在使用 CDH 6.0.X 的版本还是自带的是 Spark2.2 的版本,2.2 版本的 Spark 使用 saveAsTable 如果使用overWrite PartitionBy 的功能会有和 hive 行为不一致的地方. 比如我们目前有两个分区 2019-03-22 和 2019-03-23 两个分区,现在我们使用 saveAsTable 想覆盖其中一天的分区,结果却是将整个所有分区遮盖了.重建了整个目录,这明显不是我们想要的到的结果. 好在 spark 在 2.3 版本中已经修复了这个问

一.分区原理 1.为什么要分区?(这个借用别人的一段话来阐述.) 为了减少网络传输,需要增加cpu计算负载.数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变小文件, 从而减少网络传输,但是增加了cpu的计算负载. Spark里面io也是不可避免的,但是网络传输spark里面进行了优化.spark把rdd进行分区(分片),放在集群上并行计

->>>配置参数优化 SparkConf sc = new SparkConf().setAppName("com.sp.test.GroupTop3").setMaster("local") .set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true")//优化1:开启shuffleGroup,避免shuffleMapTask创建过多的bucket文件 //优化2:设置并行度(

最近项目中要研究在"计算机"中添加虚拟磁盘,能够访问某远端目录,同时还要在资源管理器中可以看到创建的虚拟磁盘.关于虚拟磁盘,有几种方式: (1)映射网络磁盘:通过映射网络驱动器,可以添加本地共享的或者网络共享的存储,在本地映射为一个磁盘.满足计算机中显示要求,但是与项目偏离. (2)360云盘,115网盘,创建虚拟磁盘图标的方式:与项目需求预期类似,但是在资源管理器无法看到对应磁盘.类似这样的方式,不知有没有办法在资源管理中可以进行查看. (3)subst将路径虚拟成磁盘分区:将本地文

RDD.getNumPartitions()方法可以获得一个RDD分区数量, 1.默认由文件读取的话,本地文件会进行shuffle,hdfs文件默认会按照dfs分片来设定. 2.计算生成后,默认会按照executor-number*executor-cores来分片,也就是spark默认按照总工作核数来对数据分片,而不是工作实例数. RDD.repartitions(n:Int)和RDD.coalesce(n:Int,shuffle : Boolean) 都是对RDD进行重新分区. 源码实现上:

可以通过以下几种方式设置: 1)bin/spark-submit 可以直接读取conf/spark-defaults.conf文件 每一行为一个key和valuespark.master            spark://5.6.7.8:7077spark.executor.memory   4gspark.eventLog.enabled  truespark.serializer        org.apache.spark.serializer.KryoSerializerSpark

虚拟机添加硬盘的步骤就不多废话了,主要列出添加硬盘后要进行设置的几个详细步骤: 1.查看磁盘信息:fdisk -ls 添加前如下图所示: 添加后如下图: 也可以用:ls /dev/sd*查看,如下图: 2.磁盘分区: 磁盘识别成功后,用gdisk命令进行分区:gdisk /dev/sdb 执行后就进入了gdisk的交互式命令行,输入p,回车后就能看到硬盘详细信息了,如下图所示: 若创建多个分区,用创建分区的命令n,输入回车后,选择分区编号(默认从1开始),输入1,回车 我这里只设置一个默认分区1

1.spark.hadoop.validateOutputSpecs 若设置为true,saveAsHadoopFile会验证输出目录是否存在.虽然设为false可直接覆盖文件路径

一.Linux分区挂载点介绍 Linux分区挂载点介绍,推荐容量仅供参考不是绝对,跟各系统用途以及硬盘空间配额等因素实际调整: 分区类型 介绍 备注 /boot 启动分区 一般设置100M-200M,boot目录包含了操作系统的内核和在启动系统过程中所要用到的文件. / 根分区 所有未指定挂载点的目录都会放到这个挂载点下. /home 用户目录 一般每个用户100M左右,特殊用途,比如放大文件也可再加上G.分区大小取决于用户多少.对于多用户使用的电脑,建议把/home独立出来,而且还可以很好地控

Spark程序在运行的时候,总是输出很多INFO级别内容 查看了网上的一些文章,进行了试验. 发现在 /etc/spark/conf 目录下,有一个 log4j.properties.template $cp log4j.properties.template log4j.properties 然后,修改下面的这一个行:log4j.rootCategory=INFO, console 改成:log4j.rootCategory=ERROR, console 再次运行时,不再出现大量的INFO 信

; ; set spark.executor.memory=5G;

mapPartitionsWithIndexdef mapPartitionsWithIndex[U](f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false)(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U] 函数作用同mapPartitions,不过提供了分区的索引(代码中partid). val rdd = sc.parallelize(1 to 8,3)rdd.mapP

1.隐藏尾部或者头部,配套使用 //注册头部id tv.register(JYWithdrawalRecordSectionView.self, forHeaderFooterViewReuseIdentifier: sectionHeaderID) //设置高度:注意此处写死的. 如果用VFL 或者自适应,没效果的 tv.sectionHeaderHeight = 60//但是这里不好获取 //用下面方法 tv.sectionHeaderHeight = JYWithdrawalRecordS

一.基础概念Cent0S 7默认启用LVM2(Logical Volume Manager),把机器的一块硬盘分为两个区sda1和sda2,其中分区sda1作为系统盘/boot挂载,少量空间:sda2作为一个物理卷并且完全作为逻辑卷组VG(Volume Group)centos,在这个逻辑卷组centos中建立三个逻辑卷LV(Logical Volume)root和home还有swap,分别挂载到根目录/和/home以及swap.而两个分区sda1和sda2上都建立了文件系统XFS,文件系统XF

http://blog.csdn.net/bon_mot/article/details/72461318

本节内容 ------------------ · Spark为什么要分区 · Spark分区原则及方法 · Spark分区案例 · 参考资料 ------------------ 一.Spark为什么要分区    分区概念:分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定. 为什么要分区,这个借用

一.分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定. 二.为什么要进行分区 数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变

一.分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定. 二.为什么要进行分区 数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变

什么是spark,是一个分布式计算平台,或者说是分布式计算引擎,他的职责就是将指定的数据读入到各个node的内存中,然后计算.所以spark是具有泛化性质的,只要数据源是可读入的,读到内存里面之后,处理就和数据源没有关系了,你是HBASE,kudu,还是parquet都无所谓了. 什么是RDD,弹性分布式数据集,其实RDD是一个抽象概念,因为RDD本身不包含数据,它只包含数据描述以及对于数据的算法,比如一个sparkSQL返回的RDD其实就是一个对数据的描述,告诉各个节点的executor要处理

RDD是弹性分布式数据集,通常RDD很大,会被分成多个分区,保存在不同节点上. 那么分区有什么好处呢? 分区能减少节点之间的通信开销,正确的分区能大大加快程序的执行速度. 我们看个例子 首先我们要了解一个概念,分区并不等同于分块. 分块是我们把全部数据切分成好多块来存储叫做分块. 如上图b,产生的分块,每个分块都可能含有同样范围的数据. 而分区,则是把同样范围的数据分开,如图a 我们通过这个图片可以清楚的看到,我们通过把相同主键的数据连接. 经过有序分区的数据,只需要按照相同的主键分区 join

一.分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定. 二.为什么要进行分区 数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变