spark知识点_datasources

【spark知识点_datasources】的更多相关文章

spark知识点_datasources

来自官网DataFrames.DataSets.SQL,即sparkSQL模块. 通过dataframe接口,sparkSQL支持多种数据源的操作.可以把dataframe注册为临时视图,也可以通过关系转换. 1)默认格式是parquet,这是一种columnar(柱状的,按列的)的格式,按列存储(如Hadoop中). parquet载入后就是dataframe格式,而dataframe可以直接写出到parquet文件. df = spark.read.load("examples/src/ma…

Spark知识点

1.Spark架构分布式spark应用中的组件在分布式环境下,Spark集群采用的是主/从结构.在一个Spark集群中,有一个节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.这个中央协调节点被称为驱动器(Driver)节点.与之对应的工作节点被称为执行器(executor)节点.驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信,它们也都作为独立的Java进行运行.驱动器节点和所有的执行器节点一起被称为一个Spark应用(application). Spark应用通过一个叫作集群管理器(Cluster Ma…

spark知识点_RDD

来自官网的Spark Programming Guide,包括个人理解的东西. 这里有一个疑惑点,pyspark是否支持Python内置函数(list.tuple.dictionary相关操作)?思考加搜索查询之后是这么考虑的:要想在多台机器上分布式处理数据,首先需要是spark支持的数据类型(要使用spark的文件I/O接口来读取数据),pyspark主要是Dataframe:然后需要用到spark的API.本来spark是支持Python的C语言开发的库包,那么Python的内置函数都是可以…

Spark知识点小结

函数在driver端定义.在executor端被调用执行…

大数据核心知识点：Hbase、Spark、Hive、MapReduce概念理解，特点及机制

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB…

大数据学习day19-----spark02-------0 零碎知识点（分区，分区和分区器的区别） 1. RDD的使用（RDD的概念，特点，创建rdd的方式以及常见rdd的算子） 2.Spark中的一些重要概念

0. 零碎概念 (1) 这个有点疑惑,有可能是错误的. (2) 此处就算地址写错了也不会报错,因为此操作只是读取数据的操作(元数据),表示从此地址读取数据但并没有进行读取数据的操作 (3)分区(有时间看HaDoopRDD这个方法的源码,用来计算分区数量的) 物理切片:实际将数据切分开,即以前的将数据分块(每个数据块的存储地址不一样),hdfs中每个分块的大小为128m 逻辑切片:指的是读取数据的时候,将一个数据逻辑上分成多块(这个数据在地址上并没有分开),即以偏移量的形式划分(各个Task从某个…