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Spark 倾斜连接
】的更多相关文章
Spark 倾斜连接
[数据倾斜出现的原因] 并行计算中,我们总希望分配的每一个任务(task)都能以相似的粒度来切分,且完成时间相差不大.但是由于集群中的硬件和应用的类型不同.切分的数据大小不一,总会导致部分任务极大地拖慢了整个任务的完成时间,数据倾斜原因如下: 业务数据本身的特性 Key分布不均匀 建表时考虑不周 某些SQL语句本身就有数据倾斜 数据倾斜的表现:任务进度长时间维持,查看任务监控页面,由于其处理的数据量与其他任务差异过大,会发现只有少量(1个或几个)任务未完成. [数据倾斜的解决方案] 数据倾斜有很…
Spark Streaming连接TCP Socket
1.Spark Streaming是什么 Spark Streaming是在Spark上建立的可扩展的高吞吐量实时处理流数据的框架,数据可以是来自多种不同的源,例如kafka,Flume,Twitter,ZeroMQ或者TCP Socket等.在这个框架下,支持对流数据的各种运算,比如map,reduce,join等.处理过后的数据可以存储到文件系统或数据库. 利用Spark Streaming,你可以使用与批量加载数据相同的API来创建数据管道,并通过数据管道处理流式数据.此外,Spark S…
【spark】连接Hbase
0.我们有这样一个表,表名为Student 1.在Hbase中创建一个表 表明为student,列族为info 2.插入数据 我们这里采用put来插入数据 格式如下 put ‘表命’,‘行键’,‘列族:列’,‘值’ 我们知道Hbase 四个键确定一个值, 一般查询的时候我们需要提供 表名.行键.列族:列名.时间戳才会有一个确定的值. 但是这里插入的时候,时间戳自动被生成,我们并不用额外操作. 我们不用表的时候可以这样删除 注意,一定要先disable 再drop,不能像RDMS一样直接d…
Spark Streaming连接Kafka的两种方式 direct 跟receiver 方式接收数据的区别
Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的. Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据. 然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据. 如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Log,WAL). 该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统(比如HDF…
Spark join连接
内链接…
Spark SQL 官方文档-中文翻译
Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running…
《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化 》
基本信息 作者: 高彦杰 丛书名:大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111483861 上架时间:2014-11-5 出版日期:2014 年11月 开本:16开 页码:255 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,已经BDAS生态系统的相关技术. 内容简介 书籍计算机书籍 这是一本依据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark…
《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》【PDF】 下载
内容简介 <Spark大数据处理:技术.应用与性能优化>根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,以及BDAS生态系统的相关技术. 作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题,而且保证了高容错性和高可伸缩性.具体来讲,它有如下优势: 打造全栈多计算范式的高效数据流水线 轻量级快速处理 易于使用,支持多语言 与HDFS等存储层兼容 社区活跃度高 -- Spark已经在全球范围内广泛使用,无论…
《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》【PDF】
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Spark记录-SparkSql官方文档中文翻译(部分转载)
1 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. 2 DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Python中的一个data frame.DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件.hive中的表…