分析一

Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 分类算法 回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出MLlib主要包含三个部分: 底层基础:包括Spark的运行库.矩阵库和向量库: 算法库:包含广义线性模型.推荐系统.聚类.决策树和评估的算法: 实用程序:包括测试数据的生成.外部数据的读入等功能. MLlib的底层基础解析 底层基础部分主要包括向量接口和矩阵接口,这两种接口都会使用Scala语言基于Netlib和BLAS/LAPAC

1.驱动程序通过一个SparkContext对象来访问Spark,此对象代表对计算集群的一个连接.shell已经自动创建了一个SparkContext对象.利用SparkContext对象来创建一个RDD 2.spark和mapreduce区别 mapreduce分为两个阶段map和reduce,两个阶段结束mapreduce任务就结束,所以在在一个job里能做的处理很有限即只能在map和reduce里处理. spark是迭代式计算模型,一个job可以分为n个阶段,因为它是内存迭代式的,我们处理

  第1章 Spark 整体概述 1.1 整体概念   Apache Spark 是一个开源的通用集群计算系统,它提供了 High-level 编程 API,支持 Scala.Java 和 Python 三种编程语言.Spark 内核使用 Scala 语言编写,通过基于 Scala 的函数式编程特性,在不同的计算层面进行抽象,代码设计非常优秀. 1.2 RDD 抽象   RDD(Resilient Distributed Datasets),弹性分布式数据集,它是对分布式数据集的一种内存抽象,通

1. log4j(具体见log4j文档) log4j是一个java系统中用于输出日志信息的工具.log4j可以将日志定义成多种级别:ERROR  /  WARN  /  INFO  /  DEBUG log4j通过获取到一个logger对象来输出日志: val logger = Logger.getLogger("logger名称"); logger.info("日志内容") 所拿到的这些logger对象之间是有"父子"关系的,所有logger都

在等待几个小时就是端午节了,这里预祝各位节日快乐. 这里分享的是几个在C#中常用的正则解析数据写法,其实就是Regex类,至于正则的匹配格式,请仔细阅读正则的api文档,此处不具体说明,谢谢. 开始吧: 1.查询是否存在“订单号”数据的字符串 //匹配对象 var expl = "[{\"订单号\":2006,\"价格\":888.90,\"下单时间\":\"2016-06-08 17:01\",\"支付状

流程梳理 今天开始会写几篇关于AFN源码解读的一些Blog,首先要梳理一下AFN的整体结构(主要是讨论2.x版本的Session访问模块): 我们先看看我们最常用的一段代码: AFHTTPSessionManager *manager = [AFHTTPSessionManager manager]; [manager GET:@"https://www.baidu.com" parameters:nil success:^(NSURLSessionDataTask * _Nonnul

HDInsight cluster on Linux 登录 Azure portal (https://manage.windowsazure.com ) 点击左下角的 NEW 按钮,然后点击 DATA SERVICES 按钮,点击 HDINSIGHT,选择 HADOOP ON LINUX,如下图所示. 输入集群名称,选择集群大小和账号,设定集群的密码和存储账号,下表是各个参数的含义和配置说明. Name Value Cluster Name Name of the cluster. Clust

在网络上传输数据时最常用的方法有两种:XML和JSON,下面就对这两种类型的数据解析进行讲解. 一.XML数据解析 在Android中,常见的XML解析器分别为SAX解析器.DOM解析器和PULL解析器. (1)SAX解析 SAX(Simple API for XML)解析器是一种基于事件的解析器,它的核心是事件处理模式,主要是围绕着事件源以及事件处理器来工作的.当事件源产生事件后,调用事件处理器相应的处理方法,一个事件就可以得到处理.在事件源调用事件处理器中特定方法的时候,还要传递给事件处理器

一   解析 二 XML数据结构 三 JSON 数据结构     一 解析 1  定义: 从事先规定好的格式中提取数据     解析的前提:提前约定好格式,数据提供方按照格式提供数据.数据获取方则按照格式获取数据   2  主流的数据交换格式有两种:XML .JSON 3  iOS 开发常见的解析 : 3.1  XML 解析 :SAX 解析和DOM 解析        XML 解析工具:NSXMLParser.GDataXMLNode.TouchXML 和 KissXML 等 3.2 JSON

如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么.之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别.那么我们下来直切主题~ 如今的Spark已经支持多种多样的数据源的查询与加载,兼容了Hive,可用JDBC的方式或者ODBC来连接Spark SQL.下图为官网给出的架构.那么sparkSql呢可以重用Hive本身提供的元数据仓库(MetaStore).HiveQL.以及用户自定义函数(UDF)及序列化和反序列化的工具(SerDes). 下来我们来

解析的基本概念 所谓“解析”:从事先规定好的格式串中提取数据 解析的前提:提前约定好格式.数据提供方按照格式提供数据.数据获取方按照格式获取数据 iOS开发常见的解析:XML解析.JSON解析 一.XML数据结构 解析的基本概念 所谓“解析”:从事先规定好的格式串中提取数据 解析的前提:提前约定好格式.数据提供方按照格式提供数据.数据获取方按照格式获取数据 iOS开发常见的解析:XML解析.JSON解析 XML数据结构 XML解析SAX⽅方式解析从上往下,⼀一点⼀一点读取性能好苹果推荐使⽤用DO

[DotnetSpider 系列目录] 一.初衷与架构设计 二.基本使用 三.配置式爬虫 四.JSON数据解析与配置系统 场景模拟 假设由于漏存JD SKU对应的店铺信息.这时我们需要重新完全采集所有的SKU数据吗?补爬的话历史数据就用不了了.因此,去京东页面上找看是否有提供相关的接口. 查找API请求接口 安装 Fiddler, 并打开 在谷歌浏览器中访问: http://list.jd.com/list.html?cat=1315,1343,9719 在Fiddler查找一条条的访问记录,找