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Spark性能优化的10大问题及其解决方案 问题1:reduce task数目不合适解决方式:需根据实际情况调节默认配置,调整方式是修改参数spark.default.parallelism.通常,reduce数目设置为core数目的2到3倍.数量太大,造成很多小任务,增加启动任务的开销:数目太少,任务运行缓慢. 问题2:shuffle磁盘IO时间长解决方式:设置spark.local.dir为多个磁盘,并设置磁盘为IO速度快的磁盘,通过增加IO来优化shuffle性能: 问题3:map|red…
$spark-sql  --help  查看帮助命令 $设置任务个数,在这里修改为20个 spark-sql>SET spark.sql.shuffle.partitions=20; $选择数据库 spark-sql>use siat; $查询数据表 spark-sql>select * from test; $使用registerTempTable代替1.0版本的registerAsTable  ---注册临时表 $sql()将代替hql()来提交查询语句,统一了接口 使用regist…
#运行实例 #./bin/run-example SparkPi 10   #./bin/spark-shell --master local[2] #./bin/pyspark --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10 #./bin/sparkR --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R #./b…
### Spark SQL Running the SET -v command will show the entire list of the SQL configuration. #scala// spark is an existing SparkSession spark.sql("SET -v").show(numRows = 200, truncate = false)#java // spark is an existing SparkSession spark.sql…
参考http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html Spark提供三个位置来配置系统: Spark属性控制大多数应用程序参数,可以使用SparkConf对象或通过Java系统属性进行设置. 可以使用环境变量通过conf/spark-env.sh每个节点上的脚本来设置每台机器的设置,例如IP地址. 日志记录可以通过配置log4j.properties. Spark属性控制大多数应用程序设置,并为每个应用程序单独配置.这些属性可以直接在一…
Spark核心编程 Spark 核心是整个项目的基础.它提供了分布式任务调度,调度和基本的 I/O 功能.Spark 使用一种称为RDD(弹性分布式数据集)一个专门的基础数据结构,是整个机器分区数据的逻辑集合.RDDS可以用两种方法来创建的;一个是在外部存储系统引用的数据集,第二个是通过应用转换(如map, filter, reducer, join)在现有RDDS. RDD抽象通过语言集成API公开.这简化了编程的复杂性,因为应用程序的处理RDDS方式类似于操纵的本地集合数据. Spark S…
Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算.它是建立在Hadoop MapReduce之上,它扩展了 MapReduce 模式,有效地使用更多类型的计算,其中包括交互式查询和流处理.这是一个简单的Spark教程,介绍了Spark核心编程的基础知识. 工业公司广泛的使用 Hadoop 来分析他们的数据集.其原因是,Hadoop框架是基于简单的编程模型(MapReduce),并且它使用的计算解决方案,是可扩展的,柔性的,容错和低成本. 在这里,主要关心的是在查询之间等待时间和等待时间来运行…
Filtering multiple values in multiple columns: In the case where you're pulling data from a database (Hive or SQL type db for this example) and need to filter on multiple columns, it might just be easier to load the table with the first filter, then…
什么是大数据 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产. 大数据的定义是4Vs:Volume.Velocity.Variety.Veracity.用中文简单描述就是大.快.多.真. Volume —— 数据量大 随着技术的发展,人们收集信息的能力越来越强,随之获取的数据量也呈爆炸式增长.例如百度每日处理的数据量达上百PB,总的数据量规模已经到达E…
环境变量 含义 SPARK_MASTER_IP master实例绑定的IP地址,例如,绑定到一个公网IP SPARK_MASTER_PORT mater实例绑定的端口(默认7077) SPARK_MASTER_WEBUI_PORT master web UI的端口(默认8080) SPARK_MASTER_OPTS master专用配置属性,格式如”-Dx=y” (默认空),可能的选项请参考下面的列表. SPARK_LOCAL_DIRS Spark的本地工作目录,包括:映射输出的临时文件和RDD…