spark 자바 예제

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맵은 PairFunction를 전달하고 JavaPairRDD를 반환했습니다. 이 단원에서는 Maven 기반 프로젝트에서 아파치 스파크를 사용하여 간단하지만 효과적인 Word 카운터 프로그램을 만드는 방법을 확인했습니다. 더 많은 빅 데이터 게시물을 읽고 사용 가능한 빅 데이터 도구 및 처리 프레임워크에 대한 심층적인 지식을 얻으십시오. 이 예제에서는 각 중간 RDD를 명시적으로 보여 주어 도있습니다. 또한 RDD 변환을 연결할 수 있으므로 단어 수 예제를 다음과 같이 작성할 수도 있습니다: 스파크 스트리밍은 프로덕션 웹 서버 로그 파일(예: 아파치 수로 및 HDFS/S3)과 같은 스트리밍 데이터의 실시간 처리를 지원합니다. 트위터, 그리고 카프카 와 같은 다양한 메시징 큐. Spark Streaming은 입력 데이터 스트림을 수신하고 데이터를 일괄 처리로 나눕니다. 다음으로, 그들은 Spark 엔진에 의해 처리 되 고 배치에서 결과의 최종 스트림을 생성, 아래 설명 된 대로. 스파크는 “번개 빠른 클러스터 컴퓨팅”으로 광고 아파치 프로젝트입니다. 그것은 번성 하는 오픈 소스 커뮤니티와 현재 가장 적극적인 아파치 프로젝트. Spark는 아파치 카프카 및 기타 스트리밍 도구와 통합하여 스트리밍 데이터에 내결함성 및 높은 처리량 처리 기능을 제공할 수 있습니다.

스파크 작업은 Java, 스칼라, 파이썬, R 및 SQL로 작성할 수 있습니다. 기계 학습, 그래프 처리, 스트리밍 및 SQL과 같은 데이터 처리를 위한 기본 라이브러리를 제공합니다. 이 문서의 각 라이브러리에 대해 자세히 설명합니다. 스파크 코어는 마스터 슬레이브 아키텍처를 사용합니다. Driver 프로그램은 마스터 노드에서 실행되며 다양한 슬레이브 노드에서 실행되는 실행기에게 작업을 배포합니다. 실행기는 여러 스레드에서 할당된 작업을 수행하는 별도의 JVM에서 실행됩니다. 단 두 개의 추가 종속성으로 Spark는 스칼라 종속성과 아파치 스파크가 스칼라 자체로 작성된 프로젝트에서 필요한 모든 종속성을 수집했습니다. 다음 표에는 Java API에서 사용하는 함수 클래스가 나열되어 있습니다. 각 클래스에는 구현해야 하는 단일 추상 메서드 호출()이 있습니다. 이 기사에서는 Spark의 아키텍처와 예제의 도움으로 번개 빠른 처리 속도의 비밀이 무엇인지 살펴 보았습니다. 또한 인기 있는 스파크 라이브러리와 그 기능을 살펴보기도 했습니다.

이름에서 알 수 있듯이 GraphX는 그래프를 처리하고 그래프 병렬 계산을 수행하기 위한 스파크 API입니다. 첫째, 우리는 “지진”또는 “흔들림”과 같은 관련이있는 트윗을 필터링해야합니다. 금융 또는 보안 업계에서 는 Spark 스택을 사기 또는 침입 탐지 시스템 또는 위험 기반 인증에 적용할 수 있습니다. 방대한 양의 보관된 로그를 수집하여 데이터 유출 및 손상된 계정(예: https://haveibeenpwned.com/) 및 정보와 같은 외부 데이터 원본과 결합하여 최고 수준의 결과를 얻을 수 있습니다. IP 위치 정보 또는 시간과 같은 연결/요청.