史上最快! 10小时大数据入门实战(九)- 前沿技术拓展Spark,Flink,Beam

简介: sparkSpark 开发语言及运行模式介绍Scala安装下载 Scala...
img_54f3ab1bd96d4bda54ea1d68c0fc091b.png

img_f1411d0b805929220394cb3584bcb809.png

spark

img_a0c02128d6165392e1fdf0c6b3feacc6.png

img_36414a82f9be7f5e924206eb392405b2.png

img_8c9d9961ccb0e42397fb164930390f7d.png

img_72cdf516fd84447c898129d55ea649b9.png

img_b2608e4a2c905ce3d4bcee509db1a658.png

img_8086400e1264cec173ada8565a00f8b3.png

img_93452893b7a67d2e3fe036654e4c5c70.png

Spark 开发语言及运行模式介绍

img_4977a11deb910c23a13183f14a7e4b87.png

img_78a2bb37a5f6c880ad3d54097cd16f0d.png

Scala安装

img_24529867fbf29bd75ea365ff80e0e00e.png
下载 Scala

img_4032393bd9339350606f71d2da1c6cc7.png
配置到系统环境变量

img_8522936af61ad949dbf00997440ab3d9.png
配置成功

Spark环境搭建及 wordCount 案例实现

img_350b21be0cbebf46657c10d96759b4b8.png
下载 spark

img_ba69e0528186da0e9bfd1e7b6066150e.png
解压编译

img_8e10ae085d49fcc2ff40c9528dc083ce.png
spark-shell可执行程序

如何提交应用程序


img_d7d2ffa3a8060218d2c99b64f7e15729.png

开启2个即可
img_bc7fac50576918cd2dcdd6c34d4438a1.png

img_f465eac7d6eaca56807fb4901c7e9c9e.png
./spark-shell --master local[2]

读取输出文件内容


img_ee17204732f22e375e1c2e5710f46cf4.png

img_a5d790c7565b5d37dbdf32d3419a4c43.png

img_e34279f3ade4c35c6f1b7c04ba2dad77.png
3行数据

按空格拆分
img_2e4afc545cc0beca8024367fc20b8fd5.png

为每个单词赋1,表出现频率
img_043619d1f1e3cddecbefd0ccb449426c.png
a.map(word => (word,1))

统计
img_bfd72d5c31e592e72b9018aa5a5e59c7.png

以上操作其实通过一条方法链即可完成!!!


img_e5d3e2c95c83a379609f47d441a0e8a4.png
sc.textFile("file:///Volumes/doc/data/hello.txt").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word,1)).reduceByKey(_+_).collect

GUI 管理界面
img_d1e31664a596cd06aeeb0fbbcc7227ce.png
访问该地址即可

img_4ab05f691fb4b7d86876855c66e1061f.png
http://localhost:4040

Flink 概述

使用 Flink 完成 wordcount 统计

Flink 环境部署

img_d4b7ac59623079e32822db50f3af03f9.png
下载

img_4a7a476c5552a94b85d658977e753738.png
下载镜像到本地

img_1cd772918ff39af3d6e2dafcc880c1f2.png
解压

查看官网指南


img_452dd1628804436409d064052fda0137.png

启动本地的一个 flink
img_205871dbe44775b702eb7159eed01c3e.png

img_1f61ef46f48c4e9584e2a7fb4c105ee4.png

img_dd2fdf998e2b589ee5eaa1098b5ba8fe.png
浏览器访问:http://localhost:8081/

使用方法


img_b22ec8d04a51575d444bb7047a2fcae0.png

Beam 概述

将 wordCount的 Beam 程序以多种不同 Runner运行

Java 版本快速入门指南


img_d9448f7cacd2cb6190f1f3c67e5a9412.png

img_f174a31291f4a7ecb1326b3a9a8f5e1b.png

img_b7f5f14cdd65d8aaaf024c1861457cd0.png
maven 命令执行成功

img_87a6ac7d9d0e28daa92b0fb7f3c12298.png
运行命令

img_1322ba198eaf5d95a9e0e55d79aa7e45.png

img_950c8f4512164662647a9ec80213ddb8.png
生成文件

img_4ec74149560979ccf34e29a066aa84d8.png
查询结果
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
存储 SQL 监控
数据中台架构解析:湖仓一体的实战设计
在数据量激增的数字化时代,企业面临数据分散、使用效率低等问题。数据中台作为统一管理与应用数据的核心平台,结合湖仓一体架构,打通数据壁垒,实现高效流转与分析。本文详解湖仓一体的设计与落地实践,助力企业构建统一、灵活的数据底座,驱动业务决策与创新。
|
存储 SQL 分布式计算
别让你的数据“裸奔”!大数据时代的数据隐私保护实战指南
别让你的数据“裸奔”!大数据时代的数据隐私保护实战指南
942 19
|
人工智能 分布式计算 大数据
大数据≠大样本:基于Spark的特征降维实战(提升10倍训练效率)
本文探讨了大数据场景下降维的核心问题与解决方案,重点分析了“维度灾难”对模型性能的影响及特征冗余的陷阱。通过数学证明与实际案例,揭示高维空间中样本稀疏性问题,并提出基于Spark的分布式降维技术选型与优化策略。文章详细展示了PCA在亿级用户画像中的应用,包括数据准备、核心实现与效果评估,同时深入探讨了协方差矩阵计算与特征值分解的并行优化方法。此外,还介绍了动态维度调整、非线性特征处理及降维与其他AI技术的协同效应,为生产环境提供了最佳实践指南。最终总结出降维的本质与工程实践原则,展望未来发展方向。
770 0
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合:构建强大数据仓库实战指南
本文深入介绍 Hive 与大数据融合构建强大数据仓库的实战指南。涵盖 Hive 简介、优势、安装配置、数据处理、性能优化及安全管理等内容,并通过互联网广告和物流行业案例分析,展示其实际应用。具有专业性、可操作性和参考价值。
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合:构建强大数据仓库实战指南
|
存储 分布式计算 Hadoop
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
863 79
|
存储 分布式计算 调度
Flink Shuffle 技术演进之路
本文由阿里云智能Flink团队郭伟杰与哔哩哔哩蒋晓峰在Flink Forward Asia 2024上的分享整理而成,聚焦Flink Shuffle技术的演进与未来规划。内容涵盖低延迟的Pipelined Shuffle、高吞吐的Blocking Shuffle、流批一体的Hybrid Shuffle三大模式及其应用场景,并探讨了Flink与Apache Celeborn的整合、性能优化及长期发展路线图。通过Hybrid Shuffle等创新技术,Flink实现了资源调度灵活性与高性能的平衡,为流批一体化计算提供了强大支持。未来,社区将进一步优化Shuffle机制,提升系统智能化与易用性。
884 14
Flink Shuffle 技术演进之路
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
1319 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战