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spark日志分析设计

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如何使用SparkStreaming和Hadoop实现近乎实时的会话连接SparkStreaming是ApacheSpark中最有趣的组件之一 。Spark和Hadoop最大的区别是Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据，所以Spark能提供的比Ha 。

1、主流的大数据 分析框架有哪些1，HadoopHadoop MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发HBase数据存储系统 。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统事实上的国际标准 。雅虎、脸书、亚马逊、百度、阿里巴巴和中国其他许多互联网公司都基于Hadoop构建了自己的发行版 。
【spark日志分析设计】
Spark和Hadoop最大的区别是Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据，所以Spark能提供的比Ha？Doop快了100倍 。Spark不能用来处理需要长期保存的数据，因为断电后内存会丢失数据 。3.StormStorm是Twitter推广的分布式计算系统 。基于Hadoop ， 提供实时操作的特性，可以实时处理大数据流 。

2、Spark数据倾斜及其解决方案本文对数据偏斜的危害、现象、原因等方面进行了探讨，由浅入深地阐述了Spark数据偏斜及其解决方案 。首先，什么是数据偏斜？对于Spark/Hadoop这样的分布式大数据系统来说，数据量大并不可怕，但数据偏斜就可怕了 。对于分布式系统，理想情况下，随着系统规模(节点数)的增加，整体应用耗时线性下降 。如果一台机器处理大量数据需要120分钟，当机器数量增加到3台时，理想的耗时是120/340分钟 。

遗憾的是，很多时候，任务的分配是不均匀的，甚至是不均匀的，以至于大部分任务被分配到了单个机器上 ， 其他大部分机器只占总数的一小部分 。例如，一台机器处理80%的任务，另外两台机器各处理10%的任务 。“不苦多苦不均”是分布式环境下最大的问题 。意味着计算能力不是线性扩张 ， 而是存在短板效应:一个阶段所花费的时间是由最慢的任务决定的 。

3、怎样利用SparkStreaming和Hadoop实现近实时的会话连接SparkStreaming是ApacheSpark中最有趣的组件之一 。使用SparkStreaming，您可以创建一个数据管道，使用与批量加载数据相同的API来处理流数据 。此外，SparkSteaming的“微批处理”方法提供了相当好的灵活性来处理某些原因导致的任务失败 。在本文中 ， 我将通过网站对事件近乎实时响应的例子，让你熟悉一些常见的和高级的SparkStreaming函数，然后将活动相关的统计数据加载到ApacheHBase，用你不喜欢的BI工具进行绘制分析 。
4、SparkMetrics在服务运行时显示服务信息以方便用户是服务易用性的重要组成部分 。尤其是对于分布式集群服务，spark服务本身提供了获取申请信息的方法，方便用户查看申请信息 。Spark service提供了主进程、工作进程、驱动进程、执行进程和历史服务器进程的运行演示，对于应用程序(驱动程序/执行程序)进程，主要提供metric和restapi的访问模式来显示运行状态 。

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