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  • Spark2.xSpark1.x版本的区别
    千次阅读
    2019-07-24 19:03:20

    1、Spark2.x实现了对Spark SQL和Hive SQL操作API的统一

    2、Spark2.x引入了SparkSession的概念,提供了一个统一的切入口来使用Spark的各项功能,统一了旧的SQLContext和HiveContext

    3、统一了DataFrame和DataSets的API

    4、Spark Streaming基于Spark SQL构建了high-level API,使得Spark Streaming更好的受益于Spark SQL的易用性和性能提升

     

     

    更多相关内容
  • spark1.xspark2.x的区别

    千次阅读 2019-03-29 13:19:14
    spark 2.x 版本相对于1.x版本,有挺多地方的修改, 1 Spark2 Apache Spark作为编译器:增加新的引擎Tungsten执行引擎,比Spark1快10倍 2 ml做了很大的改进,支持协同过滤 ...

    spark 2.x 版本相对于1.x版本,有挺多地方的修改,

    1 Spark2 Apache Spark作为编译器:增加新的引擎Tungsten执行引擎,比Spark1快10倍

    2 ml做了很大的改进,支持协同过滤

    http://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html

    3 spark2 org.apache.spark.sql加了SparkSession把Spark的SQLcontext和hiveContext整合dataFrame去掉了,统一采用dataset

    4 做流的方式,例如设置10秒钟一批,5秒钟处理

    5 R语言API加入了很多机器学习的算法

    同时Spark2.x引入了很多优秀特性,性能上有很大提升,API更易用。实现了离线计算和流计算的统一,实现了Spark sql和Hive Sql操作API的统一。
    Spark 2.x基本上是基于Spark 1.x进行了更多的功能和模块的扩展,及性能的提升
    Spark 2.x新特性
    1)Spark Core/SQL
    在内存和CPU使用方面进一步优化Spark引擎性能,支持SQL 2003标准,支持子查询,对常用的SQL操作和DataFrame,性能有2-10倍的提升
    2)sparksession
    Spark2.0 中引入了 SparkSession 的概念,它为用户提供了一个统一的切入点来使用 Spark 的各项功能,统一了旧的SQLContext与HiveContext。用户不但可以使用 DataFrame 和Dataset 的各种 API,学习 Spark2 的难度也会大大降低。
    3)统一 DataFrames 和 Datasets 的 API
    它们都是提供给用户使用,包括各类操作接口的 API,1.3 版本引入 DataFrame,1.6版本引入Dataset,在 spark 2.0 中,把 dataframes 当作是一种特殊的 datasets,dataframes = datasets[row],把两者统一为datasets。
    4) strutured Streaming
    Spark Streaming基于Spark SQL(DataFrame / Dataset )构建了high-level API,使得Spark Streaming充分受益Spark SQL的易用性和性能提升。
    5) 其它特性
    mllib里的计算用 DataFrame-based aPI替代以前的RD计算裸机,提供更多的R语言算法,默认使用Scala 2.11编译与运行

    这里就其中的两点进行详细说明

    一是类似于flatMapRDD 中 iteator iteatable之类的区别

    二是类似于dataset的一些问题

    下面是2.x版本的iteatable和iteartor之类的区别,只举例了两个,其实只要和iteartor有关的都有了修改

    flatMap
            JavaRDD<String> flatMapRDD = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
                @Override
                public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
                    String[] split = s.split("\\s+");
                    return Arrays.asList(split).iterator();
                }
            });
    
    flatMapToPair  java
            JavaPairRDD<String, Integer> wordPairRDD = lines.flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<String, String, Integer>() {
                @Override
                public Iterator<Tuple2<String, Integer>> call(String s) throws Exception {
                    ArrayList<Tuple2<String, Integer>> tpLists = new ArrayList<Tuple2<String, Integer>>();
                    String[] split = s.split("\\s+");
                    for (int i = 0; i <split.length ; i++) {
                        Tuple2 tp = new Tuple2<String,Integer>(split[i], 1);
                        tpLists.add(tp);
                    }
                    return tpLists.iterator();
                }
            });
    

    spark中初始化driver的区别
    spark2.0中,可以使用session来创建一个sparkContext作为一个新的入口,具体参考例子就可以了
    jar包的区别
    spark2.x版本中不再有spark-assembly-xxx jar包,jar包全都在.jars 中
    scala的版本
    spark2.x版本的,对scala的版本最低要求是2.11
    下面是sql中的区别
    2.x 版本的 sparkSql中
    1.x 版本的 DataFrame与Dataset 统一化了,只剩下DataSet了,具体的也可以直接参看官方给的spark sql 的例子即可
    具体 todo
    iterator and iterable 共用

    import java.util.Iterator;
    
    public class MyIterator<T> implements Iterator, Iterable 
    {
    	private Iterator myIterable;
    
    	public MyIterator(Iterable iterable)
    	{
    		myIterable = iterable.iterator();
    	}
    
    	@Override
    	public boolean hasNext() 
    	{
    		return myIterable.hasNext();
    	}
    
    	@Override
    	public Object next() 
    	{
    		return myIterable.next();
    	}
    
    	@Override
    	public void remove() 
    	{
    		myIterable.remove();
    	}
    
    	@Override
    	public Iterator iterator() 
    	{
    		return myIterable;
    	}
    }
    

    使用方法
    JavaRDD flatMapRDD = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
    @Override
    public MyIterator call(String s) throws Exception {
    String[] split = s.split("\s+");
    MyIterator myIterator = new MyIterator(Arrays.asList(split));
    return myIterator;
    }
    });

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  • Apache Spark 2.x Machine Learning Cookbook Apache Spark 2.x Machine Learning Cookbook
  • Spark2.X 升级spark3.X 遇到的问题

    千次阅读 2021-11-26 16:40:42
    问题:这个错误主要是因为Spark-3.x会依赖commons-lang3这个包 解决方法:普通的解决方法就不说了,解决冲突,缺少commons-lang3的加上去等等 如果还不行,就检查下是否有hive-exec这个依赖的存在,打开它你会发现它...
    • java.lang.NoSuchFieldError: JAVA_9

    问题:这个错误主要是因为Spark-3.x会依赖commons-lang3这个包

    解决方法:普通的解决方法就不说了,解决冲突,缺少commons-lang3的加上去等等

    如果还不行,就检查下是否有hive-exec这个依赖的存在,打开它你会发现它里面竟然也有commons-lang3,但是它的JavaVersion这个类竟然不一样!!!

    如果是上面的问题,排除掉hive-exec就好了

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-common -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>3.1.1</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <artifactId>commons-lang3</artifactId>
                <groupId>org.apache.commons</groupId>
            </exclusion>
            <exclusion>
                <groupId>com.fasterxml.jackson.module</groupId>
                <artifactId>*</artifactId>
            </exclusion>
            <exclusion>
                <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
                <artifactId>*</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    
    • com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException: Scala module
      2.12.0 requires Jackson Databind version >= 2.12.0 and < 2.13.0

    问题:这是jackson多版本题
    解决方法: 需要屏蔽所有hadoop 组件中的Jackson,同升级pom中的jackson

    <dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>3.1.1</version>
    <exclusions>
    <exclusion>
    <artifactId>commons-lang3</artifactId>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    </exclusion>
    <exclusion>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.module</groupId>
    <artifactId>*</artifactId>
    </exclusion>
    <exclusion>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>*</artifactId>
    </exclusion>
    </exclusions>
    </dependency>
     
    <dependency>
    <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
    <artifactId>jackson-annotations</artifactId>
    <version>2.12.3</version>
    </dependency>
    
    • 读取hudi表报:java.lang.NoSuchMethodError:
      org.json4s.JsonDSL . s e q 2 j v a l u e ( L s c a l a / c o l l e c t i o n / I t e r a b l e ; L s c a l a / F u n c t i o n 1 ; ) L o r g / j s o n 4 s / J s o n A S T .seq2jvalue(Lscala/collection/Iterable;Lscala/Function1;)Lorg/json4s/JsonAST .seq2jvalue(Lscala/collection/Iterable;Lscala/Function1;)Lorg/json4s/JsonASTJArray;

    问题:pom引入的 org.json4s 包与spark3.0自己的包冲突
    解决方法:注释 pom 中的所有 org.json4s

    javax.net.ssl.SSLException: closing inbound before receiving peer’s close_notify的解决办法 jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名称?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false

    参考此文章

    • Spark3.0 读取含有空字符串字段的es数据报:java.lang.RuntimeException: scala.None$ is
      not a valid external type for schema of string

    问题:elasticsearch-spark-30_2.12

    org.elasticsearch elasticsearch-spark-30_2.12 7.14.0 org.slf4j slf4j-log4j12 log4j log4j

    elasticsearch-spark-30_2.12
    github中也有公开的缺陷:https://github.com/elastic/elasticsearch-hadoop/issues/1635

    解决方法:
    .config(“es.field.read.empty.as.null”,“no”)
    es.field.read.empty.as.null(默认是)elasticsearch-hadoop是否将空字段视为null。
    注意,这样设置后 字段为空值时,会认为 空字符串 ‘’
    https://github.com/cjuexuan/mynote/issues/72
    为解决该问题需要在自己项目下新建如下包,并改写 ScalaValueReader.scala
    def nullValue() = { None }

    def nullValue() = { null }

    • java.lang.ClassNotFoundException:
      org.apache.logging.log4j.core.pattern.ArrayPatternConverter

    问题:log4j jar包冲突
    解决方法:注释掉pom中的 log4j 包,使用spark自带的包

    1.You may get a different result due to the upgrading of Spark 3.0: Fail to parse ‘2012-8-7 13:41:28’ in the new parser. You can set spark.sql.legacy.timeParserPolicy to LEGACY to restore the behavior before Spark 3.0, or set to CORRECTED and treat it as an invalid datetime string.
    问题:log4j jar包冲突
    解决方法:config(“spark.sql.legacy.timeParserPolicy”, “LEGACY”)

    展开全文
  • Spark 2.x与1.x对比 Spark 1.xSpark Core(RDD)、Spark SQL(SQL+Dataframe+Dataset)、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark Graphx Spark 2.xSpark Core(RDD)、Spark SQL(ANSI-SQL+Subquery+Dataframe/...

    Spark 2.x与1.x对比

    Spark 1.x:Spark Core(RDD)、Spark SQL(SQL+Dataframe+Dataset)、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark Graphx
    Spark 2.x:Spark Core(RDD)、Spark SQL(ANSI-SQL+Subquery+Dataframe/Dataset)、Spark Streaming、Structured Streaming、Spark MLlib(Dataframe/Dataset)、Spark Graphx、Second Generation Tungsten Engine(Whole-stage code generation+Vectorization)
    Spark 1.x到Spark 2.x,完全是一脉相承的关系,即,Spark 2.x基本上是基于Spark 1.x进行了更多的功能和模块的扩展,以及底层性能的改良。绝对不是说,Spark 2.x彻底淘汰和替代了Spark 1.x中的组件。而且实际上,对于Spark 1.x中90%以上的东西,Spark 2.x几乎都完全保留了支持和延续,并没有做任何改变。这是必须要了解的一件事情。
    下面就对Spark 2.x中的每个组件都进行分析,了解组件的基本原理,以及其适用和不适用的场景。

    Spark 2.x各组件分析

    Spark Core(RDD)

    从Spark诞生之日开始,RDD就是Spark最主要的编程接口,重要程度类似于Hadoop中的MapReduce。RDD,简单来说,就是一个不可变的分布式数据集,被分为多个partition从而在一个集群上分布式地存储。我们可以使用RDD提供的各种transformation和action算子,对RDD执行分布式的计算操作。
    Spark 2.0开始,包括Structured Streaming、Spark MLlib、Spark SQL底层都开始基于Dataframe/Dataset来作为基础计算引擎,那么Spark Core/RDD是不是就要被淘汰了?回答是:不会!
    Spark官方社区对于这个问题也是这个态度,Spark Core绝对不会被淘汰掉。因为Spark Core/RDD作为一种low-level的API有它的较为底层的应用场景,虽然后续这种场景会越来越少,Dataframe/Dataset API会逐渐替代原先Spark Core的一些场景,但是不可否认的是,这种场景还是存在的。此外,Dataframe/Dataset实际上底层也是基于Spark Core/RDD构建的。所以说,Spark Core/RDD是Spark生态中,不可替代的基础API和引擎,其他所有的组件几乎都是构建在它之上。未来它不会被淘汰,只是应用场景会减少而已。
    Spark 2.x中,在离线批处理计算中,编程API,除了RDD以外,还增强了Dataframe/Dataset API。那么,我们到底什么时候应该使用Spark Core/RDD来进行编程呢?实际上,RDD和Dataset最大的不同在于,RDD是底层的API和内核,Dataset实际上基于底层的引擎构建的high-level的计算引擎。

    1. 如果我们需要对数据集进行非常底层的掌控和操作,比如说,手动管理RDD的分区,或者根据RDD的运行逻辑来结合各种参数和编程来进行较为底层的调优。因为实际上Dataframe/Dataset底层会基于whole-stage code generation技术自动生成很多代码,那么就意味着,当我们在进行线上报错的troubleshooting以及性能调优时,对Spark的掌控能力就会降低。而使用Spark Core/RDD,因为其运行完全遵循其源码,因此我们完全可以在透彻阅读Spark Core源码的基础之上,对其进行troubleshooting和底层调优。(最重要的一点)
    2. 我们要处理的数据是非结构化的,比如说多媒体数据,或者是普通文本数据。
    3. 我们想要使用过程式编程风格来处理数据,而不想使用domain-specific language的编程风格来处理数据。
    4. 我们不关心数据的schema,即元数据。
    5. 我们不需要Dataframe/Dataset底层基于的第二代tungsten引擎提供的whole-stage code generation等性能优化技术。

    Spark SQL(ANSI-SQL+Subquery)

    Spark 2.x一方面对SQL的支持做了大幅度的增强,另一方面,也通过优化了底层的计算引擎(第二代tungsten引擎,whole-stage code generation等),提升了SQL的执行性能以及稳定性。
    所以在Spark 2.x中,一方面,开始鼓励大家多使用Spark SQL的SQL支持,采用Spark SQL来编写SQL进行最常见的大数据统计分析。比如可以尝试将Hive中的运行的一些SQL语句慢慢迁移到Spark SQL上来。另外一方面,一般一个新的大版本,都是不太稳定的,因此Spark SQL虽然在功能、性能和稳定性上做了很多的增强,但是难免还是会有很多的坑。因此建议在做Hive/RDBMS(比如Oracle)到Spark SQL的迁移时,要小心谨慎,一点点迁移,同时做好踩坑的准备。

    Spark SQL(Dataframe/Dataset)

    就像RDD一样,Dataframe也代表一个不可变的分布式数据集。与RDD不同的一点是,Dataframe引入了schema的概念,支持以复杂的类型作为元素类型,同时指定schema,比如Row。因此Dataframe更像是传统关系型数据库中的表的概念。为了提升开发人员对大数据的处理能力,Dataframe除了提供schema的引入,还基于Schema提供了很多RDD所不具备的high-level API,以及一些domain-specific language(特定领域编程语言)。但是在Spark 2.0中,Dataframe和Dataset合并了,Dataframe已经不是一个单独的概念了,目前仅仅只是Dataset[Row]的一个类型别名而已,你可以理解为Dataframe就是Dataset。

     

    13274599-3ebeb505914bf3ad.png

    spark2.0Dataframe和Dataset.png

     

    从Spark 2.0开始,Dataset有两种表现形式:typed API和untyped API。我们可以认为,Dataframe就是Dataset[Row]的别名,Row就是一个untyped类型的对象,因为Row是类似于数据库中的一行,我们只知道里面有哪些列,但是有些列即使不存在,我们也可以这对这些不存在的列进行操作。因此其被定义为untyped,就是弱类型。
    而Dataset[T]本身,是一种typed类型的API,其中的Object通常都是我们自己自定义的typed类型的对象,因为对象是我们自己定义的,所以包括字段命名以及字段类型都是强类型的。目前Scala支持Dataset和Dataframe两种类型,Java仅仅支持Dataset类型,Python和R因为不具备compile-time type-safety特性,因此仅仅支持Dataframe。
    Dataset API有哪些优点

    1. 静态类型以及运行时的类型安全性
      SQL语言具有最不严格的限制,而Dataset具有最严格的限制。SQL语言在只有在运行时才能发现一些错误,比如类型错误,但是由于Dataframe/Dataset目前都是要求类型指定的(静态类型),因此在编译时就可以发现类型错误,并提供运行时的类型安全。比如说,如果我们调用了一个不属于Dataframe的API,编译时就会报错。但是如果你使用了一个不存在的列,那么也只能到运行时才能发现了。而最严格的就是Dataset了,因为Dataset是完全基于typed API来设计的,类型都是严格而且强类型的,因此如果你使用了错误的类型,或者对不存在的列进行了操作,都能在编译时就发现。
    错误类型SQLDataframeDataset
    Syntax ErrorRuntimeCompile TimeCompile Time
    Analysis ErrorRuntimeRuntimeCompile Time
    1. 将半结构化的数据转换为typed自定义类型
      举例来说,如果我们现在有一份包含了学校中所有学生的信息,是以JSON字符串格式定义的,比如:{“name”: “leo”, “age”, 19, “classNo”: 1}。我们可以自己定义一个类型,比如case class Student(name: String, age: Integer, classNo: Integer)。接着我们就可以加载指定的json文件,并将其转换为typed类型的Dataset[Student],比如val ds = spark.read.json("students.json").as[Student]。
      在这里,Spark会执行三个操作:
      1). Spark首先会读取json文件,并且自动推断其schema,然后根据schema创建一个Dataframe。
      2). 在这里,会创建一个Dataframe=Dataset[Row],使用Row来存放你的数据,因为此时还不知道具体确切的类型。
      3). 接着将Dataframe转换为Dataset[Student],因为此时已经知道具体的类型是Student了。
      这样,我们就可以将半结构化的数据,转换为自定义的typed结构化强类型数据集。并基于此,得到之前说的编译时和运行时的类型安全保障。
    2. API的易用性
      Dataframe/Dataset引入了很多的high-level API,并提供了domain-specific language风格的编程接口。这样的话,大部分的计算操作,都可以通过Dataset的high-level API来完成。通过typed类型的Dataset,我们可以轻松地执行agg、select、sum、avg、map、filter、groupBy等操作。使用domain-specific language也能够轻松地实现很多计算操作,比如类似RDD算子风格的map()、filter()等。
    3. 性能
      除了上述的优点,Dataframe/Dataset在性能上也有很大的提升。首先,Dataframe/Dataset是构建在Spark SQL引擎之上的,它会根据你执行的操作,使用Spark SQL引擎的Catalyst来生成优化后的逻辑执行计划和物理执行计划,可以大幅度节省内存或磁盘的空间占用的开销(相对于RDD来说,Dataframe/Dataset的空间开销仅为1/3~1/4),也能提升计算的性能。其次,Spark 2.x还引入第二代Tungsten引擎,底层还会使用whole-stage code generation、vectorization等技术来优化性能。

    什么时候应该使用Dataframe/Dataset,而不是RDD呢?

    1. 如果需要更加丰富的计算语义,high-level的抽象语义,以及domain-specific API。
    2. 如果计算逻辑需要high-level的expression、filter、map、aggregation、average、sum、SQL、列式存储、lambda表达式等语义,来处理半结构化,或结构化的数据。
    3. 如果需要高度的编译时以及运行时的类型安全保障。
    4. 如果想要通过Spark SQL的Catalyst和Spark 2.x的第二代Tungsten引擎来提升性能。
    5. 如果想要通过统一的API来进行离线、流式、机器学习等计算操作。
    6. 如果是R或Python的用户,那么只能使用Dataframe。

    最后,实际上,Spark官方社区对RDD和Dataframe/Dataset的建议时,按照各自的特点,根据的需求场景,来灵活的选择最合适的引擎。甚至说,在一个Spark应用中,也可以将两者结合起来一起使用。

    Spark Streaming&Structured Streaming

    Spark Streaming是老牌的Spark流式计算引擎,底层基于RDD计算引擎。除了类似RDD风格的计算API以外,也提供了更多的流式计算语义,比如window、updateStateByKey、transform等。同时对于流式计算中重要的数据一致性、容错性等也有一定的支持。
    但是Spark 2.x中也推出了全新的基于Dataframe/Dataset的Structured Streaming流式计算引擎。相较于Spark Streaming来说,其最大的不同之处在于,采用了全新的逻辑模型,提出了real-time incremental table的概念,更加统一了流式计算和离线计算的概念,减轻了用户开发的负担。同时还提供了(可能在未来提供)高度封装的特性,比如双流的全量join、与离线数据进行join的语义支持、内置的自动化容错机制、内置的自动化的一次且仅一次的强一致性语义、time-based processing、延迟数据达到的自动处理、与第三方外部存储进行整合的sink概念,等等高级特性。大幅度降低了流式计算应用的开发成本。
    这里要提的一句是,首先,目前暂时建议使用Spark Streaming,因为Spark Streaming基于RDD,而且经过过个版本的考验,已经趋向于稳定。对于Structured Streaming来说,一定要强调,在Spark 2.0版本刚推出的时候,千万别在生产环境使用,因为目前官方定义为beta版,就是测试版,里面可能有很多的bug和问题,而且上述的各种功能还不完全,很多功能还没有。因此Structured Streaming的设计理念虽然非常好,但是可以在后续的版本中再考虑使用。目前可以保持关注和学习,并做一些实验即可。

    Spark MLlib&GraphX

    Spark MLlib未来将主要基于Dataframe/Dataset API来开发。而且还会提供更多的机器学习算法。因此可以主要考虑使用其spark.ml包下的API即可。
    Spark GraphX,目前发展较为缓慢,如果有图计算相关的应用,可以考虑使用。

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    千次阅读 2017-06-07 22:45:18
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  • spark3.x 集群部署

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    千次阅读 2021-01-16 18:24:17
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  • 将代码从 spark 1.x 移植到 spark 2.x

    千次阅读 2016-09-09 17:46:41
    将代码从 spark 1.x 移植到 spark 2.x1. SparkSessionsparkSession可以视为sqlContext和hiveContext以及StreamingContext的结合体,这些Context的API都可以通过sparkSession使用。创建SparkSessionval spark = ...
  • Spark1.x2.x如何读取和写入csv文件

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  • zeppelin 从 0.6.1 开始支持 spark2.x ,从0.6.2编译时引入了hadoop-common包用于权限认证,所以会存在一些包冲突导致异常的问题。 编译错误zeppelin-web编译错误Failed to execute goal ...
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  • Spark2.x 内存管理之---OFF_HEAP

    千次阅读 2018-06-22 14:19:24
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空空如也

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