默认情况下,hadoop官方发布的二进制包是不包含native库的,native库是用C++实现的,用于进行一些CPU密集型计算,如压缩.比如apache kylin在进行预计算时为了减少预计算的数据占用的磁盘空间,可以配置使用压缩格式. 默认情况下,启动spark-shell,会有无法加载native库的警告: 19/02/14 09:55:41 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行

本教程源于2016年3月出版书籍<Spark原理.机制及应用> ,如有兴趣,请支持正版书籍. 随着互联网为代表的信息技术深度发展,其背后由于历史积累产生了TB.PB甚至EB级数据量,由于传统机器的软硬件不足以支持如此庞大的数据量的存储.管理及分析能力,因而专门应对大数据的分布式处理技术应运而生.如今业界大数据处理的主流平台非Hadoop和Spark莫属,本书主要介绍大数据平台的后起之秀Spark,目的是通过系统学习让读者了解和应用大数据,进而提炼大数据中蕴藏的价值. 本章主要向读者介绍Spar

背景 大数据发展至今,按照 Google 2003年发布的<The Google File System>第一篇论文算起,已走过17个年头.可惜的是 Google 当时并没有开源其技术,"仅仅"是发表了三篇技术论文.所以回头看,只能算是揭开了大数据时代的帷幕.随着 Hadoop 的诞生,大数据进入了高速发展的时代,大数据的红利及商业价值也不断被释放.现今大数据存储和处理需求越来越多样化,在后 Hadoop 时代,如何构建一个统一的数据湖存储,并在其上进行多种形式的数据分析,

这个问题我去网上搜索了一下,发现了很多的解决方案都是增加的nproc数量,即用户最大线程数的数量,但我修改了并没有解决问题,最终是通过修改hadoop集群的最大线程数解决问题的. 并且网络上的回答多数关于增加nproc的答案不完整,我这里顺便记录一下. 用户最大线程数可以通过linux下的命令 ulimit -a 查看,屏幕输出中的max user processes就是用户最大线程数,默认通常为1024. 修改这个参数的地方是在/etc/security/limits.conf以及/etc/s

初次遇见 native是在 java.lang.Object 源码中的一个hashCode方法: 1 public native int hashCode(); 为什么有个native呢?这是我所要学习的地方.所以下面想要总结下native. 一.认识 native 即 JNI,Java Native Interface 凡是一种语言,都希望是纯.比如解决某一个方案都喜欢就单单这个语言来写即可.Java平台有个用户和本地C代码进行互操作的API,称为Java Native Interface (

Spark的算子的作用 首先,关于spark算子的分类,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html 1.Transformation 变换/转换算子 1.map算子 2.flatMap算子 3.mapPartitions算子 4.union算子 5.cartesian算子 6.grouBy算子 7.filter算子 8.sample算子 9.cache算子 10.persist算子 11.mapValues算子 12.combineByKey

最近因为手抖,在Spark中给自己挖了一个数据倾斜的坑.为了解决这个问题,顺便研究了下Spark分区器的原理,趁着周末加班总结一下~ 先说说数据倾斜 数据倾斜是指Spark中的RDD在计算的时候,每个RDD内部的分区包含的数据不平均.比如一共有5个分区,其中一个占有了90%的数据,这就导致本来5个分区可以5个人一起并行干活,全都压到一个人身上了.遇到这种问题,网上有很多的解决办法: 比如这篇写的就不错:http://www.cnblogs.com/jasongj/p/6508150.html 倒

最近迁移集群,在hadoop-2.8.4 的yarn上跑 spark 程序 报了以下错误 java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread 开始以为yarn 资源争抢问题,后来发现是系统限制用户进程数问题. # 使用命令查看当前用户最大进程数 ulimit -u # centos7 在这里修改 ullimit -u 的值 sudo vi /etc/security/limits.d/20-nproc.conf * sof

[Spark][Python]sortByKey 例子的继续 RDD的collect() 作用是什么? “[Spark][Python]sortByKey 例子”的继续 In [20]: mydata004.collect() Out[20]: [[u'00001', u'sku933'], [u'00001', u'sku022'], [u'00001', u'sku912'], [u'00001', u'sku331'], [u'00002', u'sku010'], [u'00003',

本篇博文转载与:Java中Native关键字的作用

摘要:         Tachyon是一种分布式文件系统,能够借助集群计算框架使得数据以内存的速度进行共享.当今的缓存技术优化了read过程,可是,write过程由于须要容错机制,就须要通过网络或者是磁盘进行复制操作.Tachyon通过将"血统"技术引入到存储层进而消除了这个瓶颈.创建一个长期的以"血统机制"为基础的存储系统的关键挑战是失败情况发生的时候及时地进行数据恢复.Tachyon通过引入一种检查点的算法来解决问题,这样的方法保证了恢复过程的有限开销以及通过

.agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) . agg(exprs: Map[String, String])  返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -

不多说,直接上干货! Spark程序中使用SparkSQL 轻松读取数据并使用SQL 查询,同时还能把这一过程和普通的Python/Java/Scala 程序代码结合在一起. CLI---Spark SQL shell JDBC/ODBC 各种支持jdbc的软件.商业智能(BI)工具.平台

concat_ws: 用指定的字符连接字符串 例如: 连接字符串: concat_ws("_", field1, field2),输出结果将会是:“field1_field2”. 数组元素连接: concat_ws("_", [a,b,c]),输出结果将会是:"a_b_c". collect_set: 把聚合的数据组合成一个数组,一般搭配group by 使用. 例如有下表T_course; id name course 1 zhang san

<el-form :inline="true" :model="geCarManageData" class="demo-form-inline" v-if="!orderId" @submit.native.prevent></el-form> @submit.native.prevent .native 表示对一个组件绑定系统原生事件 .prevent 表示提交以后不刷新页面

原文:https://www.cnblogs.com/asura7969/p/8441471.html https://blog.csdn.net/xu__cg/article/details/70037933

1.zybo cluster 架构简述: 1.1 zybo cluster 包含5块zybo 开发板组成一个集群,zybo的boot文件为digilent zybo reference design提供的启动文件,文件系统采用arm ubuntu.ip地址自上而下为192.168.1.1~5,hostname自上而下为spark1~5,另外由于sdka写入速度为2.3Mps,因而每个zybo卡另外配置一个Sandisk Cruzer Blade 32GB 作为usb拓展存储设备,写速度为4Mps

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Hive介绍 1.1 Hive介绍 月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为超大数据集设计的计

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎 概要 在新近发布的spark 1.0中新加了sql的模块,更为引人注意的是对hive中的hiveql也提供了良好的支持,作为一个源码分析控,了解一下spark是如何完成对hql的支持是一件非常有趣的事情. Hive简介 Hive的由来 以下部分摘自Hadoop definite guide中的Hive一章 “Hive由Facebook出品,其设计之初目的是让精通SQL技能的分析师能够对Facebook存放在HDFS上的大规模数据集进行分析和查询. Hive大大