Spark：如何替换sc.parallelize(List(item1,item2)).collect().foreach(row=>{})为并行？

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Spark：如何替换sc.parallelize(List(item1,item2)).collect().foreach(row=>{})为并行？

代码场景: 1)设定的几种数据场景,遍历所有场景:依次统计满足每种场景条件下的数据,并把统计结果存入hive: 2)已有代码如下: case class IndoorOTTCalibrateBuildingVecotrLegend(oid: Int, minHeight: Int, maxHeight: Int, minGridIDCount: Int, maxGridIDCount: Int, heightType: Int) extends Serializable // 实例化建筑物区间段…

单表千亿电信大数据场景，使用Spark+CarbonData替换Impala案例

[背景介绍] 国内某移动局点使用Impala组件处理电信业务详单,每天处理约100TB左右详单,详单表记录每天大于百亿级别,在使用impala过程中存在以下问题: 详单采用Parquet格式存储,数据表使用时间+MSISDN号码做分区,使用Impala查询,利用不上分区的查询场景,则查询性能比较差. 在使用Impala过程中,遇到很多性能问题(比如catalog元数据膨胀导致元数据同步慢等),并发查询性能差等. Impala属于MPP架构,只能做到百节点级,一般并发查询个数达到20左右时,整个系…

arrayObj.splice(start, deleteCount, [item1[, item2[, . . . [,itemN]]]])

测试方法 function test(){ var arr = [0,1,2,3]; arr.splice(1,1,'a');//case console.dir(arr); } case1: arr.splice(1,0,'a'); case2: arr.splice(1,1,'a'); case3: arr.splice(1,2,'a'); case4: arr.splice(1,5,'a'); 初步总结 start 为数组下标位置 deleteCount 为0时即插入为1时即替换为…

Spark(二)【sc.textfile的分区策略源码分析】

sparkcontext.textFile()返回的是HadoopRDD! 关于HadoopRDD的官方介绍,使用的是旧版的hadoop api ctrl+F12搜索 HadoopRDD的getPartitions方法,这里进行了分区计算读取的是txt文件,用的是TextInputFormat的切片规则当前spark3.0的HadoopRDD依赖于hadoop的切片规则.其中HadoopRDD用的是旧版hadoop API,还有个NewHadoopRDD用的是新版hadoop API 进去T…

Spark算子--first、count、reduce、collect、lookup

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/4b8582c8dde1529abb11e4ccc8296171.html first.count.reduce.collect.lookup--Action类算子代码示例 lookup$Operator…

Spark学习之路（四）—— RDD常用算子详解

一.Transformation spark常用的Transformation算子如下表: Transformation算子 Meaning(含义) map(func) 对原RDD中每个元素运用 func 函数,并生成新的RDD filter(func) 对原RDD中每个元素使用func 函数进行过滤,并生成新的RDD flatMap(func) 与 map 类似,但是每一个输入的 item 被映射成 0 个或多个输出的 items( func 返回类型需要为 Seq ). mapPartiti…