Spark、RDD、Hive 、Hadoop-Hive 和传统关系型数据库区别_hadoop spark hive

• Hive Hadoop

• Hive 和传统关系型数据库区别

Spark 概念

• 基于内存的分布式计算框架

• 只负责算 不负责存

• spark 在离线计算 功能上 类似于mapreduce的作用

• MapReduce的缺点

  • 运行速度慢 （没有充分利用内存）
  • 接口比较简单，仅支持Map Reduce
  • 功能比较单一 只能做离线计算

• Spark优势

  • 运行速度快
  • 自身生态比较完整
    • spark sql
    • spark streaming
    • spark mllib Spark ML
  • api 比较丰富
  • 使用各种语言进行操作

RDD 的概念

• 弹性分布式数据集

• spark当中对数据的抽象

• 所有spark中对数据的操作最终都会转换成RDD的操作

  • spark sql
  • spark streaming
  • spark ml 、spark mllib

• RDD 分布式的 可容错 可以进行并行计算

• rdd 的存储可以对比HDFS

  • hdfs 数据拆分成多个block rdd 拆分成多个partition
  • 读取的时候 spark 加载hdfs数据 1个block 对应 spark rdd的一个partition
  • 写数据的时候 spark 1个partition 可能对应多个block

• RDD是不可变的

  • 父RDD 生成一个子 RDD 父RDD的状态不会变化
  • 从容错的角度去做这样的设计

RDD的创建

• 创建RDD之前先要有spark context

  conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
  sc = SparkContext(conf=conf)
  1
  2

• 通过内存中的数据创建RDD

  • data = [1, 2, 3, 4, 5]
    distData = sc.parallelize(data)

• 创建RDD时可以指定 partition的数量（RDD会分成几份）一个partition会对应一个task，根据CPU的内核数来指定partition (1核对应2~4个partition)

• 从文件创建RDD 可以是HDFS支持的任何一种存储介质

  • 可以从 hdfs 数据库(mysql) 本地文件系统 hbase 这些地方加载数据创建RDD
  • rdd = sc.textFile(‘file:///root/tmp/test.txt’)

RDD的三类算子

• transformation
  • 所有的transformation 都是延迟执行的，只要不调用action 不会执行，只是记录过程
  • transformation 这一类算子返回值还是 rdd
  • rdd.transformation 还会得到新的rdd
• action
  • 会触发之前的rdd所有的transformation
  • 获取最终的结果
• persist
  • 数据存储，可以存到内存，也可以是磁盘

通过pycharm 链接centos环境

ip地址统计案例

• 广播变量

  • 如果多个task会用到同一份数据，默认每个task都会复制一份

  • 用到的数据如果只是查询可以通过广播变量保存，避免数据的反复复制

  • SparkContext可以创建广播变量

    广播变量= sc.broadcast(值)
    广播变量。value
    1
    2

• mapPartitions

  • transformation操作
  • 类似map 但是map是一条一条传给里面函数的 mapPartitions 数据是一部分一部分传给函数的
  • 应用场景 数据处理的时候 需要连接其它资源 如果一条一条处理 会处理一条连一次， 一份一份处理可以很多条数据连一次其它资源 可以提高效率

• 二分法查找

• ip_transform 把223.243.0.0 转换成10进制的数字

spark standalone模式

• Master

  • 主节点
  • 负责Worker状态管理
  • 响应client 提交来的Application

• Worker

  • 管理自身资源
  • 运行Application对应的task
  • 启动图driver 执行application

• Executor

  • task 最终执行的容器

• Application

  • spark作业

• Driver

  • 作业提交给spark的时候 先由一个Worker启动一个Driver来分析Application
  • DAGScheduler
    • task划分 交给TaskScheduler
    • 作业可以划分为多个stage
    • 每一个stage根据partition的数量决定由多少个task
  • TaskScheduler
    • 将task调度到对应的Executor上执行

• Client

spark core总结

• spark core是 spark生态最核心的部分

• spark 生态

  • spark core mapreduce
  • spark sql 类似于hive
  • spark streaming storm、flink
  • spark ML 基于dataframe sparkmllib rdd

• spark

  • 基于内存的 分布式计算框架

• MapReduce 和 spark 优劣

  • spark 基于内存 算快
  • spark api 更丰富 比mapreduce 代码少
  • spark 生态完整
    • 离线计算 spark core spark sql
    • 实时计算/流式计算 spark streaming 准实时
    • 交互式计算 spark sql dataframe
    • 机器学习 spark ML

• RDD

  • 弹性分布式数据集
  • 不可变 rdd->rdd2 rdd和rdd2的状态会分别保存
  • 弹性 存储弹性 分布式弹性 容错可以分多个partition存 每个partition有多个副本
  • 分布式
  • 并行计算

• RDD创建

  • spark context
    • 在内存中 list iterable
    • 从文件中加载
    • 在创建rdd的时候可以指定partitons的数量 一个partition对应一个task

• 三类算子

  • transformation
    • 返回rdd
    • 延迟执行 只要没调用action类算子 就不会执行 只是几下了执行计划
  • action
    • 获取结果

• spark local模式 standalone

• 广播变量

Hbase 回顾

• 面向列 列式存储
  • 每一列数据是放到同一个文件中的， 列与列之间存储的位置并不连续
  • 数据是一行一行存的，每一行都是连续的
• 非关系型数据 NoSQL
  • 关系型数据 非关系数据
• 事务
  • 行级别事务 不是事务型数据库
• CAP定理 CP系统
• 行键(RowKey) 只有rowkey有索引
• 列族(ColumnFamily) k:v数据库 查询性能类似的 k:v 放到同一个ColumnFamily中
• 列修饰符(Column Qualifier) 在ColumnFamily下的 key:value对的key ColumnFamily:Column Qualifier:value

HBase表设计需要注意的问题

• HBase的特点
  • 行级别事务， 如果对跨行事务，跨表事务有很高要求不适合用hbase
  • rowkey有索引
  • ColumnFamily 不宜过多
  • Column Qualifier可以用来存储信息
• Rowkey是HBase表结构设计中很重要的环节, 直接影响到HBase的效率和性能
• HBase的表结构比传统关系型数据库更灵活, 能存储任何二进制数据,无需考虑数据类型
• 利用列标识(Column Qualifier)来存储数据
• 衡量设计好坏的简单标准 是否会全表查询

HBase shell操作

Happybase 操作hbase

Hbase 需要调整的地方

①删除hadoop 上 /hbase目录

②修改 /root/bigdata/hbase/conf/regionservers

​ 只保留hadoop_master

③修改hbase-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>hbase.rootdir</name>
                <value>hdfs://hadoop-master:9000/hbase</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.cluster.distributed</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
                <value>只保留之前的第一个值</value>
        </property>

        <property>
                <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
                <value>保留之前的内容</value>
        </property>
        <property>
                <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
                <value>false</value>
        </property>
</configuration>

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

④start-hbase.sh 启动hbase