转载自:http://www.aboutyun.com/thread-19652-1-1.html 问题导读 1.spark共享变量的作用是什么?2.什么情况下使用共享变量?3.如何在程序中使用共享变量?4.广播变量源码包含哪些内容? spark编程中,我们经常会遇到使用全局变量,来累加或则使用全局变量.然而对于分布式编程这个却与传统编程有着很大的区别.不可能在程序中声明一个全局变量,在分布式编程中就可以直接使用.因为代码会分发到多台机器,导致我们认为的全局变量失效.那么spark,spark

Spark Streaming 是一个分布式数据流处理框架,它可以近乎实时的处理流数据,它易编程,可以处理大量数据,并且能把实时数据与历史数据结合起来处理. Streaming 使得 spark 具有了流式处理的能力,它为数据流式处理提供了高层抽象,底层仍然是 spark,所以它具有 spark 的可扩展.可容错.高吞吐量的特点,而且它可以与 spark 的各种库结合使用,如 sparkSQL.MLib.ml 等 总体架构 Spark Streaming 是一个伪实时的流处理框架,它处理的是一个

无论是Hadoop还是spark,shuffle操作都是决定其性能的重要因素.在不能减少shuffle的情况下,使用一个好的shuffle管理器也是优化性能的重要手段. ShuffleManager的主要功能是在task直接传递数据,所以getWriter和getReader是它的主要接口. 大流程:   1)需求方:当一个Stage依赖于一个shuffleMap的结果,那它在DAG分解的时候就能识别到这个依赖,并注册到shuffleManager:   2)供应方:也就是shuffleMap,

在最新的master分支上官方提供了Spark JDBC外部数据源的实现,先尝为快. 通过spark-shell测试: import org.apache.spark.sql.SQLContext val sqlContext = new SQLContext(sc) import sqlContext._ val TBLS_JDBC_DDL = s""" |CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls |USING org.apache.spark.s

本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有

第15章     FreeRTOS操作系统版本二代示波器实现 本章教程为大家讲解FreeRTOS操作系统版本的二代示波器实现.主要讲解RTOS设计框架,即各个任务实现的功能,任务间的通信方案选择,任务栈,系统栈以及全局变量共享问题.同时,工程调试方法也专门做了说明. 15.1  注意事项(重要必读) 15.2  任务功能划分 15.3  用户任务优先级设置 15.4  全局变量分配,系统堆栈和任务堆栈 15.5  任务间通信和全局变量共享问题 15.6  FreeRTOS系统调试 15.7  M

Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”. 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一

软件:IDEA2014.Maven.HanLP.JDK: 用到的知识:HanLP.Spark TF-IDF.Spark kmeans.Spark mapPartition; 用到的数据集:http://www.threedweb.cn/thread-1288-1-1.html(不需要下载,已经包含在工程里面): 工程下载:https://github.com/fansy1990/hanlp-test . 1.问题描述 现在有一个中文文本数据集,这个数据集已经对其中的文本做了分类,如下: 其中每个

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论

Sparkstreaming-共享变量-缓存RDD-到底是什么情况? sparkstreaming 多个 rdd_百度搜索 Spark Streaming中空RDD处理及流处理程序优雅的停止 - xuanlin的专栏 - 博客园 spark 两个rdd 合并_百度搜索 spark 广播变量 多级调用_百度搜索 Spark分布式编程之全局变量专题[共享变量] - 我是王者鑫的博客 - CSDN博客 Spark踩坑记:共享变量 - 琉璃块 - 博客园 Spark学习笔记之共享变量(五) [实践]sp

1.spark 2.2内存占用计算公式 https://blog.csdn.net/lingbo229/article/details/80914283 2.spark on yarn内存分配** 本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,

有类型操作 flatMap 通过 flatMap 可以将一条数据转为一个数组, 后再展开这个数组放入 Dataset val ds1=Seq("hello spark","hello hadoop").toDS() ds1.flatMap(item => item.split(" ")).show() map 可以将数据集中每条数据转为另一种形式 val ds2=Seq(Person("zhangsan",15),Per

终于将这个神秘的寻象人 oozie 安装配置成功了,这个困扰我好几天, 当看到如下的画面, 我觉得值! 废话少说,看我如何编译和安装过程: (已经将hadoop2.5.2HA 的环境搭建起来了,hive,habase, flume,stom 都有了 Linux环境:centos6.5  64bit jdk :1.7 mysql 已经安装 Apache Maven 3.1.1 下载oozie安装包:oozie-4.1.0.tar.gz    http://mirror.bit.edu.cn/apa

最全的C语言试题总结 第一部分:基本概念及其它问答题 1.关键字static的作用是什么? 这个简单的问题很少有人能回答完全.在C语言中,关键字static有三个明显的作用: 1). 在函数体,一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变. 2). 在模块内(但在函数体外),一个被声明为静态的变量可以被模块内所用函数访问,但不能被模块外其它函数访问.它是一个本地的全局变量. 3). 在模块内,一个被声明为静态的函数只可被这一模块内的其它函数调用.那就是,这个函数被限制在声明它的模块的

函数的分类 内置函数,自定义函数,匿名函数 一.内置函数(python3.x) 内置参数详解官方文档: https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii 1.以下为内置函数的整合分类 1.1.数学运算类 abs(x) 求绝对值1.参数可以是整型,也可以是复数2.若参数是负数,则返回负数的模 complex([real[, imag]]) 创建一个复数 divmod(a, b) 分别取商和余数注意:整型.浮

自学Python之路-Python基础+模块+面向对象自学Python之路-Python网络编程自学Python之路-Python并发编程+数据库+前端自学Python之路-django 自学Python3.2-函数分类(内置函数) 内置函数,自定义函数,匿名函数 内置函数(python3.x) 内置参数详解官方文档: https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#ascii 1.以下为内置函数的整合分类 1.1

C语言面试宝典 第一部分:基本概念及其它问答题 1.关键字static的作用是什么? 这个简单的问题很少有人能回答完全.在C语言中,关键字static有三个明显的作用: 1). 在函数体,一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变. 2). 在模块内(但在函数体外),一个被声明为静态的变量可以被模块内所用函数访问,但不能被模块外其它函数访问.它是一个本地的全局变量. 3). 在模块内,一个被声明为静态的函数只可被这一模块内的其它函数调用.那就是,这个函数被限制在声明它的模块的本地范

第一部分:基本概念及其它问答题 1.关键字static的作用是什么? 这个简单的问题很少有人能回答完全.在C语言中,关键字static有三个明显的作用: 1). 在函数体,一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变. 2). 在模块内(但在函数体外),一个被声明为静态的变量可以被模块内所用函数访问,但不能被模块外其它函数访问.它是一个本地的全局变量. 3). 在模块内,一个被声明为静态的函数只可被这一模块内的其它函数调用.那就是,这个函数被限制在声明它的模块的本地范围内使用. 大多

一.概述 JNI编程和Linux上的C/C++编程还是挺相似的,每次java调用JNI中的函数时都会传入有关JVM的一些参数(如JNIEnv,jobject),每次JNI回调java中的方法时都要通过JVM的有关参数来实现,当在JNI中涉及到多线程的话还是有一些不一样的地方,就是要在子线程函数里使用AttachCurrentThread()和DetachCurrentThread()这两个函数,在这两个函数之间加入回调java方法所需要的代码. 二.要求 掌握JNI多线程编程的方法. 三.实现

1 预处理 问题1:什么是预编译?何时需要预编译? 答: 预编译又称预处理,是整个编译过程最先做的工作,即程序执行前的一些预处理工作.主要处理#开头的指令.如拷贝#include包含的文件代码.替换#define定义的宏.条件编译#if等.. 何时需要预编译: 1.总是使用不经常改动的大型代码体. 2.程序由多个模块组成,所有模块都使用一组标准的包含文件和相同的编译选项.在这种情况下,可以将所有包含文件预编译为一个预编译头. 问题2:写一个"标准"宏,这个宏输入两个参数并返回较小的一个