Spark练习之wordcount，基于排序机制的wordcount

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Spark练习之wordcount，基于排序机制的wordcount

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09、高级编程之基于排序机制的wordcount程序

package sparkcore.java; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;…

55、Spark Streaming:updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount程序

一.updateStateByKey 1.概述 SparkStreaming 7*24 小时不间断的运行,有时需要管理一些状态,比如wordCount,每个batch的数据不是独立的而是需要累加的,这时就需要sparkStreaming来维护一些状态, 目前有两种方案updateStateByKey&mapWithState,mapWithState是spark1.6新加入的保存状态的方案,官方声称相比updateStateByKey有10倍性能提升. updateStateByKey底层是将p…

Hive数据分析——Spark是一种基于rdd（弹性数据集）的内存分布式并行处理框架，比于Hadoop将大量的中间结果写入HDFS，Spark避免了中间结果的持久化

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一. 1 Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得…

Spark 颠覆 MapReduce 保持的排序记录

在过去几年,Apache Spark的採用以惊人的速度添加着,通常被作为MapReduce后继,能够支撑数千节点规模的集群部署. 在内存中数据处理上,Apache Spark比MapReduce更加高效已经得到广泛认识:可是当数据量远超内存容量时,我们也听到了一些机构在Spark使用上的困扰. 因此,我们与Spark社区一起.投入了大量的精力做Spark稳定性.扩展性.性能等方面的提升.既然Spark在GB或TB级别数据上执行良好.那么它在PB级数据上也应当相同如此. 为了评估这些工作,近…

Spark Streaming揭秘 Day27 Job产生机制

Spark Streaming揭秘 Day27 Job产生机制今天主要讨论一个问题,就是除了DStream action以外,还有什么地方可以产生Job,这会有助于了解Spark Streaming的本质. 我们从一个print方法触发,来看一下常用的action操作方式: 传统流程一般来说,产生Job需要DStream的action操作,比如print方法第一步,在print方法中,返回了一个ForeachDStream 第二步,在ForeachDStream中,通过被DStreamGr…

Spark Tungsten in-heap / off-heap 内存管理机制--待整理

一:Tungsten中到底什么是Page? 1. 在Spark其实不存在Page这个类的.Page是一种数据结构(类似于Stack,List等),从OS层面上讲,Page代表了一个内存块,在Page里面可以存放数据,在OS中会存放很多不同的Page,当要获得数据的时候首先要定位具体是哪个Page中的数据,找到该Page之后从Page中根据特定的规则(例如说数据的offset和length)取出数据. 到底什么是Spark中的Page呢? 在阅读源码的时候,细致研究MemoryBlock.Java…