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总结 | 最全的Spark基础知识解答
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1Spark基础知识1.Spark是什么?UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架。dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。2.Spark与Hadoop的对比(Spark的优势)1、Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高2、Spark比Hadoop更通用3、Spark提供了统一的编程接口4、容错性– 在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错5、可用性– Spark通过提供丰富的Scala, Java，Python API及交互式Shell来提高可用性3.Spark有那些组件1、Spark Streaming：支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理2、Spark SQL， Data frames: 结构化数据查询3、MLLib：Spark 生态系统里用来解决大数据机器学习问题的模块4、GraphX是构建于Spark上的图计算模型5、SparkR是一个R语言包，它提供了轻量级的方式使得可以在R语言中使用 Spark2DataFrame相关知识点 1.DataFrame是什么?DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。2.DataFrame与RDD的主要区别在于?DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得SparkSQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core只能在stage层面进行简单、通用的流水线优化。3.DataFrame 特性1、支持从KB到PB级的数据量2、支持多种数据格式和多种存储系统3、通过Catalyst优化器进行先进的优化生成代码4、通过Spark无缝集成主流大数据工具与基础设施5、API支持Python、Java、Scala和R语言3RDD相关知识点1.RDD，全称为?Resilient Distributed Datasets，意为容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。2.RDD的特点?它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象。通过并行转换的方式来创建如(map, filter, join, etc)。失败自动重建。可以控制存储级别(内存、磁盘等)来进行重用。必须是可序列化的。是静态类型的。3.RDD核心概念Client：客户端进程，负责提交作业到Master。Master:Standalone模式中主控节点，负责接收Client提交的作业，管理Worker，并命令Worker启动分配Driver的资源和启动Executor的资源。Worker：Standalone模式中slave节点上的守护进程，负责管理本节点的资源，定期向Master汇报心跳，接收Master的命令，启动Driver和Executor。Driver： 一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGScheduler，TaskScheduler。Executor：即真正执行作业的地方，一个集群一般包含多个Executor，每个Executor接收Driver的命令Launch Task，一个Executor可以执行一到多个Task。4.RDD常见术语DAGScheduler： 实现将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Task set放到TaskScheduler中。TaskScheduler：实现Task分配到Executor上执行。Task：运行在Executor上的工作单元Job：SparkContext提交的具体Action操作，常和Action对应Stage：每个Job会被拆分很多组任务(task)，每组任务被称为Stage，也称TaskSetRDD：Resilient Distributed Datasets的简称，弹性分布式数据集，是Spark最核心的模块和类Transformation/Action：SparkAPI的两种类型;Transformation返回值还是一个RDD，Action返回值不少一个RDD，而是一个Scala的集合;所有的Transformation都是采用的懒策略，如果只是将Transformation提交是不会执行计算的，计算只有在Action被提交时才会被触发。DataFrame： 带有Schema信息的RDD，主要是对结构化数据的高度抽象。DataSet：结合了DataFrame和RDD两者的优势，既允许用户很方便的操作领域对象，又具有SQL执行引擎的高效表现。5.RDD提供了两种类型的操作：transformation和action1，transformation是得到一个新的RDD，方式很多，比如从数据源生成一个新的RDD，从RDD生成一个新的RDD2，action是得到一个值，或者一个结果(直接将RDD cache到内存中)3，所有的transformation都是采用的懒策略，就是如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发6.RDD中关于转换(transformation)与动作(action)的区别transformation会生成新的RDD，而后者只是将RDD上某项操作的结果返回给程序，而不会生成新的RDD;无论执行了多少次transformation操作，RDD都不会真正执行运算(记录lineage)，只有当action操作被执行时，运算才会触发。7.RDD 与 DSM的最大不同是?DSM(distributed shared memory)RDD只能通过粗粒度转换来创建，而DSM则允许对每个内存位置上数据的读和写。在这种定义下，DSM不仅包括了传统的共享内存系统，也包括了像提供了共享 DHT(distributed hash table) 的 Piccolo 以及分布式数据库等。8.RDD的优势?1、高效的容错机制2、结点落后问题的缓和 (mitigate straggler) 3、批量操作4、优雅降级 (degrade gracefully)9.如何获取RDD?1、从共享的文件系统获取，(如：HDFS)2、通过已存在的RDD转换3、将已存在scala集合(只要是Seq对象)并行化 ，通过调用SparkContext的parallelize方法实现4、改变现有RDD的之久性;RDD是懒散，短暂的。10.RDD都需要包含以下四个部分a.源数据分割后的数据块，源代码中的splits变量b.关于“血统”的信息，源码中的dependencies变量c.一个计算函数(该RDD如何通过父RDD计算得到)，源码中的iterator(split)和compute函数d.一些关于如何分块和数据存放位置的元信息，如源码中的partitioner和preferredLocations011.RDD中将依赖的两种类型窄依赖(narrowdependencies)和宽依赖(widedependencies)。窄依赖是指父RDD的每个分区都只被子RDD的一个分区所使用。相应的，那么宽依赖就是指父RDD的分区被多个子RDD的分区所依赖。例如，map就是一种窄依赖，而join则会导致宽依赖依赖关系分类的特性：第一，窄依赖可以在某个计算节点上直接通过计算父RDD的某块数据计算得到子RDD对应的某块数据;第二，数据丢失时，对于窄依赖只需要重新计算丢失的那一块数据来恢复;Spark Streaming相关知识点1.Spark Streaming的基本原理Spark Streaming的基本原理是将输入数据流以时间片(秒级)为单位进行拆分，然后以类似批处理的方式处理每个时间片数据RDD 基本操作常见的聚合操作：count(*) 所有值不全为NULL时，加1操作count(1) 不管有没有值，只要有这条记录，值就加1count(col) col列里面的值为null，值不会加1，这个列里面的值不为NULL，才加1sum求和sum(可转成数字的值) 返回bigintavg求平均值avg(可转成数字的值)返回doubledistinct不同值个数count(distinct col)按照某些字段排序select col1,other... from table where conditio order by col1,col2 [asc|desc]Join表连接join等值连接(内连接)，只有某个值在m和n中同时存在时。left outer join 左外连接，左边表中的值无论是否在b中存在时，都输出;右边表中的值，只有在左边表中存在时才输出。right outer join 和 left outer join 相反。Transformation具体内容：reduceByKey(func, [numTasks]) : 在一个(K，V)对的数据集上使用，返回一个(K，V)对的数据集，key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。和groupbykey类似，任务的个数是可以通过第二个可选参数来配置的。join(otherDataset, [numTasks]) :在类型为(K,V)和(K,W)类型的数据集上调用，返回一个(K,(V,W))对，每个key中的所有元素都在一起的数据集groupWith(otherDataset, [numTasks]) : 在类型为(K,V)和(K,W)类型的数据集上调用，返回一个数据集，组成元素为(K, Seq[V], Seq[W]) Tuples。这个操作在其它框架，称为CoGroupcartesian(otherDataset) : 笛卡尔积。但在数据集T和U上调用时，返回一个(T，U)对的数据集，所有元素交互进行笛卡尔积。flatMap(func) :类似于map，但是每一个输入元素，会被映射为0到多个输出元素(因此，func函数的返回值是一个Seq，而不是单一元素)Case 1将一个list乘方后输出val input = sc.parallelize(List(1,2,3,4))val result = input.map(x => x*x)println(result.collect().mkString(","))Case 2 wordcountval textFile = sc.textFile(args(1))val result = textFile.flatMap(line => line.split("\\s+")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)println(result.collect().mkString(","))result.saveAsTextFile(args(2))Case 3 打印rdd的元素rdd.foreach(println) 或者 rdd.map(println).rdd.collect().foreach(println)rdd.take(100).foreach(println)spark SQLSpark Streaming优劣优势：1、统一的开发接口2、吞吐和容错3、多种开发范式混用，Streaming + SQL, Streaming +MLlib4、利用Spark内存pipeline计算劣势：微批处理模式，准实时Storm结构：DStream1.将流式计算分解成一系列确定并且较小的批处理作业2.将失败或者执行较慢的任务在其它节点上并行执行，执行的最小单元为RDD的partition3.较强的容错能力spark stream example code4日志系统1.FlumeFlume是一个分布式的日志收集系统，具有高可靠、高可用、事务管理、失败重启等功能。数据处理速度快，完全可以用于生产环境。Flume的核心是agent。Agent是一个java进程，运行在日志收集端，通过agent接收日志，然后暂存起来，再发送到目的地。Agent里面包含3个核心组件：source、channel、sink。Source组件是专用于收集日志的，可以处理各种类型各种格式的日志数据,包括avro、thrift、exec、jms、spoolingdirectory、netcat、sequencegenerator、syslog、http、legacy、自定义。source组件把数据收集来以后，临时存放在channel中。Channel组件是在agent中专用于临时存储数据的，可以存放在memory、jdbc、file、自定义。channel中的数据只有在sink发送成功之后才会被删除。Sink组件是用于把数据发送到目的地的组件，目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、ipc、file、null、hbase、solr、自定义。Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。Apache Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：1、它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展;2、它同时为发布和订阅提供高吞吐量;3、它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者;4、它将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费5分布式搜索搜索引擎是什么?搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。Lucene是什么?Lucene一个高性能、可伸缩的信息搜索库，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。Elasticsearch是什么?Elasticsearch一个高可扩展的开源的全文本搜索和分析工具。它允许你以近实时的方式快速存储、搜索、分析大容量的数据。Elasticsearch是一个基于ApacheLucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。ElasticSearch 有4中方式来构建数据库最简单的方法是使用indexAPI，将一个Document发送到特定的index，一般通过curltools实现。第二第三种方法是通过bulkAPI和UDPbulkAPI。两者的区别仅在于连接方式。第四种方式是通过一个插件-river。river运行在ElasticSearch上，并且可以从外部数据库导入数据到ES中。需要注意的是，数据构建仅在分片上进行，而不能在副本上进行。ELK是一套常用的开源日志监控和分析系统包括一个分布式索引与搜索服务Elasticsearch，一个管理日志和事件的工具logstash，和一个数据可视化服务Kibana，logstash 负责日志的收集，处理和储存，elasticsearch 负责日志检索和分析，Kibana 负责日志的可视化。6分布式数据库1.Hive是什么?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。本质是将HQL转换为MapReduce程序2.Hive的设计目标?1、Hive的设计目标是使Hadoop上的数据操作与传统SQL相结合，让熟悉SQL编程开发人员能够轻松向Hadoop平台迁移2、Hive提供类似SQL的查询语言HQL，HQL在底层被转换为相应的MapReduce操作3、Hive在HDFS上构建数据仓库来存储结构化的数据，这些数据一般来源与HDFS上的原始数据，使用Hive可以对这些数据执行查询、分析等操作。3.Hive的数据模型Hive数据库内部表外部表分区桶Hive的视图Hive在创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径，若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据位置做任何改变，在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，外部表只会删除元数据，不删除数据。这样来说，外部表要比内部表安全，数据组织液更加灵活，方便共享源数据。4.Hive的调用方式1、Hive Shell2、Thrift3、JDBC4、ODBC5.Hive的运行机制1、将sql转换成抽象语法树2、将抽象语法树转化成查询块3、将查询块转换成逻辑查询计划(操作符树)4、将逻辑计划转换成物理计划(M\Rjobs)6.Hive的优势1、并行计算2、充分利用集群的CPU计算资源、存储资源3、处理大规模数据集4、使用SQL，学习成本低7.Hive应用场景1、海量数据处理2、数据挖掘3、数据分析4、SQL是商务智能工具的通用语言，Hive有条件和这些BI产品进行集成8.Hive不适用场景1、复杂的科学计算2、不能做到交互式的实时查询9.Hive和数据库(RDBMS)的区别1、数据存储位置。Hive是建立在Hadoop之上的，所有的Hive的数据都是存储在HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或本地文件系统中。2、数据格式。Hive中没有定义专门的数据格式，由用户指定，需要指定三个属性：列分隔符，行分隔符，以及读取文件数据的方法。数据库中，存储引擎定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储。3、数据更新。Hive的内容是读多写少的，因此，不支持对数据的改写和删除，数据都在加载的时候中确定好的。数据库中的数据通常是需要经常进行修改。4、执行延迟。Hive在查询数据的时候，需要扫描整个表(或分区)，因此延迟较高，只有在处理大数据是才有优势。数据库在处理小数据是执行延迟较低。5、索引。Hive没有，数据库有6、执行。Hive是MapReduce，数据库是Executor7、可扩展性。Hive高，数据库低8、数据规模。Hive大，数据库小hive代码简单例子：创建一个名为”test“的tablecreate table students (name string,age int,city string,class string) row format delimited fields terminated by ',';load data local inpath "/opt/students.txt"create EXTERNAL table IF NOT EXISTS studentX (name string,age int,city string,class string) partitioned by (grade string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';alter table studentX add partition (grade='excellent') location '/testM/excellent/';alter table studentX add partition (grade='good') location '/testM/good/';alter table studentX add partition (grade='moderate') location '/testM/moderate/';#加载数据load data inpath "/testtry/studentsm.txt" into table studentX partition (grade='excellent');load data inpath "/testtry/students.txt" into table studentX partition (grade='good');show partitions studentX;select * from studentX where grade='excellent';表删除操作：创建一个名为”test“的tablecreate table students (name string,age int,city string,class string) row format delimited fields terminated by ',';load data local inpath "/bin/students.txt"###练习:创建外部表，指定数据存放位置create EXTERNAL table IF NOT EXISTS studentX (name string,age int,city string,class string) partitioned by (class string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';alter table test add partition (class='one') location '/testmore/one';对表进行查询Select *分区表操作hive>create table students (name string,age int,city string,class string) partitioned by (class string) row format delimited fields terminated by ',';hive>load data local inpath "students.txt" into table students partition (class='one');hive>showhive>select * from students where grade='two';查询操作group by、 order by、 join 、 distribute by、 sort by、 clusrer by、 union allhive常见操作Hbase 的模块：原子性(是指不会被线程调度机制打断的操作，这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何contextswitch(切换到领一个线程))，一致性，隔离性，持久性Region- Region用于存放表中的行数据Region ServerMasterZookeeperHDFSAPI列式存储格式 ParquetParquet 是面向分析型业务的列式存储格式，由 Twitter 和 Cloudera 合作开发， 2015 年 5 月从 Apache 的孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目，最新的版本是 1.8.0 。列式存储和行式存储相比的优势 :可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低 IO 数据量。压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码(例如 Run Length Encoding 和 DeltaEncoding )进一步节约存储空间。只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。Hive操作Hive7其他知识点MLlib是spark的可以扩展的机器学习库，由以下部分组成：通用的学习算法和工具类，包括分类，回归，聚类，协同过滤，降维。数据分析常见模式：1、Iterative Algorithms，2、Relational Queries，3、MapReduce，4、Stream ProcessingScala的好处：1、面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混合体2、Scala的兼容性—-能够与Java库无缝的交互3、Scala的简洁性—-高效，更不容易犯错4、Scala的高级抽象5、Scala是静态类型—-类型推断6、Scala是可扩展的语言ElasticSearch 基础代码：8基础问答题Q:你理解的Hive和传统数据库有什么不同?各有什么试用场景。A:1、数据存储位置。Hive是建立在Hadoop之上的，所有的Hive的数据都是存储在HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或本地文件系统中。2、数据格式。Hive中没有定义专门的数据格式，由用户指定，需要指定三个属性：列分隔符，行分隔符，以及读取文件数据的方法。数据库中，存储引擎定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储。3、数据更新。Hive的内容是读多写少的，因此，不支持对数据的改写和删除，数据都在加载的时候中确定好的。数据库中的数据通常是需要经常进行修改。4、执行延迟。Hive在查询数据的时候，需要扫描整个表(或分区)，因此延迟较高，只有在处理大数据是才有优势。数据库在处理小数据是执行延迟较低。5、索引。Hive没有，数据库有6、执行。Hive是MapReduce，数据库是Executor7、可扩展性。Hive高，数据库低8、数据规模。Hive大，数据库小Q:Hive的实用场景A:1、Data Ingestion (数据摄取)2、Data Discovery(数据发现)3、Data analytics(数据分析)4、Data Visualization & Collaboration(数据可视化和协同开发)Q:大数据分析与挖掘方法论被称为CRISP-DM方法是以数据为中心迭代循环进行的六步活动A:它们分别是：商业理解、数据理解、数据准备、建立模型_、模型评估、结果部署_。Q:数据分析挖掘方法大致包含 ( )：A:1.分类 Classification2.估计Estimation3.预测Prediction4. 关联规则Association Rules5. 聚类Cluster6. 描述与可视化Description and VisualizationQ:在数据分析与挖掘中对数据的访问性要求包括?A:交互性访问、批处理访问_、迭代计算、数据查询，HADOOP仅仅支持了其中批处理访问，而Spark则支持所有4种方式。Q:Spark作为计算框架的优势是什么?A:1、Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高2、Spark比Hadoop更通用3、Spark提供了统一的编程接口4、容错性– 在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错5、可用性– Spark通过提供丰富的Scala, Java，Python API及交互式Shell来提高可用性End.来源：36大数据投稿请发送邮箱至 ，并注明您的个人信息（姓名、个人介绍、联系方式） 更多精彩，长按下方图片中的二维码，下载APP查看。
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9月20日 22:55
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中国统计网 热门文章spark rdd转dataframe 写入mysql的示例
　　　dataframe是在spark1.3.0中推出的新的api，这让spark具备了处理大规模结构化数据的能力，在比原有的RDD转化方式易用的前提下，据说计算性能更还快了两倍。spark在离线批处理或者实时计算中都可以将rdd转成dataframe进而通过简单的sql命令对数据进行操作，对于熟悉sql的人来说在转换和过滤过程很方便，甚至可以有更高层次的应用，比如在实时这一块，传入kafka的topic名称和sql语句，后台读取自己配置好的内容字段反射成一个class并利用出入的sql对实时数据进行计算，这种情况下不会spark streaming的人也都可以方便的享受到实时计算带来的好处 　　　 　　　下面的示例为读取本地文件成rdd并隐式转换成dataframe对数据进行查询，最后以追加的形式写入mysql表的过程,scala代码示例如下import java.sql.Timestampimport org.apache.spark.sql.{SaveMode, SQLContext}import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}object DataFrameSql {
case class memberbase(data_date:Long,memberid:String,createtime:Timestamp,sp:Int)extends Serializable{
def toString: String="%d/t%s/t%s/t%d".format(data_date,memberid,createtime,sp)
def main(args:Array[String]): Unit ={
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local[2]")// ----------------------
//参数 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 设置某个表是否应该做broadcast，默认10M，设置为-1表示禁用
//spark.sql.codegen 是否预编译sql成java字节码，长时间或频繁的sql有优化效果
// spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 一次处理的row数量，小心oom
//spark.pressed 设置内存中的列存储是否需要压缩// ----------------------
conf.set("spark.sql.shuffle.partitions","20") //默认partition是200个
conf.setAppName("dataframe test")
new SparkContext(conf)
val sqc = new SQLContext(sc)
= sc.accumulator(0,"fail nums")
val file = sc.textFile("src//main//resources//")
val log = file.map(lines =& lines.split("
")).filter(line =&
if (line.length != 4) { //做一个简单的过滤
} else true)
.map(line =& memberbase(line(0).toLong, line(1),Timestamp.valueOf(line(2)), line(3).toInt))
// 方法一、利用隐式转换
import sqc.implicits._
val dftemp = log.toDF()
方法二、利用createDataFrame方法,内部利用反射获取字段及其类型
val dftemp =
sqc.createDataFrame(log)
val df = dftemp.registerTempTable("memberbaseinfo")
/*val sqlcommand ="select date_format(createtime,'yyyy-MM')as mm,count(1) as nums " +
"from memberbaseinfo group by date_format(createtime,'yyyy-MM') " +
"order by nums desc,mm asc "*/
val sqlcommand="select * from memberbaseinfo"
val sel = sqc.sql(sqlcommand)
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user","etl")
prop.setProperty("password","xxx")
// 调用DataFrameWriter将数据写入mysql
val dataResult = sqc.sql(sqlcommand).write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/test","t_spark_dataframe_test",prop) // 表可以不存在
println(ac.name.get+"
"+ac.value)
}}上面代码textFile中的示例数据如下，数据来自hive，字段信息分别为 分区号、用户id、注册时间、第三方号12-06-12 20:13:15
12-06-12 22:38:06
12-06-14 21:57:39
12-06-15 13:42:55
12-06-18 14:55:03
12-06-20 00:21:09
12-06-20 10:48:05
12-06-20 11:10:15
12-06-21 18:58:34
12-06-22 01:49:55
12-06-22 11:23:22
902607这里注意字段类型映射，即case class类到dataframe映射，从官网的截图如下 更多明细可以查看官方文档Spark SQL and DataFrame Guide
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