spark配置文件和执行部分代码】的更多相关文章

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER-Dspark.deploy.zookeeper.url=zk1,zk2,zk3-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"1.在 master01 节点上修改 slaves 配置文件内容指定 worker 节点2.将配置文件同步到所有节点.3.在 master01 上执行 sbin/start-all.sh 脚本,启动集群…
  原文地址:http://mzorro.me/post/55c85d06e40daa9d022f3cbd   WordCount可以说是分布式数据处理框架的”Hello World”,我们可以以它为例来剖析一个Spark Job的执行全过程. 我们要执行的代码为: sc.textFile("hdfs://...").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect 只有一行,很简单也很经典的代码.…
Spark性能调优之代码方面的优化 1.避免创建重复的RDD     对性能没有问题,但会造成代码混乱   2.尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数   3.对多次使用的RDD进行持久化(cache,persist,checkpoint) 如何选择一种最合适的持久化策略?     默认MEMORY_ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上(BlockManager中的BlockTransferService),但是这里必须要注意的是,在实际的生产环境中,…
spark 2.1.1 一 启动命令 启动spark thrift命令 $SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh 然后会执行 org.apache.spark.deploy.SparkSubmit --class org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2 二 启动过程及代码分析 hive thrift代码详见:https://www.cnblogs.com/barneywill/p/101…
本文以WordCount为例, 画图说明spark程序的执行过程 WordCount就是统计一段数据中每个单词出现的次数, 例如hello spark hello you 这段文本中hello出现2次, spark出现1次, you出现1次. 先上完整代码: object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount"); val sc = new…
一.案例SparkPi代码 package scala import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.math.random /** Computes an approximation to pi */ object SparkPi { def main(args: Array[String]) { val spark = SparkSession .builder .appName("Spark Pi") .master(…
1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这…
相关 知识 >>> 相关 练习 >>> 实现要求: 使用Properties类型注入方式,注入MySQL数据库连接的基本信息,然后使用JDBC方式连接数据库,模拟执行业务代码后释放资源,最后在控制台输出打印结果. 要求如下: 数据库连接信息使用Properties类型注入. 使用JDBC方式连接数据库. 数据源获取结果打印到控制台. 实现思路: 引入MySQL驱动jar包. 在com.mhys.demo.pojo包下创建DataSource类,添加Properties类…
本文目录 一.Apache Spark 二.Spark SQL发展历程 三.Spark SQL底层执行原理 四.Catalyst 的两大优化 一.Apache Spark Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量硬件之上,形成集群. Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码.整个Spark框架源码是一个巨大的工程.…
Lua称为解释型语言的原因:Lua允许在运行源代码之前,先将源代码预编译为一种中间形式.区别解释型语言的主要特征是在于编译器是否是语言运行时库的一部分,即有能力执行动态生成的代码.因为Lua中有dofile函数,才可以将Lua成为一种解释型的语言.        运行Lua代码块有三种形式:      1.dofile 直接编译运行Lua外部代码块,并不返回任何结果.      2.loadfile 编译Lua外部代码块,但不会运行代码,将会以函数的形式返回编译结果.      3.loadst…