반응형 BigDATA/spark20 spark_study) AggregateByKey TEST AggregateByKey https://www.projectpro.io/recipes/explain-aggregatebykey-spark-scala 위의 링크를 통해 개념을 살펴보고 아래처럼 작성해보았다. spark-shell을 사용해서 작성 /usr/local/Cellar/apache-spark/3.1.2/bin/spark-shell // Bazic aggregateByKey example in scala // Creating PairRDD studentRDD with key value pairs, Number partitions is 3 defined in parallelize method. val studentRDD = sc.parallelize(Array( ("Joseph", "Maths", 8.. 2022. 4. 7. Spark - 파티셔너(Partitioner)&셔플링(shuffling) 파티셔너에 의해 RDD 파티셔닝이 실행된다. 파티셔너는 파티션 인덱스를 RDD 엘리먼트에 할당한다. 동일 파티션에 존재하는 모든 엘리먼트는 동일한 파티션 인덱스를 가질 것이다. 스파크는 HashPartitioner와 RangePartitioner라는 두개의 파티션이 있다. (사용자 정의 파티셔너도 구현 가능!) HashPartitioner Spark의 기본 파티셔너이고, RDD 엘리먼트의 각 키에 대한 해시값을 계산한다. 동일한 해시 코드를 가진 모든 엘리먼트는 다음 코드처럼 동일 파티션을 얻는다. hashCode()를 사용해 3으로 설정된 파티션 개수를 기반으로 각 엘리먼트마다 partitionIndex를 얻을 수 있다. RangePartitioner RangePartitioner는 RDD를 거의 동일.. 2022. 3. 10. Spark - RDD? RDD(Resilient Distributed Dataset)는 불변이며, 분산 컬렉션 객체이다. 불변성 특성때문에 한번 생성된 RDD는 읽기 전용이다. 즉, 트랜스포메이션(Transformation)은 RDD에서 새로운 RDD로 생성할 수는 있지만, 원본 RDD는 생성된 후에는 결코 수정되지 않는다. 그러므로 RDD는 경쟁조건과 기타 동기화 문제에 영향을 받지 않는다! RDD는 데이터에 대한 참조만 포함하기 때문에(실제 데이터는 클러스터의 노드에 있는 파티션에 포함) RDD의 분산 특성이 동작할 수 있다. RDD는 실제로 클러스터에서 파티션으로 나워진 데이터셋이고, 파티션 데이터는 HDFS, HBase, Cassnadra, AWS S3에서 가져온 것일 수 있다. RDD는 다음과 같은 5가지 주요 속성을.. 2022. 3. 3. [Spark-Study] Day-5 인텔리제이에서 실습 2021.06.14 - [Study/Study group] - [Spark-Study] Day-1 2021.06.24 - [Study/Study group] - [Spark-Study] Day-2 2021.07.01 - [BigDATA/spark] - [Spark-Study] Day-3 2021.08.05 - [BigDATA/spark] - [Spark-Study] Day-4 관련 github : https://github.com/databricks/LearningSparkV2 챕터3의 소스를 동작하기 위해 다시 프로젝트를 생성해보았다. git clone https://github.com/databricks/LearningSparkV2.git 소스를 클론해 오고 IDE에서 오픈하였다. main소스에서는 .. 2021. 8. 12. [Spark-Study] Day-4 스파크 로컬 디버깅 2021.06.14 - [Study/Study group] - [Spark-Study] Day-1 2021.06.24 - [Study/Study group] - [Spark-Study] Day-2 2021.07.01 - [BigDATA/spark] - [Spark-Study] Day-3 spark local debugging 해보기 코드상으로는 아래의 내용이 추가 된다. val conf = new SparkConf().setAppName("MnMCount") conf.setIfMissing("spark.master", "local[*]") val spark = SparkSession .builder .config(conf) .getOrCreate() // val spark = SparkSession //.. 2021. 8. 5. Upgrade IntelliJ IDEA for Big Data Tool Plug-In & running spark! 2021.07.01 - [BigDATA/spark] - [Spark-Study] Day-3 회사에서 인텔리J를 사줘서 유용하게 사용하고 있다! 그래서 Ultimate version으로 셋팅! 학생이라면 Community 버전으로! 그런데 역시나 돈을 안내면 제한은 있다..ㅜㅜ 위에서 IntelliJ IDEA -> Applications로 드래그 해주면 인스톨 된다. 인스톨 이후 Plugins에서 Big Data Tools를 인스톨 해준다. 단, 커뮤니티 버전이면 big data tool 플러그인은 보이지 않는다.. 그리고 spark-submit을 위해 local에 spark를 셋팅 해주어야하며 Mac 유저라면 brew를 통해 인스톨 해주자. 스터디에서 사용되는 예제는 spark 3.x 이상이어야 동작한다.. 2021. 7. 29. [Spark-Study] Day-3 스파크 예제를 위한 셋팅 spark 예제 돌려보기 sbt로 build를 하기 위해 필요한 것은 아래와 같다. 1. 소스 2. build.sbt sbt clean 한뒤에 sbt package를 해보자! spark-submit 해보기! /usr/local/Cellar/apache-spark/3.1.1/bin/spark-submit --class MnMcount target/scala-2.12/main-scala-chapter2_2.12-1.0.jar mnm_dataset.csv 인텔리J에 셋팅 해보기! 인텔리J에서 프로젝트를 Open 해보자! 아래와 같이 인텔리J에 프로젝트를 잘 가져왔다. 프로젝트 구조는 위와 같다. MnMcount 소스 // scalastyle:off println import org.apache.spark.sq.. 2021. 7. 1. [error] SERVER ERROR: Service Unavailable url=블라블라 Error.. not found 에러! 15:54:42.639 [warn] :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: 15:54:42.640 [warn] :: UNRESOLVED DEPENDENCIES :: 15:54:42.640 [warn] :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::: 15:54:42.640 [warn] :: net.databinder.dispatch#dispatch-core_2.12;0.11.2: not found 15:54:42.640 [warn] :: org.scalatest#scalatest_2.12;2.2.4: not found 15:54:42.640 [warn] :: org.apache.spark.. 2021. 6. 14. HDFS부터 DB까지 팁 아닌 팁~ 스칼라 알못 스파크 알못이라..이번에 작업한 내용이 있는데 삽질을 많이 했다...ㅋㅋ 생각나는 것들을 적어보자. HDFS를 가져와 RDD에 저장! sc.textFile을 통해서 HDFS를 가져온다. sc.textFile("hdfs path") 그런데 그냥 가져오면 소용이 없다. 그러므로 map을 통해서 필요한 친구들만 가져온다. 또한 filter를 통해 데이터를 줄여준다.ex) hdfs의 포맷이 Json이라서 Gson을 사용. filter를 통해 데이터를 줄여준다. val rddRaw0 = sc.textFile("hdfs path").map(line => new Gson().fromJson(line, classOf[TestObject])).filter(line=> line.collection.code.c.. 2019. 1. 15. sbt lib 연동 안되는 현상 not found!! dependency에는 있는데 not found....sbt가 꼬인듯 하다..ㅠㅠ 이럴땐? 다시 셋팅 하자.. SBT버전이 중요! 너무 낮거나 높으면 인텔리J에서 제대로 못가져옴.-_-;; Scala/Spark 버전은 사내 분산 클러스터에 맞게 적용. build.sbt 내용 name := "neosite-data" version := "0.1" scalaVersion := "2.11.11" val sparkVersion = "1.6.2" libraryDependencies ++= Seq("org.scala-lang.modules" %% "scala-parser-combinators" % "1.1.0", "org.scalatest" %% "scalatest" % "3.0.5" % "t.. 2019. 1. 4. spark rdd programining https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.htmlspark rddOverviewAt a high level, every Spark application consists of a driver program that runs the user’s main function and executes various parallel operations on a cluster. The main abstraction Spark provides is a resilient distributed dataset (RDD), which is a collection of elements partitioned across the nodes of the cluster th.. 2018. 12. 30. spark-submit deploy-mode option Client modeWant to get a job result (dynamic analysis)Easier for developping/debuggingControl where your Driver Program is runningAlways up application: expose your Spark job launcher as REST service or a Web UICluster modeEasier for resource allocation (let the master decide): Fire and forgetMonitor your Driver Program from Master Web UI like other workersStop at the end: one job is finished, a.. 2016. 11. 2. 2탄. SPARK를 설치해보자~(클러스터) 2016/10/18 - [BigDATA/spark] - 1탄. SPARK를 설치해보자~ 1탄. 단일모드 2탄. 클러스터 모드 3탄. 기타 유용 셋팅(스파크 관련) 우선 분산 클러스터로 셋팅하기전에! 요것만큼은 알고가자는 의미에서 살짝 정리해본다.1. Spark 구조(펌: https://www.google.co.kr/search?q=spark+%EA%B5%AC%EC%A1%B0&newwindow=1&biw=1598&bih=976&source=lnms&tbm=isch&sa=X&sqi=2&ved=0ahUKEwi1y4ut0ObPAhWqiVQKHWFaDgcQ_AUIBigB&dpr=1#imgrc=EdvQ87Vu0XWkMM%3A) 여기에서 Stand alone Scheduler , YARN, Apache Mesos는 .. 2016. 10. 19. 1탄. SPARK를 설치해보자~ 해당 포스팅은 총 3부로 구성될 예정 입니다.1탄. 단일모드 2탄. 클러스터 모드3탄. 기타 유용 셋팅(스파크 관련) 1탄. SPARK를 설치해보자~ Apache Spark 설치! 버전은 1.6.1 / hadoop 2.6으로 해서 다운받아보겠습니다. (현업에서 사용중인게 요거라서 요걸로!)Step 1. 아래의 링크를 통해 스파크를 다운 받아보자!http://spark.apache.org/downloads.html Step 2. down을 받아서 원하는 서버에서 압축을 풀어줍니다.압축을 해제하고 내용을 보면 아래와 같습니다. Step 3. Spark는 대화형 쉘들을 제공 합니다.파이썬과 스칼라가 있는데요 즉석 데이터를 분석하기에 좋습니다.실행은?1) 파이썬 쉘 ㄴ bin directory에 가서 ./pys.. 2016. 10. 18. spark log4j 사용해보기! 구조는 아래와 같습니다.assembly.jar // assembly한 소스! jarspark-submit.sh // spark-submit의 내용이 있는 shellscriptlog4j-acet.properties // 우리가 사용하는 log4j.properties 아래의 spark-submit 에서 아래의 옵션을 2가지 추가 해줍니다.(즉, spark-submit.sh안에서!)예시)LOG_PATH=file:/full path를 적어줍니다./log4j-acet.properties$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class "Main" \ --conf spark.executor.extraJavaOptions="-Dlog4j.configuration=$LOG_PATH" \ --driver.. 2016. 7. 4. spark logback 설정? spark에서 돌아가는 app에서 logback.xml을 설정하여 사용하고 싶었습니다. 환경은! spark 1.5.2scala 2.10.6 그리고 아래와 같이 build.sbt에 설정! "ch.qos.logback" % "logback-classic" % "1.1.6" 그러나 spark conf쪽의 log4j.properties를 조정하면 영향을 받음. 배제 시켜야할 듯 어디에서? 스파크에서!그러므로 그냥 logback 말고 log4j를 사용하는게 좋을듯! Keep log4j: Add a bootstrap action to modify /home/hadoop/spark/conf/log4j.properties to add an appender? However, this file already contain.. 2016. 6. 29. spark-submit 옵션 관련 Spark Submit의 옵션들에 대해서 알아보자.$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class "Main" \ --master spark://acet.pe.kr:7077 \ --executor-memory 4G \ --total-executor-cores 25 \ --conf spark.driver.memory=2G \ --properties-file $CONF_NAME \ --conf spark.driver.extraJavaOptions='-Xms1024m -Xmx2048m' \ /home/acet/service/hahaha/good-dev-assembly-1.0.jar --master // 스파크 마스터의 URL을 적어준다.The cluster manager to connect .. 2016. 5. 16. ERROR SparkUncaughtExceptionHandler: Uncaught exception in thread Thread 아래와 같은 오류가 발생하였다.원인은 스파크 버전이 달라서였다! ERROR SparkUncaughtExceptionHandler: Uncaught exception in thread Thread[appclient-registration-retry-thread,5,main]java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task java.util.concurrent.FutureTask@4ce379d4 rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@60e14377[Running, pool size = 1, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 1]at jav.. 2016. 5. 11. spark와 친해지기! 아마 아래와 같은 형태가 될것 같다.sparkContext 클래스는 스파크클러스터의 연결과 스파크와 연동할 수 있는 엔트리 포인트를 제공. 인스턴스를 생성하여 다양한 일을할 수 있다.spark RDD : RDD(resilient distributed dataset)를 활용하면 데이터의 병렬처리를 쉽게할 수 있다.spark 참고 사이트!!http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#overview 2016. 3. 22. spark + scala + sbt 프로젝트!! 환경 : sbt : 0.13.11 - 참고 : https://twitter.github.io/scala_school/ko/sbt.htmlscala : 2.10.6spark : 1.5.2 음..환경설정이 조금 짜증이 났지만..아래와 같은 프로젝트 구조가 생겼다. 이제 한번 scala의 문법을 공부해보자. 그런 뒤 spark를 사용하여 지지고 볶고 해보자! 일단 여기까쥐~ - 끝 - 2016. 3. 22. 이전 1 다음 반응형
