初次尝试用 Spark+scala 完成项目的重构,由于两者之前都没接触过,所以边学边用的过程大多艰难.首先面临的是如何快速上手,然后是代码调优.性能调优.本章主要记录自己在项目中遇到的问题以及解决方式,下篇会尝试调优方法.末尾会分享自己的学习资料,也供大多菜鸟第一次使用作为参考.由于自己项目中大量使用spark sql,所以下面的经验大多是和spark sql有关.同样下面也列出作为菜鸟在学习过程中的困惑以及踩的坑,还请大牛勿笑 ~_~ 如果有更好的方式解决,欢迎留言,一起学习. 1.常用场景

MySQL 对分组后的同类数据进行拼接字符串 写后台方法时遇到个问题,需要将表内同一订单号的操作记录流水进行简单拼接输出,不想取出来再操作,找了个mysql的方法直接操作 //group_concat对组内的每一行数据拼接,内部可以排序.使用separator 进行分割 //concat_ws对一行内的各个字段进行拼接,第一项指定分隔符,后续的有null会忽略 select oid, group_concat(concat_ws('|',atime,(select `level` from pr

前言 继<Spark性能优化:开发调优篇>和<Spark性能优化:资源调优篇>讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 1.数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range

[源码下载] 速战速决 (6) - PHP: 获取 http 请求数据, 获取 get 数据 和 post 数据, json 字符串与对象之间的相互转换 作者:webabcd 介绍速战速决 之 PHP 获取 http 请求数据 获取 get 数据 和 post 数据 json 字符串与对象之间的相互转换 示例1.获取 http 请求数据http/http1.php <?php /** * 获取 http 请求数据 */ // 通过 $_SERVER 获取相关数据 echo "PHP_SEL

从字符串中获取XML节点数据,前一篇<字符串创建XML文档> http://www.cnblogs.com/insus/p/3298579.html 是储存为一个XML文档.现在,Insus.NET想演示,应用XPath方法,直接获取需要数据,显示于网页上. 实时操作演示:

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark第三篇文章,我们继续来看RDD的一些操作. 我们前文说道在spark当中RDD的操作可以分为两种,一种是转化操作(transformation),另一种是行动操作(action).在转化操作当中,spark不会为我们计算结果,而是会生成一个新的RDD节点,记录下这个操作.只有在行动操作执行的时候,spark才会从头开始计算整个计算. 而转化操作又可以进一步分为针对元素的转化操作以及针对集合的转化操作. 针对元素的转化操作

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也

开篇 关于knockout的文章,园里已经有很多大神写过了,而且都写得很好.其实knockout学习起来还是很容易的,看看官网的demo和园里的文章,练习练习就可以上手了(仅限使用,不包含研究源码).之所以想写这个系列,主要是想记录自己的学习和应用过程,也希望能给初学者一点帮助. 既然是学习过程就一步一步来,从最开始的解决方案,到优化过程,到最后的实现方案.有了思考和对比,才会更加明白这个东西有什么好处,为什么使用它.什么情况要使用它.ok, 官网学习链接为☺:knockoutJS 准备例子 过

今天在做一个项目的时候, mapabc中的inforWindow中,如果是超链接a,不直接响应. 后来的解决方案是动态产生form,并调用summit方法.如下 自定义一个js函数: function subf(val) { document.getElementById(val + 'frm').submit(); } 在html中, 由于我发现在直接拼接字符串时, 如果有很多单引号和双引号同时使用,这时在拼接字符串的时候,会很麻烦. 我的解决方案是, 传递当前控件的id, (如上)在获取控件

前言   Spark能够自动推断出Json数据集的“数据模式”(Schema),并将它加载为一个SchemaRDD实例.这种“自动”的行为是通过下述两种方法实现的:   jsonFile:从一个文件目录中加载数据,这个目录中的文件的每一行均为一个JSON字符串(如果JSON字符串“跨行”,则可能导致解析错误):   jsonRDD:从一个已经存在的RDD中加载数据,这个RDD中的每一个元素均为一个JSON字符串:   这里我们仅讨论jsonFile的场景,jsonRDD处理方法类似.   典型示

Spark的核心RDD (Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)  原文链接:http://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7681585.html 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统

之前做的执法文书的工作,现在需要从C#版本移植到网页版,从Thrift接口获取数据,加载到对应的控件中 之前用的easyui的Tree插件,通过<ul><li><span></span></li></ul>标签的方式生成node树,条理清晰,虽然麻烦点,但是用循环写几行代码就能搞定,但是,在Ajax的函数里面,tree的样式加载不上,显示的格式就是元素自带的含义,<ul>和<li>,无法点击,下面的工作也就无法

前面一篇讲到了,DAG静态模板的生成.那么spark streaming会在每一个batch时间一到,就会根据DAG所形成的逻辑以及物理依赖链(dependencies)动态生成RDD以及由这些RDD组成的job,并形成一个job集合提交到集群当中执行.那么下面我们具体分析这三个步骤. 首先从JobScheduler讲起.在本节所需要了解的是JobScheduler的两个重要对象.jobExecutor与JobHandler.jobExecutor是一个名为streaming-job-execu

昨日内容回顾 1. 三个类 ChangeList,封装列表页面需要的所有数据. StarkConfig,生成URL和视图对应关系 + 默认配置 AdminSite,用于保存 数据库类 和 处理该类的对象 的对应关系 + 路由分发 _registry = { } 2. 知识点 inclusion_tag yield urlencode _meta.model_name _meta.app_label 深浅拷贝 QueryDict对象默认不可改 _mutable=True 生成器 路由分发: - i

1.RDD——弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset) RDD是一个分布式的元素集合,在Spark中,对数据的操作就是创建RDD.转换已有的RDD和调用RDD操作进行求值. Spark 中的 RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个 RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上. object WordCount { def main(args: Array[String]) { val inputFile = "file:///home/

Spark介绍 按照官方的定义,Spark 是一个通用,快速,适用于大规模数据的处理引擎. 通用性:我们可以使用Spark SQL来执行常规分析, Spark Streaming 来流数据处理, 以及用Mlib来执行机器学习等.Java,python,scala及R语言的支持也是其通用性的表现之一. 快速: 这个可能是Spark成功的最初原因之一,主要归功于其基于内存的运算方式.当需要处理的数据需要反复迭代时,Spark可以直接在内存中暂存数据,而无需像Map Reduce一样需要把数据写回磁盘

目录 Part III. Low-Level APIs Resilient Distributed Datasets (RDDs) 1.介绍 2.RDD代码 3.KV RDD 4.RDD Join Advanced RDDs 1.partition 2.自定义Aggregation函数 3.iterator-to-iterator transformation 4.KV排序例子 Distributed Shared Variables Broadcast Variables(immutable)

问题: 今天一同事请教博主,他拼接了一个语句,select表格形式数据,然后使用@@rowcount获取到行数. 但他又有这样特别的需求:想只获取行数而不返回表格数据结果,因为是while循环,不想返回那么多次表格到客户端,而且后面又想复用这个返回表格形式数据的脚本字符串,不想在这个脚本字符串上改成count函数的拼接而影响后面复用脚本. 试图使用这个方法:把脚本在SQL Server Management Studio中打开,右击[查询选项]→[结果]→[网格]→勾选[执行后放弃结果],结果确

RDD 介绍 spark 最重要的一个概念叫 RDD,Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集,它是 spark 的最基本的数据(也是计算)抽象. 代码中是一个抽象类,它代表一个 不可变.可分区.里面的元素可并行计算的数据集合. RDD 的属性 拥有一组分区:数据集的基本组成单位 拥有一个计算每个分区的函数 拥有一个分区器,partitioner,即 RDD 的分片函数 RDD 间存在依赖关系 [下面 RDD 特点中有解释] 拥有一个列表,存储每个 parti