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第九周 深圳市模具廠應(yīng)用 大數(shù)據(jù) hadoop spark

2019-10-27 17:00:03

帶著很對(duì)疑問(wèn),到了書(shū)城18樓,


1、centos 如何開(kāi)啟  8888|888|88|8080|80|22|21等等端口

2、建立一個(gè)能使用的大數(shù)據(jù)集群最好需要多少臺(tái)服務(wù)器, 而且都是 centos 7.5 的嗎?

3、區(qū)塊鏈 和 我們學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)中的 BlocK 有無(wú)聯(lián)系, 64MB 一個(gè) 塊, 還是128M一個(gè)塊。


復(fù)習(xí)上周


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發(fā)送心跳, 告訴 ZooKeeper ,  這個(gè)是有問(wèn)題才動(dòng)手的軟件,  再由ZooKeePer 分配KafKA

producr 生產(chǎn)者產(chǎn)生數(shù)據(jù), 記錄放入 Kafka .   Topic 的創(chuàng)建, 寫(xiě)入多少條, 都由 ZooKeeper 管理。

 消費(fèi)者, 也是有

KAFKA作為一個(gè)集群,  宕機(jī)后, 主節(jié)點(diǎn)宕機(jī)后無(wú)法消費(fèi), 由ZooKeeper負(fù)責(zé)重新選舉。


zookeeper  安裝  三種模式


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/bin  目錄下有很多腳本 , 

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Myid 是不一樣的, 每臺(tái)機(jī)都要安裝   ZooKEEPER ,  不同的 ID 

2888   仲裁通訊

3888   群首選舉


每臺(tái)服務(wù)器上都要啟動(dòng)一下,  每臺(tái)機(jī)都需要啟動(dòng)

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再看看  偽集群模式,    如果只有一臺(tái)機(jī)器, 也可以配置  zoo1.cfg  ........    僅僅是端口改為不一樣了  2181   3181   4181


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啟動(dòng), 一臺(tái)機(jī)器, 也要啟動(dòng)三次  

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不同端口模擬不同集群

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一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者和多個(gè)跟隨者的。



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fluke   和 spark 都差不多, 原理還是結(jié)構(gòu)spark ,   rdd  dij  


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復(fù)習(xí)完成,  繼續(xù)SPARK 的學(xué)習(xí)。


SPARK核心編程模型


Spark 數(shù)據(jù)運(yùn)算核心機(jī)制:


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RDD概述:


RDD: 彈性分布式數(shù)據(jù)集


RDD是 SPARK中重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

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什么是  RDD  ,


顧名思義,從字面理解RDD就是 Resillient Distributed Dataset,即彈性分布式數(shù)據(jù)集。

它是Spark提供的核心抽象。

RDD在抽象上來(lái)講是一種抽象的分布式的數(shù)據(jù)集。它是被分區(qū)的,每個(gè)分區(qū)分布在集群中的不同的節(jié)點(diǎn)上。從而可以讓數(shù)據(jù)進(jìn)行并行的計(jì)算

它主要特點(diǎn)就是彈性和容錯(cuò)性。

彈性:RDD的數(shù)據(jù)默認(rèn)情況下存放在內(nèi)存中的,但是在內(nèi)存資源不足時(shí),Spark會(huì)自動(dòng)將RDD數(shù)據(jù)寫(xiě)入磁盤(pán)

容錯(cuò)性:RDD可以自動(dòng)從節(jié)點(diǎn)失敗中恢復(fù)過(guò)來(lái)。即如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)上的RDD partition,因?yàn)楣?jié)點(diǎn)故障,導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟了,那么RDD會(huì)自動(dòng)通過(guò)自己的數(shù)據(jù)來(lái)源重新計(jì)算該partition。

RDD來(lái)源:通常是Hadoop的HDFS,Hive 表等等;也可以通過(guò)Linux的本地文件;應(yīng)用程序中的數(shù)組;jdbc(mysql 等);也可以是kafka、flume數(shù)據(jù)采集工具、中間件等轉(zhuǎn)化而來(lái)的RDD。


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總體都在RAM中運(yùn)行的, 現(xiàn)在看看 CACHE ,  


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不斷的轉(zhuǎn)化, 就是得到  DMG圖,  TSK 何在一起就是   TSK site    ,  最終得到   TSK  scuhle 


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下節(jié)課, 講解  spark  讀取  kafka 數(shù)據(jù)進(jìn)行講解














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