Delta Lake,让你从复杂的Lambda架构中解放出来
作者介绍
李潇,现就职于 Databricks,管理两跨国团队,专注于 Apache Spark, Databricks Runtime 和 Koalas 的开发和建设。他是 Apache Spark 项目管理委员会成员。本科毕业于南京理工大学,后在佛罗里达大学(University of Florida)获计算机博士学位, 曾就职于 IBM,获发明大师称号(Master Inventor),在数据处理领域发表专利十余篇。(Github: gatorsmile)
本文转自公众号:AI前线
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ZNwW4L6JiusQ1S0BSmVj8g
今天我跟大家分享 一下 Data Lake 和 Delta 架构。
2019 年 10 月 16 日,在荷兰阿姆斯特丹举行的 Spark+AI
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使用SparkSql 读取ES数据
对于大批量数据,查询es时,需要带条件去查询,否则一下查出所有数据数据量会很大 es查询需要编写json格式的DSL查询语句,对于复杂查询,DSL编写起来也分很复杂,所以我们这里使用sparksql,通过编写sql语句,spark将sql语句自动转化为DSL语句来查询es。关于es对spark的支持可参见文档,官网 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/spark.html 废话不多说,上代码 case class people(phone:String) val sparkConf = new SparkConf().setAppName("application-name").setMaster("local[4]") val sc = new SparkContext(sparkConf) val sql = new SQLContext(sc) import sql.implicits._ //配置 val options = Map( "pushdown" -> "true", "es....
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阿里云Centos7.6上面部署基于redis的分布式爬虫scrapy-redis将任务队列push进redis
Scrapy是一个比较好用的Python爬虫框架,你只需要编写几个组件就可以实现网页数据的爬取。但是当我们要爬取的页面非常多的时候,单个服务器的处理能力就不能满足我们的需求了(无论是处理速度还是网络请求的并发数),这时候分布式爬虫的优势就显现出来。 而Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件。它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule),并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用。scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码,将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。说白了,就是使用redis来维护一个url队列,然后scrapy爬虫都连接这一个redis获取url,且当爬虫在redis处拿走了一个url后,redis会将这个url从队列中清除,保证不会被2个爬虫拿到同一个url,即使可能2个爬虫同时请求拿到同一个url,在返回结果的时候redis还会再做一次去重处理,所以这样就能达到分布式效果,我们拿一台主机做redis 队列,然后在其他主机上运行爬虫.且scrapy-r...
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