详细剖析:spark基础知识 | 数盟社区

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。

一.spark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 Spark

二. DataFrame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

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

三 .RDD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TaskSet

RDD: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action

1,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RDD

2,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preferredLocations0

11.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1

count(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1

sum求和

sum(可转成数字的值) 返回bigint

avg求平均值

avg(可转成数字的值)返回double

distinct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CoGroup

cartesian(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 wordcount

val 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 SQL

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Spark 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 +MLlib

4、利用Spark内存pipeline计算

劣势:

微批处理模式,准实时

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\

Storm结构:

\

DStream

1.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partition

3.较强的容错能力

spark stream example code

\

四. 日志系统

1.Flume

Flume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

五. 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。

六. 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

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 Shell

2、Thrift

3、JDBC

4、ODBC

5.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Executor

7、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table

create table students (name string,age int,city string,class string) row format delimited fields terminated by ‘,’;

load data local inpath “/opt/students.txt” into table students;

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’);

oad 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:drop table students;

创建一个名为”test“的table

create table students (name string,age int,city string,class string) row format delimited fields terminated by ‘,’;

load data local inpath “/bin/students.txt” into table students;

#

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 * from students;

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>show partitions students;

hive>select * from students where grade=’two’;

查询操作

group by、 order by、 join 、 distribute by、 sort by、 clusrer by、 union all

hive常见操作

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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

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Region- Region用于存放表中的行数据

Region Server

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Master

\

Zookeeper

HDFS

列式存储格式 Parquet

Parquet 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

Hive

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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 Processing

Scala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:

\

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Executor

7、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 Classification

2.估计Estimation

3.预测Prediction

关联规则Association Rules

聚类Cluster

描述与可视化Description and Visualization

Q:在数据分析与挖掘中对数据的访问性要求包括

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

 

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