bit1129
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最新评论
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jchubby：
关于第一个reduceByKey对应的cache，shuffl ...
【Spark三十七】Spark Cache机制 -
bo_hai：
看了你的文章，updateStateByKey 这个方式的使用 ...
【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作（updateStateByKey) -
bo_hai：
棒极啦，解决了我的问题。
【Spark七十二】Spark的日志配置 -
tivan：
你好，这个代码生成主要在，那个地方使用。
【Spark105】Spark SQL动态代码生成一 -
zxsz4085：
看楼主这么厉害的样子，请问楼主如何知道类库的版本呢？比如g++ ...
【Thrift一】Thrift编译安装
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Spark Streaming UI这块是本篇额外的内容，与主题无关，只是把它记录下来
Spark Streaming UI上一组统计数字的含义
Streaming
Started at: 1433563238275(Spark Streaming开始运行的时间)
Time since start: 3 minutes 51 seconds（Spark Streaming已经运行了多长时间）
Network receivers: 2(Receiver个数)
Batch interval: 1 second（每个Batch的时间间隔，即接收多长时间 ...
以如下代码为例（SocketInputDStream）：
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据的流转需要关注如下几个问题：
1. 数据存储到什么位置了
2. 数据存储的结构如何？
3. 数据什么时候被读取
4. 读取到的数据(batch interval)如何转换为RDD
1. Soc ...
在分析源代码之前，首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识：
首先，运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下，Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU，这就需要Master进行资源的调度）。
另外，在为Application的Executor进程s分配CPU内核时，需要考虑CPU内核是尽可能的分散到所有的Worker上分配，还是尽可能在尽量少的Worker上分配，这 ...
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type, U, than the type of the values in this RDD,
* V. Thus, we need one operation for merging a V into a ...
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API，这些API封装在PairRDDFunctions类中，通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明：
/**
* Generic function to combine the elements for each key using a custom set of aggregation
* f ...
1. 不解压的前提下，列出jar包中包含的内容，比如class等
jar tf jar文件路径
【Java命令三】jps
- 博客分类：
- Java
jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:<port>]
用法举例：
1. jps
[hadoop@hadoop bin]$ jps
3489 Jps
1819 Master
1988 Worker
2. jp ...
1. 只有Map任务的Map Reduce Job
File System Counters
FILE: Number of bytes read=3629530
FILE: Number of bytes written=98312
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of large read operations=0
FILE: Number of write operations=0
HDFS: Number of bytes read=8570654
HDFS: Num ...
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information regarding copyright ownership.
# The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version ...
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathname for output.（<Text,Text>Sequence File）
-ow
功能： 将原始文本数据集转换为< Text, Text > S ...
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/software/hadoop-2.5.2
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
export MAHOUT_HOME=/home/hadoop/software/mahout-di ...
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNameNode的功能被NameNode HA(Standby NameNode取代)可以通过查看日志/home/hadoop/software/hadoop-2.5.2/logs/hadoop-hadoop-d ...
【日志分析】日志分析工具
- 博客分类：
- 日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和其他的监控工具一样，log.io 也采用服务器－客户端的模式。log.io 由两部分组成：server 和 harvester, server 运行在机器 A（服务器）上监视和纪录其他机器发来的日志 ...
在Spark Shell上，通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcome to
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spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本，它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令，即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store，也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
1.
Spark SQL can be built with or without Apache Hive, the Hadoop SQL engine. Spark
SQL with Hive su ...