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罗祥 2019-05-21 17:54:46 +08:00
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@ -82,7 +82,7 @@
**Spark SQL :**
1. [DateFrames 和 DataSets ](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/SparkSQL_Dataset和DataFrame简介.md)
2. [Structured API的基本使用](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Structured_API的基本使用.md)
2. [Structured API的基本使用](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Spark_Structured_API的基本使用.md)
3. 外部数据源
4. [Spark SQL常用聚合函数](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/SparkSQL常用聚合函数.md)
5. 联结操作

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@ -1,5 +1,25 @@
# 聚合函数Aggregations
<nav>
<a href="#一简单聚合">一、简单聚合</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#11-数据准备">1.1 数据准备</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#12-count">1.2 count</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#13-countDistinct">1.3 countDistinct</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#14-approx_count_distinct">1.4 approx_count_distinct </a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#15-first--last">1.5 first & last </a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#16-min--max">1.6 min & max</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#17-sum--sumDistinct">1.7 sum & sumDistinct</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#18-avg">1.8 avg</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#19-数学函数">1.9 数学函数</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#110-聚合数据到集合">1.10 聚合数据到集合</a><br/>
<a href="#二分组聚合">二、分组聚合</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#21-简单分组">2.1 简单分组</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#22-分组聚合">2.2 分组聚合</a><br/>
<a href="#三自定义聚合函数">三、自定义聚合函数</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#31-有类型的自定义函数">3.1 有类型的自定义函数</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#32-无类型的自定义聚合函数">3.2 无类型的自定义聚合函数</a><br/>
</nav>
## 一、简单聚合
### 1.1 数据准备
@ -225,7 +245,7 @@ object SparkSqlApp {
自定义聚合函数需要实现的方法比较多,这里以绘图的方式来演示其执行流程,以及每个方法的作用:
![spark-sql-自定义函数](D:\BigData-Notes\pictures\spark-sql-自定义函数.png)
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-sql-自定义函数.png"/> </div>

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@ -1,5 +1,14 @@
# Structured API基本使用
<nav>
<a href="#一创建DataFrames">一、创建DataFrames</a><br/>
<a href="#二DataFrames基本操作">二、DataFrames基本操作</a><br/>
<a href="#三创建Datasets">三、创建Datasets</a><br/>
<a href="#四DataFrames与Datasets互相转换">四、DataFrames与Datasets互相转换</a><br/>
<a href="#五RDDs转换为DataFramesDatasets">五、RDDs转换为DataFrames\Datasets</a><br/>
</nav>
## 一、创建DataFrames
Spark中所有功能的入口点是`SparkSession`,可以使用`SparkSession.builder()`创建。创建后应用程序就可以从现有RDDHive表或Spark数据源创建DataFrame。如下所示
@ -15,7 +24,7 @@ import spark.implicits._
这里可以启动`spark-shell`进行测试,需要注意的是`spark-shell`启动后会自动创建一个名为`spark``SparkSession`,在命令行中可以直接引用即可:
![spark-sql-shell](D:\BigData-Notes\pictures\spark-sql-shell.png)
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-sql-shell.png"/> </div>
## 二、DataFrames基本操作
@ -26,7 +35,7 @@ import spark.implicits._
df.printSchema()
```
![spark-scheme](D:\BigData-Notes\pictures\spark-scheme.png)
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-scheme.png"/> </div>
### 2.2 使用DataFrame API进行基本查询

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@ -1,226 +1,240 @@
# 基于Zookeeper搭建Kafka高可用集群
## 一、Zookeeper集群搭建
为保证集群高可用Zookeeper集群的节点数最好是奇数最少有三个节点所以这里搭建一个三个节点的集群。
### 1.1 下载 & 解压
下载对应版本Zookeeper这里我下载的版本`3.4.14`。官方下载地址https://archive.apache.org/dist/zookeeper/
```shell
# 下载
wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz
# 解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz
```
### 1.2 修改配置
拷贝三份zookeeper安装包。分别进入安装目录的`conf`目录,拷贝配置样本`zoo_sample.cfg ``zoo.cfg`并进行修改,修改后三份配置文件内容分别如下:
zookeeper01配置
```shell
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/data/01
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-cluster/log/01
clientPort=2181
# server.1 这个1是服务器的标识可以是任意有效数字标识这是第几个服务器节点这个标识要写到dataDir目录下面myid文件里
# 指名集群间通讯端口和选举端口
server.1=127.0.0.1:2287:3387
server.2=127.0.0.1:2288:3388
server.3=127.0.0.1:2289:3389
```
> 如果是多台服务器则集群中每个节点通讯端口和选举端口可相同IP地址修改为每个节点所在主机IP即可。
zookeeper02配置与zookeeper01相比只有`dataLogDir``dataLogDir`不同:
```shell
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/data/02
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-cluster/log/02
clientPort=2182
server.1=127.0.0.1:2287:3387
server.2=127.0.0.1:2288:3388
server.3=127.0.0.1:2289:3389
```
zookeeper03配置与zookeeper0102相比也只有`dataLogDir``dataLogDir`不同:
```shell
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/data/03
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-cluster/log/03
clientPort=2183
server.1=127.0.0.1:2287:3387
server.2=127.0.0.1:2288:3388
server.3=127.0.0.1:2289:3389
```
> 配置参数说明:
>
> - **tickTime**用于计算的基础时间单元。比如session超时N*tickTime
> - **initLimit**:用于集群,允许从节点连接并同步到 master节点的初始化连接时间以tickTime的倍数来表示
> - **syncLimit**:用于集群, master主节点与从节点之间发送消息请求和应答时间长度心跳机制
> - **dataDir**:数据存储位置;
> - **dataLogDir**:日志目录;
> - **clientPort**用于客户端连接的端口默认2181
### 1.3 标识节点
分别在三个节点的数据存储目录下新建`myid`文件,并写入对应的节点标识。Zookeeper集群通过`myid`文件识别集群节点并通过上文配置的节点通信端口和选举端口来进行节点通信选举出leader节点。
创建存储目录:
```shell
# dataDir
mkdir -vp /usr/local/zookeeper-cluster/data/01
# dataDir
mkdir -vp /usr/local/zookeeper-cluster/data/02
# dataDir
mkdir -vp /usr/local/zookeeper-cluster/data/03
```
创建并写入节点标识到`myid`文件:
```shell
#server1
echo "1" > /usr/local/zookeeper-cluster/data/01/myid
#server2
echo "2" > /usr/local/zookeeper-cluster/data/02/myid
#server3
echo "3" > /usr/local/zookeeper-cluster/data/03/myid
```
### 1.4 启动集群
分别启动三个节点:
```shell
# 启动节点1
/usr/app/zookeeper-cluster/zookeeper01/bin/zkServer.sh start
# 启动节点2
/usr/app/zookeeper-cluster/zookeeper02/bin/zkServer.sh start
# 启动节点3
/usr/app/zookeeper-cluster/zookeeper03/bin/zkServer.sh start
```
### 1.5 集群验证
使用jps查看进程并且使用`zkServer.sh status`查看集群各个节点状态。如图三个节点进程均启动成功并且两个节点为follower节点一个节点为leader节点。
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/zookeeper-cluster.png"/> </div>
## 二、Kafka集群搭建
### 2.1 下载解压
Kafka安装包官方下载地址http://kafka.apache.org/downloads ,本用例下载的版本为`2.2.0`,下载命令:
```shell
# 下载
wget https://www-eu.apache.org/dist/kafka/2.2.0/kafka_2.12-2.2.0.tgz
# 解压
tar -xzf kafka_2.12-2.2.0.tgz
```
>这里j解释一下kafka安装包的命名规则`kafka_2.12-2.2.0.tgz`为例前面的2.12代表Scala的版本号Kafka采用Scala语言进行开发后面的2.2.0则代表Kafka的版本号。
### 2.2 拷贝配置文件
进入解压目录的` config`目录下 ,拷贝三份配置文件
```shell
# cp server.properties server-1.properties
# cp server.properties server-2.properties
# cp server.properties server-3.properties
```
### 2.3 修改配置
分别修改三份配置文件中的部分配置,如下:
server-1.properties
```properties
# The id of the broker. 集群中每个节点的唯一标识
broker.id=0
# 监听地址
listeners=PLAINTEXT://hadoop001:9092
# 日志文件存放位置
log.dirs=/usr/local/kafka-logs/00
# Zookeeper连接地址
zookeeper.connect=hadoop001:2181,hadoop001:2182,hadoop001:2183
```
server-2.properties
```properties
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://hadoop001:9093
log.dirs=/usr/local/kafka-logs/01
zookeeper.connect=hadoop001:2181,hadoop001:2182,hadoop001:2183
```
server-3.properties
```properties
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://hadoop001:9094
log.dirs=/usr/local/kafka-logs/02
zookeeper.connect=hadoop001:2181,hadoop001:2182,hadoop001:2183
```
### 2.4 启动集群
分别指定不同配置文件启动三个Kafka节点。启动后可以使用jps查看进程此时应该有三个zookeeper进程和三个kafka进程。
```shell
bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties
bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties
bin/kafka-server-start.sh config/server-3.properties
```
### 2.5 创建测试主题
创建测试主题:
```shell
bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server hadoop001:9092 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic
```
创建后可以使用以下命令查看创建的主题信息:
```shell
bin/kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server hadoop001:9092 --topic my-replicated-topic
```
![kafka-cluster-shell](D:\BigData-Notes\pictures\kafka-cluster-shell.png)
你也可以创建一个消费者和生产者进行连通测试:
```shell
# 创建生产者
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop001:9093 --topic my-replicated-topic
```
```shell
# 创建消费者
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop001:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic
```
# 基于Zookeeper搭建Kafka高可用集群
<nav>
<a href="#一Zookeeper集群搭建">一、Zookeeper集群搭建</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#11-下载--解压">1.1 下载 & 解压</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#12-修改配置">1.2 修改配置</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#13-标识节点">1.3 标识节点</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#14-启动集群">1.4 启动集群</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#15-集群验证">1.5 集群验证</a><br/>
<a href="#二Kafka集群搭建">二、Kafka集群搭建</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#21-下载解压">2.1 下载解压</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#22-拷贝配置文件">2.2 拷贝配置文件</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#23-修改配置">2.3 修改配置</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#24-启动集群">2.4 启动集群</a><br/>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href="#25-创建测试主题">2.5 创建测试主题</a><br/>
</nav>
## 一、Zookeeper集群搭建
为保证集群高可用Zookeeper集群的节点数最好是奇数最少有三个节点所以这里搭建一个三个节点的集群。
### 1.1 下载 & 解压
下载对应版本Zookeeper这里我下载的版本`3.4.14`。官方下载地址https://archive.apache.org/dist/zookeeper/
```shell
# 下载
wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz
# 解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz
```
### 1.2 修改配置
拷贝三份zookeeper安装包。分别进入安装目录的`conf`目录,拷贝配置样本`zoo_sample.cfg ``zoo.cfg`并进行修改,修改后三份配置文件内容分别如下:
zookeeper01配置
```shell
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/data/01
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-cluster/log/01
clientPort=2181
# server.1 这个1是服务器的标识可以是任意有效数字标识这是第几个服务器节点这个标识要写到dataDir目录下面myid文件里
# 指名集群间通讯端口和选举端口
server.1=127.0.0.1:2287:3387
server.2=127.0.0.1:2288:3388
server.3=127.0.0.1:2289:3389
```
> 如果是多台服务器则集群中每个节点通讯端口和选举端口可相同IP地址修改为每个节点所在主机IP即可。
zookeeper02配置与zookeeper01相比只有`dataLogDir``dataLogDir`不同:
```shell
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/data/02
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-cluster/log/02
clientPort=2182
server.1=127.0.0.1:2287:3387
server.2=127.0.0.1:2288:3388
server.3=127.0.0.1:2289:3389
```
zookeeper03配置与zookeeper0102相比也只有`dataLogDir``dataLogDir`不同:
```shell
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/data/03
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-cluster/log/03
clientPort=2183
server.1=127.0.0.1:2287:3387
server.2=127.0.0.1:2288:3388
server.3=127.0.0.1:2289:3389
```
> 配置参数说明:
>
> - **tickTime**用于计算的基础时间单元。比如session超时N*tickTime
> - **initLimit**:用于集群,允许从节点连接并同步到 master节点的初始化连接时间以tickTime的倍数来表示
> - **syncLimit**:用于集群, master主节点与从节点之间发送消息请求和应答时间长度心跳机制
> - **dataDir**:数据存储位置;
> - **dataLogDir**:日志目录;
> - **clientPort**用于客户端连接的端口默认2181
### 1.3 标识节点
分别在三个节点的数据存储目录下新建`myid`文件,并写入对应的节点标识。Zookeeper集群通过`myid`文件识别集群节点并通过上文配置的节点通信端口和选举端口来进行节点通信选举出leader节点。
创建存储目录:
```shell
# dataDir
mkdir -vp /usr/local/zookeeper-cluster/data/01
# dataDir
mkdir -vp /usr/local/zookeeper-cluster/data/02
# dataDir
mkdir -vp /usr/local/zookeeper-cluster/data/03
```
创建并写入节点标识到`myid`文件:
```shell
#server1
echo "1" > /usr/local/zookeeper-cluster/data/01/myid
#server2
echo "2" > /usr/local/zookeeper-cluster/data/02/myid
#server3
echo "3" > /usr/local/zookeeper-cluster/data/03/myid
```
### 1.4 启动集群
分别启动三个节点:
```shell
# 启动节点1
/usr/app/zookeeper-cluster/zookeeper01/bin/zkServer.sh start
# 启动节点2
/usr/app/zookeeper-cluster/zookeeper02/bin/zkServer.sh start
# 启动节点3
/usr/app/zookeeper-cluster/zookeeper03/bin/zkServer.sh start
```
### 1.5 集群验证
使用jps查看进程并且使用`zkServer.sh status`查看集群各个节点状态。如图三个节点进程均启动成功并且两个节点为follower节点一个节点为leader节点。
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/zookeeper-cluster.png"/> </div>
## 二、Kafka集群搭建
### 2.1 下载解压
Kafka安装包官方下载地址http://kafka.apache.org/downloads ,本用例下载的版本为`2.2.0`,下载命令:
```shell
# 下载
wget https://www-eu.apache.org/dist/kafka/2.2.0/kafka_2.12-2.2.0.tgz
# 解压
tar -xzf kafka_2.12-2.2.0.tgz
```
>这里j解释一下kafka安装包的命名规则`kafka_2.12-2.2.0.tgz`为例前面的2.12代表Scala的版本号Kafka采用Scala语言进行开发后面的2.2.0则代表Kafka的版本号。
### 2.2 拷贝配置文件
进入解压目录的` config`目录下 ,拷贝三份配置文件
```shell
# cp server.properties server-1.properties
# cp server.properties server-2.properties
# cp server.properties server-3.properties
```
### 2.3 修改配置
分别修改三份配置文件中的部分配置,如下:
server-1.properties
```properties
# The id of the broker. 集群中每个节点的唯一标识
broker.id=0
# 监听地址
listeners=PLAINTEXT://hadoop001:9092
# 日志文件存放位置
log.dirs=/usr/local/kafka-logs/00
# Zookeeper连接地址
zookeeper.connect=hadoop001:2181,hadoop001:2182,hadoop001:2183
```
server-2.properties
```properties
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://hadoop001:9093
log.dirs=/usr/local/kafka-logs/01
zookeeper.connect=hadoop001:2181,hadoop001:2182,hadoop001:2183
```
server-3.properties
```properties
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://hadoop001:9094
log.dirs=/usr/local/kafka-logs/02
zookeeper.connect=hadoop001:2181,hadoop001:2182,hadoop001:2183
```
### 2.4 启动集群
分别指定不同配置文件启动三个Kafka节点。启动后可以使用jps查看进程此时应该有三个zookeeper进程和三个kafka进程。
```shell
bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties
bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties
bin/kafka-server-start.sh config/server-3.properties
```
### 2.5 创建测试主题
创建测试主题:
```shell
bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server hadoop001:9092 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic
```
创建后可以使用以下命令查看创建的主题信息:
```shell
bin/kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server hadoop001:9092 --topic my-replicated-topic
```
<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/kafka-cluster-shell.png"/> </div>
你也可以创建一个消费者和生产者进行连通测试:
```shell
# 创建生产者
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop001:9093 --topic my-replicated-topic
```
```shell
# 创建消费者
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop001:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic
```