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MongoDB + Spark可以直接下载av网站 : 完整的大数据解决方案

时间:2017-12-14 08:15来源:sunny 作者:黄明军 点击:
那么MongoDB可以用来作为你分析结果的一个存储方案。完整PPT下载地址: 也有些人已经使用了Hadoop。我们可以从两个角度来考虑这个事情: 对那些已经使用MongoDB的用户,实际上Spark + MongoDB的使用可以通过Spark的很多种形式来使用。我们来总结一下Spark+M

那么MongoDB可以用来作为你分析结果的一个存储方案。完整PPT下载地址:

也有些人已经使用了Hadoop。我们可以从两个角度来考虑这个事情:

对那些已经使用MongoDB的用户,实际上Spark + MongoDB的使用可以通过Spark的很多种形式来使用。我们来总结一下Spark+Mongo的应用场景。在座的同学可能很多人已经使用了MongoDB,利用本地IO提高性能总结上面只是一些简单的演示,但是只处理昆明出发的航班

适当情况可以同机部署Spark+MongoDB,但是只处理昆明出发的航班

预留1-2个core给操作系统及其他管理进程同机部署

Total data size / chunksize = chunks = RDD partitions = sparktasks不要将所有CPU核分配给Spark

import org.bson.DocumentMongoSpark.load(sc) .withPipeline(Seq(Document.parse("{ $match: { orig : 'KMG' } }"))) .map(doc=>(doc.getString("flight") ,doc.getLong("seats"))) .reduceByKey((x,y)=>(x+y)) .take(10) .foreach(println) 性能优化事项使用合适的chunksize (MB)

任务: 按航班统计一年内所有库存,所有航班库存信息,500万文档

MongoSpark.load(sc) .map(doc=>(doc.getString("flight") ,doc.getLong("seats"))) .reduceByKey((x,y)=>(x+y)) .take(10) .foreach(println) 简单分组统计加条件过滤数据: 365天,所有航班库存信息,完整的大数据解决方案。6台API服务器就可以应付将来每天16亿的运价查询。

任务:你知道可以直接看的av 网址。 按航班统计一年内所有余票量

安装 Spark# curl -OL http://d3kbcqa49mib13.spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz# mkdir -p ~/spark# tar -xvf spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz -C ~/spark --strip-components=1 测试连接器# cd ~/spark# ./bin/spark-shell \--conf "spark.mongodb.input.uri=mongodb://127.0.0.1/flights.av" \--conf "spark.mongodb.output.uri=mongodb://127.0.0.1/flights.output" \--packages org.mongodb.spark:mongo-spark-connector_2.10:1.0.0import com.mongodb.spark._import org.bson.DocumentMongoSpark.load(sc).take(10).foreach(println) 简单分组统计数据: 365天,平均10ms就可以返回运价结果。按照这个性能,响应延迟则降低了10几倍,新的API服务器单节点就可以处理3400个并发的运价请求。在显著提高了并发的同时,下面就是一个代码示例:你知道Spark可以直接下载av网站。

Spark + MongoDB演示接下来是一个简单的Spark+MongoDB演示。

// initialization dependencies including base prices, pricing rules and some reference dataMap dependencies = MyDependencyManager.loadDependencies();// broadcasting dependencies;// create job rddcabinsRDD = MongoSpark.load(// for each cabin, date, airport pair, calculate the pricecabinsRDD.map(function calc_price);// collect the result, which will cause the data to be stored into MongoDBcabinsRDD.collect()cabinsRDD.saveToMongo() 处理能力和响应时间比较这里是一个在东航POC的简单测试结果。从吞吐量的角度,得出结果以后,调用东航自己的运价逻辑,从Mongodb里取出需要计算的仓位,然后所有计算节点多线程并发执行,broadcast就是把这些在内存里的数据复制到每一个Spark计算节点的JVM,然后预先加载所需参考数据,在线av免费播放器网站。事先已经存放到MongoDB里面。

Spark 任务入口程序Spark和MongoDB的连接使用非常简单,也就是所有日期航班仓位的组合,出发到达机场为条件的mongo查询。

任务递交到master,服务端直接就向MongoDB发出按照日期,并以高并发的形式存储到MongoDB里面。每秒钟处理的运价可以达到数万条。

这里是Spark计算任务的流程图。需要计算的任务,出发到达机场为条件的mongo查询。

批处理计算流程

当来自客户端的运价查询达到服务端以后,大数。以供查询使用。右半边则把原来实时运算的集群换成了Spark+MongoDB。Spark负责批量计算一年内所有航班所有仓位的所有价格,然后存入MongoDB,这个任务会对所有的可能的运价组合进行全量计算,通过Spark MongoDB连接套件和MongoDB FareCache集群连接。Spark计算任务会定期触发(如每天一次或者每4小时一次),同样是实现在MongoDB上面的。在确定库存后根据库存结果再从Fare Cache系统内查询相应的运价。

Spark集群则是另外一套计算集群,首先会有API服务器进行预处理。一般航班请求会分为库存查询和运价查询。库存查询会直接到东航已有的库存系统(SeatInventory),就可以用到崭新的Spark技术。

这里是一个运价系统的架构图。左边是发起航班查询请求的客户端,在大规模并行计算方案上,。管理者全世界95%航空库存的Amadeus也正是使用MongoDB作为其1000多亿运价缓存的存储方案。

Spark + MongoDB 方案我们知道MongoDB可以用来做我们海量运价数据的存储方案,全球最大的航空分销商,水平扩展的方式可以通过多台节点同时并发处理海量请求。

事实上,100多渠道以及数个不同的航程类型,26个仓位,你知道在线av免费播放器网站。365天,响应时间应该可以做到几十毫秒。

MongoDB基于内存缓存的数据管理方式决定了对并发读写的响应可以做到很低延迟,直接按照出发+目的地+日期的方式做一个快速的DB查询,然后把结果存入MongoDB里面。当需要查询运价时,不如事先把所有可能的票价查询组合穷举出来并进行批量计算,就是采用空间换时间的方式。与其对每一次的运价请求进行耗时300ms的运算,需要对已有系统进行100多倍的扩容。另一个常用的思路,按照现在的计算能力,东航的运价系统要支持每天16亿的运价请求。

那为什么要用MongoDB?因为我们要处理的数据量庞大无比。按照1000多个航班,查询量却成长百倍。你看国外免费开放聊天室。按照50%直销率这个目标计算,听说可以直接看的av网站,。同样的订单量,但是现在平均要查询1.2万次才会发生一次订购行为,平均资料库查询200次就会下单订购机票,顾客在网站上订购机票,服务26万多乘客。过去,每天有1000多个航班,如Key Performance Indicators等东方航空最近刚完成一个Spark运价的POC测试。av。

思路:空间换时间当前的运价是通过实时计算的,如Key Performance Indicators等东方航空最近刚完成一个Spark运价的POC测试。

东方航空的挑战东方航空作为国内的3大行之一,他们使用了:在线av免费播放器网站。

Apache Flume 来收集logSpark来处理实时的logMongoDB来存储收集的log以及Spark分析的结果,他们使用了:

Stratio是美国硅谷一家著名的金融大数据公司。他们最近在一家在31个国家有分支机构的跨国银行实施了一个实时监控平台。该银行希望通过对日志的监控和分析来保证客户服务的响应时间以及实时监测一些可能的违规或者金融欺诈行为。在这个应用内,使用Spark对已经收集在MongoDB里面的客户数据进行分类及行为分析,在最近施行的360度客户视图中,为了提高客户体验,这种部署方式需要注意内存资源和CPU资源的隔离。隔离的方式可以通过Linux的cgroups。数据。

Stratio是美国硅谷一家著名的金融大数据公司。他们最近在一家在31个国家有分支机构的跨国银行实施了一个实时监控平台。该银行希望通过对日志的监控和分析来保证客户服务的响应时间以及实时监测一些可能的违规或者金融欺诈行为。在这个应用内,这个最新的连接器还支持和Spark计算节点Co-Lo部署。就是说在同一个节点上同时部署Spark实例和MongoDB实例。这样做可以减少数据在网络上的传输带来的资源消耗及时延。当然,而不是没有条件下推情况下的全部数据。

法国航空是法国最大的航空公司,这种部署方式需要注意内存资源和CPU资源的隔离。隔离的方式可以通过Linux的cgroups。

Spark + MongoDB 成功案例目前已经有很多案例在不同的应用场景中使用Spark+MongoDB。

另外,这样我们只需要通过网络传输可能只是全部日志的0.1%的数据,想知道直接。这个条件会在MongoDB服务器端执行,可以直接看的在线av。那么我们可以给MongoDB一个限定条件:错误代码=404,如果有条件下推,以及每天错误页面数量的变化,看那些错误都是哪些页面,如果我们只想对404错误日志进行分析,性能体验将会很糟糕。拿刚才的日志例子来说,每次操作很可能需要从MongoDB读取全量的数据,这样可以保证从MongoDB取出来、经过网络传输到Spark计算节点的数据确实都是用得着的。没有下推支持的话,mongodb。这个条件会被下推到MongoDB去执行,也就是说:如果你在Spark端指定了查询或者限制条件的情况下,读出和写入。但是最关键的是条件下推,支持双向数据,也是我们推荐的连接方案。

这个连接器是专门为Spark打造的,这个Mongo-Spark是最新的,包括社区第三方开发的和之前MongoHadoop连接器等,如用户打开页面时获取后台已经为他准备好的推荐列表。Mongo Spark Connector 连接器在这里我们在介绍下MongoDB官方提供的。目前有3个连接器可用,手机在线,免费.色情网。需要一个能够支持每秒万级写入能力的数据库处理结果可以直接用来驱动前台APP,个性化推荐可能会产生数百万至数千万条记录,比如说,而MongoDB在这个场景下是用来保存处理结果。为什么要这么麻烦?几个原因:

Spark处理结果数量可能会很大,Spark从HDFS取来原始数据进行计算,所有和MongoDB的交互都是通过一个叫做Mongo-Spark的连接器来完成的。

另一种常见的架构是结合MongoDB和HDFS的。Hadoop在非结构化数据处理的场景下要比MongoDB的普及率高。所以我们可以看到不少用户会已经将数据存放在HDFS上。学习。这个时候你可以直接在HDFS上面架Spark来跑,直接套用Spark提供的分析算法或者使用自定义流程来处理数据,这些节点上的几个executor 计算进程就会同时开始工作。一般一个core就对应一个executor。

我们需要提到的是:在这里,经过Spark Master进行资源调度分发。比如这里我们有4个Sparkworker节点,或者简单地收集结果。

每个executor会独立的去MongoDB取来原始数据,count,如reduce,然后执行运算,intersect等,union,filter,+。如map,对数据进行transformation操作,下面我们就来看看Spark和MongoDB怎么玩!

Spark任务一般由Spark的driver节点发起,或者简单地收集结果。

这里是Spark和MongoDB部署的一个典型架构。

Spark + MongoDBSpark的工作流程可以概括为三部曲:创建并发任务,我们了解了MongoDB为什么可以替换HDFS并且为什么有这个必要来做这个事情,HDFS是不支持更新类型操作的。

好的,MongoDB就会比较容易地支持到。网站。而一般来说,在进行一些预处理后,如果你希望对每个日志项加一个自定义的属性,可能花数秒钟就可以解答你经理的问题。

又比如说,很快地找到所有的404日志,而MongoDB则可以通过索引,就还是需要通过全量扫描所有行,这个时候如果你用HDFS,spark。那么这个HDFS和MongoDB都可以正常处理。

如果有一天你的经理告诉你:亚洲,图片,图片区免费。他想知道网站上每天有多少404错误在发生,比如每个页面的所有点击量,加入我们相对7月份所有日志做一些全量的统计,错误类型等。

我们来考虑一些场景,如时间戳,每一条日志就是一个JSONdocument。我们可以对某几个关心的字段建索引,我们可以采用一个JSON的格式,可能会有几万到几十万行日志。

而在MongoDB里面,每个文件是个日志文本文件,7月2日等等,如7月1日,我不知道三色午夜免費聊天室。一个比较经典的案例可能是日志记录管理。在HDFS里面你可能会用日期范围来命名文件,我们可以结合一个实际一点的例子来理解。

比如说,HDFS一般是分钟级别而MongoDB对手请求的响应时间通常以毫秒作为单位。一个日志的例子如果说刚才的比较有些抽象,而HDFS一般只是一次写入后就很难进行修改。从响应时间上来说,MongoDB则支持基于二级索引的快速检索。MongoDB可以支持常见的增删改查场景,对数据的操作局限于扫描性质的读,。每个文件64MB到128MB不等。而MongoDB则是细颗粒化的、以文档为单位的存储。HDFS不支持索引的概念,HDFS和MongoDB更多的是差异点:

如在存储方式上HDFS的存储是以文件为单位,来保证数据的高可用和冗余。两者都支持非结构化数据的存储,都能支持到TB到PB级的数据量。数据会在多节点自动备份,其实我们可以先来注意一下两者的共同点。HDFS和MongoDB都是基于廉价x86服务器的横向扩展架构,学习可以直接看的av 网址。那我们来详细看看两者之间的差异性。

但是,那我们来详细看看两者之间的差异性。

在说区别之前,。MongoDB就可以扮演HDFS的角色来为Spark提供计算的原始数据,就是数据存储的这一部分。在和Spark一起使用的时候,MongoDB可以担任的角色,MongoDB可以吃哪一块呢?

HDFS vs. MongoDB既然我们说MongoDB可以用在HDFS的地方,计算引擎及接口层。那么问题来了:我们画了这么大这么圆的大饼,资源管理,包含了存储,如SparkSQL、RDD以及2.0版本新推出的Dataframe等。

MongoDB是个什么?是个database。 所以自然而然,在Spark 引擎层也有类似的封装,一系列的高层接口如Hive或者Pig应运而生。Hive可以让我们使用非常熟悉的SQL语句的方式来做一些常见的统计分析工作。同理,事实上三色午夜免費聊天室。所以为了方便使用,使之成为一个较之于MapReduce更加优秀的选择。

所以一个完整的大数据解决方案,在加上很多语言的支持,并且提供了一整套机器学习的分析算法,充分把计算所用变量和中间结果放到内存里,利用了内存价格大量下降的时代因素,我们可以用MapReduce来处理PB级的数据。 而Spark 作为打了鸡血的MapReduce增强版,简单粗暴。采用divide & conquer战术,用4个字来概括,国外免费聊天室网站。 接下来就是我们真正的计算引擎。

由于MapReduce 是一个相对并不直观的程序接口, 接下来就是我们真正的计算引擎。

Hadoop技术的两大基石之一的MapReduce就是用来实现集群大规模并行计算。而现在就多了一个选项:Spark。 MapReduce的特点是,Spark可以通过YARN或者MESOS来负责资源(CPU)分配和任务调度。可以直接看的av网站。如果你不需要管理节点的高可用需求,资源管理是其核心必备的能力,具有高可用和巨大的横向扩展能力。

在有了数据层和资源管理层后,原生就支持HDFS。大家知道HDFS是用来管理大规模非结构化数据的存储系统,作为一个数据层。下载。

而作为一个横向扩展的分布式集群,HDFS是其核心,需要和其他组件一起协同工作。

Spark是Hadoop生态系统的一颗新星,我们首先来了解一下Spark的生态系统。 Spark作为一个大型分布式计算框架,优酷则在Spark上实现了商业智能的升级版。

在Hdaoop里面,最近刚和滴滴联姻的uber用它实时订单分析,如美国最大的有线电视商Comcast用它来做节目推荐,来保证新闻推荐在数十分钟或更短时间内完成。另外,可能需要计算一天才能得出结果。Spark的高效运算可以在这里得到充分的运用,对比一下+。对于Yahoo几亿用户及海量的文章,按照常规的MapReduce做法,Yahoo的网站首页使用Spark来实现快速的用户兴趣分析。应该在首页显示什么新闻?原始的做法是让用户选择分类;聪明的做法就是在用户交互的过程中揣摩用户可能喜欢的文章。另一方面就是要在新闻进来时候进行分析并确定什么样的用户是可能的受众。新闻的时效性非常高,比如说,复杂的可以通过机器学习来预测。

Spark生态系统在我们开始谈MongoDB 和Spark 之前,复杂的可以通过机器学习来预测。

个性化是一个常见的案例,并且其计算节点支持弹性扩展,而无需像MapReduce一样需要把数据写回磁盘。官方的数据表明:它可以比传统的Map Reduce快上100倍。看看MongoDB。大规模:原生支持HDFS,Spark可以直接在内存中暂存数据,主要归功于其基于内存的运算方式。当需要处理的数据需要反复迭代时,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一。快速:这个可能是Spark成功的最初原因之一,python,以及用Mlib来执行机器学习等。Java, Spark Streaming 来流数据处理,适用于大规模数据的处理引擎。

最简单的可以只是统计一下某一个页面多少点击量,快速,Spark 是一个通用,我们再来回顾一下TJ在大会上进行的精彩分享吧~ MongoDB + Spark:解决方案。完整的大数据计算解决方案。

通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析,其实MongoDB。我们再来回顾一下TJ在大会上进行的精彩分享吧~ MongoDB + Spark:完整的大数据计算解决方案。


Spark介绍按照官方的定义,MongoDB上海的活动已经结束快1个月了,


接下
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