spark 计算两个dataframe 的差集.交集.合集,只选择某一列来对比比较好.新建两个 dataframe : import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster(

一.工作原理剖析 1.图解 二.性能优化 1.设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf()) 2.在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT.减少数据类型导致的不必要的内存开销. 3.编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from students.不要写select *的方式. 4.并行处理查询结果:对于Spark SQL查询的结果

本文主要讲述如何利用 Spark Connector 进行 Nebula Graph 数据的读取. Spark Connector 简介 Spark Connector 是一个 Spark 的数据连接器,可以通过该连接器进行外部数据系统的读写操作,Spark Connector 包含两部分,分别是 Reader 和 Writer,而本文侧重介绍 Spark Connector Reader,Writer 部分将在下篇和大家详聊. Spark Connector Reader 原理 Spark C

今天本来想写一个spark dataframe unionall的demo,由于粗心报下面错误: Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Union can only be performed on tables with the same number of columns, but the left table has 3 columns and the right has 4; at o

Apache Spark的工作原理 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/Apache-Spark%E7%9A%84%E5%B7%A5%E4%BD

本課主題 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在

spark 生态及运行原理 Spark 特点 运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎,支持在内存中对数据进行迭代计算.官方提供的数据表明,如果数据由磁盘读取,速度是Hadoop MapReduce的10倍以上,如果数据从内存中读取,速度可以高达100多倍. 适用场景广泛 => 大数据分析统计,实时数据处理,图计算及机器学习 易用性 => 编写简单,支持80种以上的高级算子,支持多种语言,数据源丰富,可部署在多种集群中 容错性高.Spark引进了弹性分布式数据集RDD (Resil

文章正文 通过文章“Spark 核心概念RDD”我们知道,Spark的核心是根据RDD来实现的,Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环,其作用就是任务调度.Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据,根据RDD的依赖关系构建DAG,基于DAG划分Stage,将每个Stage中的任务发到指定节点运行.基于Spark的任务调度原理,我们可以合理规划资源利用,做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算. 1.分布式运行框架 Spark可以部署在多种资源管理平

https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970 spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dat

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dataframe的强大. 具体示例:为了得到样本均衡的训练集,需要对两个数据集中各取相同的训练样本数目来组成,因此用到了这

收录待用,修改转载已取得腾讯云授权 作者 | 蒋专 蒋专,现CDG事业群社交与效果广告部微信广告中心业务逻辑组员工,负责广告系统后台开发,2012年上海同济大学软件学院本科毕业,曾在百度凤巢工作三年,2016年入职微信广告中心. 导语 spark 已经成为广告.报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统,因效率高,易用以及通用性越来越得到大家的青睐,我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后,对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会,在此分享给大家. 本文

转载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6440709.html 一.大数据性能调优的本质 编程的时候发现一个惊人的规律,软件是不存在的!所有编程高手级别的人无论做什么类型的编程,最终思考的都是硬件方面的问题!最终思考都是在一秒.一毫秒.甚至一纳秒到底是如何运行的,并且基于此进行算法实现和性能调优,最后都是回到了硬件! 在大数据性能的调优,它的本质是硬件的调优!即基于 CPU(计算).Memory(存储).IO-Disk/ Network(数据交互) 基础上

本课主题 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在

Spark分布式执行原理 让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scal

前面几天元旦过high了,博客也停了一两天,哈哈,今天我们重新开始,今天我们介绍的是spark的原理 首先先说一个小贴士: spark中,对于var count = 0,如果想使count自增,我们不能使用count++,而是我们要使用count = count + 1 接下来开始我们的正经事了,介绍spark的工作原理,先放上一张原理图 从这个图我们可以看出,当一个任务提交的时候,我们就可以调用调用Master,然后Master在找资源充沛的Worker,对于我们而言,如果我们写了一Spark

Spark Streaming应用也是Spark应用,Spark Streaming生成的DStream最终也是会转化成RDD,然后进行RDD的计算,所以Spark Streaming最终的计算是RDD的计算,那么Spark Streaming的原理当然也包含了Spark应用通用的原理.Spark Streaming作为实时计算的技术,和其他的实时计算技术(比如Storm)不太一样,我们可以将Spark Streaming理解为micro-batch模式的实时计算,也就是说Spark Strea

spark sql 中join的类型 Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 类型 说明 inner join 内连接 left join 左连接 right join 右连接 full join 全连接 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) :

注意:此文的stage划分有错,stage的划分是以shuffle操作作为边界的,可以参考<spark大数据处理技术>第四章page rank例子! 参考:http://litaotao.github.io/deep-into-spark-exection-model 我们用一个例子来说明,结合例子和运行截图来理解. 1.1 例子,美国 1880 - 2014 年新生婴儿数据统计 目标:用美国 1880 - 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源:https://catalog.d

转载自:http://www.tuicool.com/articles/7VNfyif 王联辉,曾在腾讯,Intel 等公司从事大数据相关的工作.2013 年 - 2016 年先后负责腾讯 Yarn 集群和 Spark 平台的运营与研发.曾负责 Intel Hadoop 发行版的 Hive 及 HBase 版本研发.参与过百度用户行为数据仓库的建设和开发,以及淘宝数据魔方和淘宝指数的数据开发工作.给 Spark 社区贡献了 25+ 个 patch,接受的重要特性有 python on yarn-

读一张表,对其进行二值化特征转换.可以二值化要求输入类型必须double类型,类型怎么转换呢? 直接利用spark column 就可以进行转换: DataFrame dataset = hive.sql("select age,sex,race from hive_race_sex_bucktizer "); /** * 类型转换 */ dataset = dataset.select(dataset.col("age").cast(DoubleType).as(

原博文出自于: https://segmentfault.com/a/1190000002614456 感谢! 三月中旬,Spark发布了最新的1.3.0版本,其中最重要的变化,便是DataFrame这个API的推出.DataFrame让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力,在比原有的RDD转化方式易用的前提下,计算性能更还快了两倍.这一个小小的API,隐含着Spark希望大一统「大数据江湖」的野心和决心.DataFrame像是一条联结所有主流数据源并自动转化为可并行处理格式的水渠,通过它