Hive去重统计 先说核心: 都会在map阶段count,但reduce阶段,distinct只有一个, group by 可以有多个进行并行聚合,所以group by会快. 经常在公司还能看到.很多老人用distinct去重,很容易数据量大的时候的数据倾斜.感谢上次冲哥的指正. 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运

spark 例子count(distinct 字段) 例子描述: 有个网站访问日志,有4个字段:(用户id,用户名,访问次数,访问网站) 需要统计: 1.用户的访问总次数去重 2.用户一共访问了多少种不同的网站 这里用sql很好写 select id,name,count(distinct url) from table group by id,name 其实这个题目是继官方和各种地方讲解聚合函数(aggregate)的第二个例子,第一个例子是使用aggregate来求平均数. 我们先用简易版来

一. Spark简介 1.1 前言 Apache Spark是一个基于内存的计算框架,它是Scala语言开发的,而且提供了一站式解决方案,提供了包括内存计算(Spark Core),流式计算(Spark Streaming),交互式查询(Spark SQL),图形计算(GraphX),机器学习(MLLib). 1.2 安全性 默认情况下Spark安全性是关闭的.(正式环境要开启) 1.3 版本兼容性 Spark版本 Java版本 Python版本 Scala版本 R版本 2.4.1~2.4.5

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

scala> import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext scala> import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkConf scala> import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.SQLContext scala

来源知乎 计算模型:hadoop-MapReduce,Spark-DAG(有向无环图)评注:经常有人说Spark就是内存版的MapReduce,实际上不是的.Spark使用的DAG计算模型可以有效的减少Map和Reduce人物之间传递的数据,尤其适合反复迭代的机器学习场景.而Hadoop则更擅长批处理.不过Tez也是使用的DAG计算模型,他也是Hadoop,明眼人都知道DAG计算模型比MR更好. 存储:hadoop-HDFS, Spark-RDD,HDFS评注:spark既可以仅用内存存储,也可

一.创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark中所有功能的入口点是SparkSession,可以使用SparkSession.builder()创建.创建后应用程序就可以从现有RDD,Hive表或Spark数据源创建DataFrame.示例如下: val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCreate() va

一.创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession,可以使用 SparkSession.builder() 创建.创建后应用程序就可以从现有 RDD,Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame.示例如下: val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCr

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处

原文地址:http://blog.jobbole.com/?p=89446 我是在2013年底第一次听说Spark,当时我对Scala很感兴趣,而Spark就是使用Scala编写的.一段时间之后,我做了一个有趣的数据科学项目,它试着去 预测在泰坦尼克号上幸存.对于进一步了解Spark内容和编程来说,这被证明是一个很好的方式.对于任何有追求的.正在思考如何着手的Spark开发人员,我都非常推荐这个项目. 今天,Spark已经被很多巨头使用,包括Amazon.eBay以及Yahoo!.很多组织都在拥

在数据库中,常常会有Distinct Count的操作,比如,查看每一选修课程的人数: select course, count(distinct sid) from stu_table group by course; Hive 在大数据场景下,报表很重要一项是UV(Unique Visitor)统计,即某时间段内用户人数.例如,查看一周内app的用户分布情况,Hive中写HiveQL实现: select app, count(distinct uid) as uv from log_tabl

谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件. 同时,Hadoop还会索引和跟踪

2分钟读懂Hadoop和Spark的异同 2016.01.25 11:15:59 来源:51cto作者:51cto ( 0 条评论 )   谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨

谈到大数据框架,现在最火的就是Hadoop和Spark,但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,倒底现在业界都在使用哪种技术?二者间究竟有哪些异同?它们各自解决了哪些问题?下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,意味着您不需要购买和维护

基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的

1.spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速.因此运行spark的机器应该尽量的大内存,如96G以上. 2.spark所有操作均基于RDD,操作主要分成2大类:transformation与action. 3.spark提供了交互处理接口,类似于shell的使用. 4.spark可以优化迭代工作负载,因为中间数据均保存于内存中. 5.spark 是在 Scala 语言中实现的,它可以使用scala.python进行交互式操作,还可以使用scala.python.

·背景 随着周边吐槽hadoop的声音渐渐多起来之后,spark也逐渐进入了大家的视野.之前,笔者有粗略的写过一篇spark的安装和性能比较[http://www.cnblogs.com/zacard-orc/p/3526007.html],加上这两天重读着大学时候的一些基础书籍,感觉IT领域大局势就像DNA的结构一样.百家齐鸣却又万象归一,就像APP与H5的战争一样,内存计算及磁盘计算在各领风骚数十年后,可能渐渐也有了一丝明朗的阳光,同时也给了一次屌丝走向高富帅的机会.这次再写一篇,不做枯燥理

Spark数据处理速度秒杀MapReduce Spark因为其处理数据的方式不一样,会比MapReduce快上很多.MapReduce是分步对数据进行处理的: ”从集群中读取数据,进行一次处理,将结果写到集群,从集群中读取更新后的数据,进行下一次的处理,将结果写到集群,等等…“ Booz Allen Hamilton的数据科学家Kirk Borne如此解析. 反观Spark,它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析:“从集群中读取数据,完成所有必须的分析处理,将结果写回集群,完成,”

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