大数据开发-Spark-拷问灵魂的5个问题

【大数据开发-Spark-拷问灵魂的5个问题】的更多相关文章

大数据开发-Spark-拷问灵魂的5个问题

1.Spark计算依赖内存,如果目前只有10g内存,但是需要将500G的文件排序并输出,需要如何操作? ①.把磁盘上的500G数据分割为100块(chunks),每份5GB.(注意,要留一些系统空间!) ②.顺序将每份5GB数据读入内存,使用quick sort算法排序. ③.把排序好的数据(也是5GB)存放回磁盘. ④.循环100次,现在,所有的100个块都已经各自排序了.(剩下的工作就是如何把它们合并排序!) ⑤.从100个块中分别读取5G/100=0.05 G入内存(100input bu…

FusionInsight大数据开发---Spark应用开发

Spark应用开发要求: 了解Spark基本原理搭建Spark开发环境开发Spark应用程序调试运行Spark应用程序 YARN资源调度,可以和Hadoop集群无缝对接 Spark适用场景大多数现有集群计算框架如MapReduce等基于从稳定存储(文件系统)到稳定存储的非循环数据流,数据重用都是基于磁盘的,执行效率比较低.与传统的MapReduce任务频繁读写磁盘数据相比,基于内存计算的Spark则更适合应用在迭代计算,交互式分析等场景. Spark应用运行流程--关键角色 Client…

大数据开发-Spark Join原理详解

数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景.在 Spark 的物理计划阶段,Spark 的 Join Selection 类会根据 Join hints 策略.Join 表的大小. Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最终的 Join 策略,最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算.当前 Spark 一共支持五种 Join 策略: Broadcast hash join (BHJ) Shuffle…

大数据开发-从cogroup的实现来看join是宽依赖还是窄依赖

前面一篇文章提到大数据开发-Spark Join原理详解,本文从源码角度来看cogroup 的join实现 1.分析下面的代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object JoinDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName(this.get…

大数据开发实战：Spark Streaming流计算开发

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

【原创干货】大数据Hadoop/Spark开发环境搭建

已经自学了好几个月的大数据了,第一个月里自己通过看书.看视频.网上查资料也把hadoop(1.x.2.x).spark单机.伪分布式.集群都部署了一遍,但经历短暂的兴奋后,还是觉得不得门而入. 只有深入大数据开发才能逐步掌握大数据.而首先要搭开发环境,对于一个像我这样之前只做过plsql开发的人来说,确实走了很多弯路.一开始目标设得很高,直接下源代码编译成jar包进行使用,后来发现其实没什么必要,受到一些非技术因素尤其是天朝特色社会主义网络的影响,sbt基本无法使用,直接下官方编译好的版本就行了…