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隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)采集和挖掘成為了重要的任務(wù)之一。如何高效地抓取數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為了企業(yè)數(shù)據(jù)分析的必修課。Spark作為一個(gè)分布式計(jì)算框架，具備著高性能、易用性和擴(kuò)展性等優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際應(yīng)用中，Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取已成為一種常用方式。本文將從入門到成為高手，詳細(xì)講述Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取的技術(shù)路線和應(yīng)用實(shí)踐，為大家打造一個(gè)全面的Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取指南。
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一、Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取的背景
Spark是當(dāng)前更流行的大數(shù)據(jù)計(jì)算框架之一，已成為企業(yè)級(jí)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)選擇。與Hadoop相比，Spark具備更高的性能和靈活性，同時(shí)擁有著更豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。然而，Spark的成功并非完全基于其高性能和易用性等特點(diǎn)，更關(guān)鍵的是其豐富的生態(tài)系統(tǒng)。Spark生態(tài)系統(tǒng)包含Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL、Spark MLlib、GraphX等模塊，通過(guò)這些模塊，Spark可以實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模的數(shù)據(jù)并行處理、實(shí)時(shí)流處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等任務(wù)。其中，Spark SQL是一個(gè)強(qiáng)大的模塊，主要負(fù)責(zé)將結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在Spark中進(jìn)行處理和查詢。
Spark SQL支持各種類型的數(shù)據(jù)庫(kù)，如Hive、MySQL、Oracle、PostgreSQL、Cassandra等。對(duì)于不同的數(shù)據(jù)庫(kù)類型，Spark SQL提供了對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)源。對(duì)于企業(yè)應(yīng)用而言，抓取數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是非常重要的一步。在實(shí)際應(yīng)用中，Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取已成為一種普遍采用的方式。Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取可以有效地抓取數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析等任務(wù)。
二、Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取的技術(shù)路線
Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取的技術(shù)路線包括以下幾個(gè)方面。
1. 配置Hadoop和Spark環(huán)境
Spark是基于Hadoop的計(jì)算框架，因此，在使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)抓取之前，需要先配置好Hadoop和Spark環(huán)境。這包括安裝HDFS、YARN、MapReduce、Spark等組件，并配置好各個(gè)組件之間的依賴關(guān)系。通常，Hadoop和Spark的安裝和配置比較復(fù)雜，但是，很多云計(jì)算平臺(tái)已經(jīng)提供了Hadoop和Spark云服務(wù)，可以幫助用戶快速地搭建好環(huán)境，便于快速地進(jìn)行Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取操作。
2. 配置JDBC驅(qū)動(dòng)程序
當(dāng)Spark與其他數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互時(shí)，必須將JDBC驅(qū)動(dòng)程序添加到classpath。JDBC驅(qū)動(dòng)程序充當(dāng)了Spark和數(shù)據(jù)庫(kù)之間通信的橋梁，它允許Spark讀取和寫(xiě)入各種類型的數(shù)據(jù)庫(kù)。Spark支持的JDBC驅(qū)動(dòng)程序非常豐富，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的驅(qū)動(dòng)程序。通常，用戶需要將JDBC驅(qū)動(dòng)程序的jar包復(fù)制到Spark所在的機(jī)器上，并使用–jars選項(xiàng)將其添加到spark-submit命令中。
3. 創(chuàng)建SparkSession對(duì)象
在進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)抓取之前，首先需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)SparkSession對(duì)象。SparkSession是Spark SQL 2.0中的一個(gè)新特性，它集成了SQLContext和HiveContext，并提供了許多新的功能和API。在SparkSession中，用戶可以使用DataFrame和DataSet API對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作。通常，用戶需要使用SparkSession.builder()方法創(chuàng)建SparkSession對(duì)象，并設(shè)置必要的配置參數(shù)，如應(yīng)用程序名稱、執(zhí)行模式、數(shù)據(jù)庫(kù)類型、JDBC URL、數(shù)據(jù)庫(kù)用戶名和密碼等。
4. 使用DataFrame和DataSet API進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作
在創(chuàng)建好SparkSession對(duì)象之后，可以使用DataFrame和DataSet API對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作。DataFrame是一個(gè)類似表格的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它包含行和列，并允許用戶對(duì)列進(jìn)行過(guò)濾、排序、聚合和計(jì)算等操作。DataSet是DataFrame的一個(gè)類型化版本，它允許用戶在編譯時(shí)檢查類型安全，并提供了更多的編譯時(shí)優(yōu)化。在使用DataFrame和DataSet API進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作時(shí)，用戶需要使用SQL語(yǔ)句和DataFrame和DataSet API相結(jié)合的方式進(jìn)行操作，如使用spark.read().jdbc()方法讀取數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，使用spark.write().jdbc()方法將數(shù)據(jù)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)等。
5. 使用其他API進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作
除了DataFrame和DataSet API之外，Spark還提供了許多其他API用于數(shù)據(jù)庫(kù)操作，如DataFrameWriter API、DataFrameReader API、StreamingQuery API、OutputMode API等。這些API可以幫助用戶更方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作，并提供了更多的數(shù)據(jù)操作模式。例如，使用StreamingQuery API可以實(shí)現(xiàn)流式數(shù)據(jù)的高效查詢和分析，并可以向數(shù)據(jù)庫(kù)中寫(xiě)入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。
三、Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取的應(yīng)用實(shí)踐
Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，主要用于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘等任務(wù)。以下列舉了一些實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，以供參考。
1. 抓取數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)
在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，存儲(chǔ)了所有重要的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，包括交易數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)等。通過(guò)Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取技術(shù)，可以輕松地訪問(wèn)和分析這些數(shù)據(jù)，并獲取有價(jià)值的信息。
2. 分析移動(dòng)應(yīng)用的用戶行為
通過(guò)抓取移動(dòng)應(yīng)用的用戶行為數(shù)據(jù)，可以了解用戶的偏好和行為模式，幫助企業(yè)更好地設(shè)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)，并提供更好的用戶體驗(yàn)。
3. 分析電子商務(wù)網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)
通過(guò)抓取電子商務(wù)網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)，可以了解用戶的購(gòu)買行為、購(gòu)買偏好、付款方式等，幫助企業(yè)更好地進(jìn)行市場(chǎng)分析和產(chǎn)品設(shè)計(jì)。
4. 監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)
通過(guò)Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取技術(shù)，可以監(jiān)控企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的安全數(shù)據(jù)，如訪問(wèn)日志、網(wǎng)絡(luò)流量、攻擊和威脅等，幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。
四、Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取的擴(kuò)展應(yīng)用
Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取技術(shù)還可以與其他技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用。例如，可以將Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取與Kafka、Flume等流處理技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)流式數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。另外，在大數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景中，還可以將Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取與Hadoop、Hive、Pig等技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)處理和分析。
五、
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取已經(jīng)成為了企業(yè)級(jí)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)選擇。通過(guò)Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取技術(shù)，可以輕松地抓取數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘等任務(wù)。本文從技術(shù)路線和應(yīng)用實(shí)踐兩個(gè)方面，詳細(xì)闡述了Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取的使用方法，同時(shí)介紹了Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取的應(yīng)用場(chǎng)景和擴(kuò)展應(yīng)用。相信本文內(nèi)容對(duì)于大家學(xué)習(xí)和掌握Spark數(shù)據(jù)庫(kù)抓取技術(shù)起到了很大的幫助和作用。
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怎樣從spark rdd中得到某個(gè)元素，并將他賦值給一個(gè)對(duì)象
一般來(lái)講,對(duì)于陌生的名詞,大家的之一個(gè)反應(yīng)都是“What is it?”.
RDD是Spark的核心內(nèi)容,在Spark的官方文檔中解釋如下：RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel.由此可見(jiàn),其中有兩個(gè)關(guān)鍵詞：fault-tolerant & in parallel.首先,容錯(cuò)性是RDD的世罩一個(gè)重要特性；其次,它是并行計(jì)算的數(shù)據(jù).
RDD的中文解釋為：彈性分布式數(shù)據(jù)集,全稱Resilient Distributed Datasets.賓語(yǔ)是dataset,即內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫(kù).RDD 只讀、可分區(qū),這個(gè)數(shù)據(jù)集的全部或部分可以緩存在內(nèi)存中,在多次計(jì)算間重用.所謂彈性,是指內(nèi)存不夠時(shí)可以與磁盤(pán)進(jìn)行交換.這涉及到了RDD的另一特性：內(nèi)存計(jì)算,就是將數(shù)據(jù)保存到內(nèi)存中.同時(shí),為解決內(nèi)存容量限制問(wèn)題,Spark為我們提供了更大的自由度,所有數(shù)據(jù)均可由我們來(lái)進(jìn)行cache的設(shè)置,包括是否cache和如何cache.
如果看到這里,你的思維里對(duì)RDD還是搜猛鬧沒(méi)有任何概念的話,或許可以參知慶照我的形象化理RDD,就是一個(gè)被武裝起來(lái)的數(shù)據(jù)集.
spark怎么把兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)姓名匹配成一個(gè)
自己寫(xiě)的Spark入門實(shí)戰(zhàn)教程，適合于有一定hadoop和數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)的朋友。
Spark簡(jiǎn)介
Spark是一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算框架平臺(tái)，使用該平臺(tái)，數(shù)據(jù)分析程序可自動(dòng)分發(fā)到集群中的不同機(jī)器中，以解決大規(guī)模數(shù)據(jù)快速計(jì)算的問(wèn)題，同時(shí)它絕知還向上提供一個(gè)優(yōu)雅的編程范式，使得數(shù)據(jù)分析人員通過(guò)編寫(xiě)類似于本機(jī)的數(shù)據(jù)分析程序即可實(shí)現(xiàn)集群并行計(jì)算。
Spark項(xiàng)目由多個(gè)緊密集成的組件組成。
核心是Spark Core組件
，它實(shí)現(xiàn)了Spark的基本功能，包括：任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理、錯(cuò)誤恢復(fù)、與存儲(chǔ)系統(tǒng)交互等模塊，特別的，Spark Core還定義了彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）的API，是Spark內(nèi)存計(jì)算與并行計(jì)算的主要編程抽象。
在Spark Core上有一系列軟件棧，用于滿足了各種不同數(shù)據(jù)分析計(jì)算任務(wù)需求，包括連接關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或Hadoop Hive的SQL／HQL的查詢組件Spark SQL，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算的組件Spark Steaming，支持常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法并行計(jì)算組件MLlib，支持并行圖計(jì)算組件GraphX等。
為了進(jìn)一步支持在數(shù)千個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上的伸縮計(jì)算，Spark Core底層支持在各種集群管理器上運(yùn)行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，或者Spark自帶的Standalone獨(dú)立調(diào)度器。
Spark部署
安裝Spark比較簡(jiǎn)單，只要在機(jī)器上配置好最新版JAVA環(huán)境，下載編譯好的Spark軟件包后即可在本地運(yùn)行。當(dāng)然，也可以根據(jù)具體環(huán)境，使用Maven編譯需要的Spark功能。
Spark部署有兩種方式，一是本地部署，二是集群部署。前者只需啟動(dòng)本地的交互式環(huán)境spark-shell.sh腳本即可，常用在本機(jī)快速程序測(cè)試，后者的應(yīng)用場(chǎng)景更多些，具體根據(jù)集群環(huán)境不同，可部署在簡(jiǎn)易的Spark獨(dú)立調(diào)度集群上、部署在Hadoop YARN集群上、或部署在Apache Mesos上等。
其中，Spark自帶的獨(dú)立調(diào)度器是最簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)Spark集群環(huán)境的一種方式，只需在多臺(tái)聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)上安裝好Spark，然后在其中一臺(tái)啟動(dòng)集群管理器（通過(guò)start-master.sh腳本），然后再在其他計(jì)算機(jī)上啟動(dòng)工作節(jié)點(diǎn)（通過(guò)start-slave.sh腳本），并連接到管理器州塌上即可。
Spark編程
使用Spark編程，需要先在本機(jī)安裝好Spark環(huán)境，然后啟動(dòng)Spark上下文管理器連接到本機(jī)（本地部署）或是集群上的集群管理器（集群部署），再使用Spark提供的抽象接口編程即可。
支持Spark的原生語(yǔ)言是Scala，一種支持JVM的腳本語(yǔ)言，可以避免其他語(yǔ)言在做數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化過(guò)程的性能或信息丟失。但隨著Spark項(xiàng)目的不斷完善，使用Python和PySpark包、或者R和SparkR包進(jìn)行Spark編程也都是不錯(cuò)的選擇。
不論使用何種編程語(yǔ)言，使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵在于掌握Spark抽象的編程范式，其基本流程包括4步：
初始化SparkContext
。SparkContext即是Spark上下文管理器（也稱為驅(qū)動(dòng)器程序），它主要負(fù)責(zé)向Spark工作節(jié)點(diǎn)上發(fā)送指令并獲得計(jì)算結(jié)果，但數(shù)據(jù)分析人員無(wú)需關(guān)注具體細(xì)節(jié)，只需使用SparkContext接口編程即可。
創(chuàng)建RDD
。彈性分布數(shù)據(jù)集RDD是Spark在多機(jī)進(jìn)行并行計(jì)算的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因此使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，首先需使用SparkContext將外部數(shù)據(jù)讀入到Spark集群內(nèi)。
設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化操作
。即操作的結(jié)果是返回一個(gè)新的RDD，即在圖計(jì)算中只是一個(gè)中間節(jié)點(diǎn)。類比于Hadoop的Map()映射算子，但又不僅于此，Spark還支持filter()過(guò)濾算子、distinct()去重算子、sample()采樣算子，以及多個(gè)RDD的交差補(bǔ)并等操作。
設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)執(zhí)行操作
。即操作的結(jié)果向SparkContext返回結(jié)果，或者將結(jié)果寫(xiě)入外部操作系統(tǒng)。類比于Hadoop的Reduce()算子，按某函數(shù)操作兩個(gè)數(shù)據(jù)并返回一個(gè)同類型的數(shù)據(jù)，此外Spark還支持collect()直接返回結(jié)果算子、count()計(jì)數(shù)算子、take()/top()返回部分?jǐn)?shù)據(jù)算子、foreach()迭冊(cè)宏圓代計(jì)算算子等操作。
Spark編程范式的本質(zhì)是有向無(wú)環(huán)圖方式的惰性計(jì)算
，即當(dāng)使用上述方式進(jìn)行編程后，Spark將自動(dòng)將上述RDD和轉(zhuǎn)化算子轉(zhuǎn)換為有向無(wú)環(huán)圖的數(shù)據(jù)工作流，只有當(dāng)觸發(fā)執(zhí)行算子時(shí)，才按需進(jìn)行數(shù)據(jù)工作流的計(jì)算。此外，為進(jìn)一步提高計(jì)算效率，Spark默認(rèn)將在內(nèi)存中執(zhí)行，并自動(dòng)進(jìn)行內(nèi)存分配管理，當(dāng)然分析人員也可根據(jù)需求通過(guò)persist()算子將中間步驟數(shù)據(jù)顯式的將內(nèi)存數(shù)據(jù)持久化到磁盤(pán)中，以方便調(diào)試或復(fù)用。
在R環(huán)境下使用Spark實(shí)例
最新版的RStudio已經(jīng)較完整的集成了Spark數(shù)據(jù)分析功能，可以在SparkR官方擴(kuò)展接口基礎(chǔ)上更方便的使用Spark，主要需要安裝兩個(gè)包，分別是sparklyr和dplyr。其中，sparklyr包提供了更簡(jiǎn)潔易用的Spark R編程接口，dplyr包提供了一個(gè)語(yǔ)法可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)操作接口，支持與主流SQL/NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)連接，同時(shí)使數(shù)據(jù)操作與數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)解耦合，并且和Spark原生算子可基本對(duì)應(yīng)。
若之一次運(yùn)行，先在本機(jī)安裝必要的包和Spark環(huán)境：
之后運(yùn)行下面的小例子，可以發(fā)現(xiàn)，除了需要初始化SparkContext、導(dǎo)入RDD數(shù)據(jù)和導(dǎo)出數(shù)據(jù)外，其他數(shù)據(jù)處理操作都與在本機(jī)做數(shù)據(jù)分析是一樣的。
此外，除了dplyr接口外，sparklyr還封裝了一套特征工程和常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，足以滿足80%常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析與挖掘工作，至于剩余的20%定制算法或是流處理、圖計(jì)算等任務(wù)，便需要了解更多高階的Spark接口來(lái)實(shí)現(xiàn)了。
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