Spark中的IsNotNull函数怎么用 在这里看到的这个函数,就是判断是否为空,但是开始不知道怎么用,后来找到了,要在View中用,也就是SparkSQL中.如下: spark.sql("select * from abc where IsNotNull(colunm_name) limit x") PS:开始谷歌了半天没找到,结果百度了一番找到了答案-

当两个表需要join时,如果一个是大表,一个是小表,正常的map-reduce流程需要shuffle,这会导致大表数据在节点间网络传输,常见的优化方式是将小表读到内存中并广播到大表处理,避免shuffle+reduce: 在hive中叫mapjoin(map-side join),配置为 hive.auto.convert.join 在spark中叫BroadcastHashJoin (broadcast hash join) Spark SQL uses broadcast join (aka

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spark:核心

spark中,不论spark-shell还是spark-submit,都可以设置memory大小,但是有的同学会发现有两个memory可以设置.分别是driver memory 和executor memory. 从名字上大概可以猜出大概.具体就是说driver memory并不是master分配了多少内存,而是管理多少内存.换言之就是为当前应用分配了多少内存. executor memory是每个节点上占用的内存.每一个节点可使用内存. 单独设置其中一个,集群仍能正常启动. 实际应用中,初步感

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1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独

Spark小课堂Week7 从Spark中一个例子看面向对象设计 今天我们讨论了个问题,来设计一个Spark中的常用功能. 功能描述:数据源是一切处理的源头,这次要实现下加载数据源的方法load() 初始需求 需求:支持Json数据源加载 具体:输入一个path,需要返回一个Relation, Relation中提供scan()和write()两个方法 示意代码: class Context{ public Relation json(String path){ return new Relat

Spark中的shuffle是在干嘛? Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区,从而得到一个新的RDD.也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区. 但这只是shuffle的过程,却不是shuffle的原因.为何需要shuffle呢? Shuffle和Stage 在分布式计算框架中,比如map-reduce,数据本地化是一个很重要的考虑,即计算需要被分发到数据所在的位置,从而减少数据的移动,提高运行效率. Map-Reduce的输入数

RDD, Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集, 是Spark的核心概念. 对于RDD的原理性的知识,可以参阅Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing 和 An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters 这两篇论文. 这篇

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Stage的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5356769.html Spark中Task的提交 1.在复习内容部分我们介绍了在方法onStageSubmitted中,Stage的提交,那么在该方法中还有Task的提交,如下所示: override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted):

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Job如何划分为Stage http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5342424.html 1.Spark中Stage的提交 1.在复习内容中,将Job划分为Stage这一过程的调用起始于方法handleJobSubmitted,同样Stage的提交也包含在该方法中,如下所示: private[scheduler] def handleJobSubmitted(jobId: Int, fin

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Job的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5342404.html 1.Spark中Job如何划分为Stage 我们在复习内容中介绍了Spark中Job的提交,下面我们看如何将Job划分为Stage. 对于JobSubmitted事件类型,通过 dagScheduler的handleJobSubmitted方法处理,方法源码如下: private[scheduler] def ha

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. Spark程序程序job的运行是通过actions算子触发的,每一个action算子其实是一个runJob方法的运行,详见文章 SparkContex源码解读(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5326678.html 1.Spark中Job的提交 以一个简单的runjob为例,源码如下: def runJobT, U: Unit = { val start = System.nanoTime //通过da

继续前一篇的内容.前一篇内容为: Spark中Client源码分析(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5313006.html DriverClient中的代码比较简单,它只有一个main函数,同时,和AppClient一样,它也有一个ClientEndpoint,只是两者的用途不一样. 1.Client Client中唯一的main方法如下: def main(args: Array[String]) { if (!sys.props.contain