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

[Spark & Hadoop 的分区] Spark 的分区是切片的个数,每个 RDD 都有自己的分区数. Hadoop 的分区指的是 Reduce 的个数,是 Map 过程中对 Key 进行分发的目的地. [指定分区 repartition 和 coalesce] rdd.repartition() 调用的就是 coalesce,始终进行 shuffle 操作. 如果是减少分区,推荐使用 coalesce,可以指定是否进行 shuffle 操作. 通过 coalesce 增加分区时,必须指定

有时自己的业务需要自己实现spark的分区函数 以下代码是实现一个自定义spark分区的demo 实现的功能是根据key值的最后一位数字,写到不同的文件 例如: 10写入到part-00000 11写入到part-00001 . . . 19写入到part-00009 自定义分区: import org.apache.spark.{Partitioner, SparkContext, SparkConf} //自定义分区类,需继承Partitioner类 class UsridPartition

在修复数据前,您必须先对分区丢失的数据盘创建快照,在快照创建完成后再尝试修复.如果在修复过程中出现问题,您可以通过快照回滚将数据盘还原到修复之前的状态. 前提条件 在修复数据前,您必须先对分区丢失的数据盘创建快照,在快照创建完成后再尝试修复.如果在修复过程中出现问题,您可以通过快照回滚将数据盘还原到修复之前的状态. 工具说明 在Linux实例里,您可以选择以下任一种工具修复磁盘分区并恢复数据: fdisk:Linux系统默认安装的分区工具. testdisk:主要用恢复Linux系统的磁盘分区或

通过之前的文章[Spark RDD详解],大家应该了解到Spark会通过DAG将一个Spark job中用到的所有RDD划分为不同的stage,每个stage内部都会有很多子任务处理数据,而每个stage的任务数是决定性能优劣的关键指标. 首先来了解一下Spark中分区的概念,其实就是将要处理的数据集根据一定的规则划分为不同的子集,每个子集都算做一个单独的分区,由集群中不同的机器或者是同一台机器不同的core进行分区并行处理. Spark对接不同的数据源,在第一次得到的分区数是不一样的,但都有一

一.执行此预案的动机 云主机数据盘分区丢失 二.执行此预案的条件 1.确定用户在报障时间点之前有过数据盘分区存在,而在报障时间点该分区消失 2.在执行我们的恢复操作之前,确保将分区所在数据盘进行备份 三.执行此预案的过程 1.用户云主机内安装testdisk工具: a.yum install testdisk b.https://www.cgsecurity.org/wiki/TestDisk_Download 2.执行testdisk 若步骤1采用a方式: testdisk 所需恢复数据盘(例

我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略,这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景.但是有些情况下,Spark内部不能符合咱们的需求,这时候我们就可以自定义分区策略.为此,Spark提供了相应的接口,我们只需要扩展Partitioner抽象类,然后实现里面的三个方法: package org.apache.spark /** 04 * An object that defines how the elements in a ke

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

在spark中,框架默认使用的事hashPartitioner分区器进行对rdd分区,但是实际生产中,往往使用spark自带的分区器会产生数据倾斜等原因,这个时候就需要我们自定义分区,按照我们指定的字段进行分区.具体的流程步骤如下: 1.创建一个自定义的分区类,并继承Partitioner,注意这个partitioner是spark的partitioner 2.重写partitioner中的方法 override def numPartitions: Int = ??? override def

故障修复步骤: 1. 检查磁盘分区级文件系统确实不在: 2. 云主机内部下载testdisk工具修复 yum install testdisk -y 3. 执行命令testdisk /dev/vdc进入如下界面 选择Proceed,进入下一界面 选择Intel,进入下一界面 选择Analyse,进入下一界面开始分析 选择Quick Search,开始查找分区信息 检查出丢失的分区,光标移动到此分区行,按Enter,进入下一界面 检查信息无误后,选择Write,将分区信息写入磁盘,然后输入Y,保存

很多人装系统时会经常会使用GHOST来恢复自己的系统,当WINDOWS系统出现意外时,再用GHOST的“From Image to 分区”来对系统进行恢复,这样就可以省去繁琐耗时的重新安装操作系统的工作.     但是,在使用“From Image to 分区”功能进行恢复系统时,一定要正确的选择选项,否则将会发生意想不到的后果!本人曾遇到过出现类似故障的硬盘,硬盘的故障是开机后计算机可正常启动,但只能看到一个主分区C:盘,其它的逻辑分区则全部不可见,使用Pqmagic 8.0详细查看分区情况,

修改分区就行了val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))#  查看分区数rdd1.partitions.length# 改成1个分区val rdd2 = rdd1.repartition(1)rdd2.partitions.length

spark 创建分区 val scores = Array(("Fred", 88), ("Fred", 95), ("Fred", 91), ("Wilma", 93), ("Wilma", 95), ("Wilma", 98)) val input = sc.parallelize(scores,3)   #这里创建了3个分区 查看分区数: input.partitions.size

在Sortable公司,很多数据处理的工作都是使用Spark完成的.在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Sparkjob性能的一个技巧,也就是修改数据的分区数,本文将举个例子并详细地介绍如何做到的. 查找质数 比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数.我们很自然地会想到先找到所有的非质数,剩下的所有数字就是我们要找的质数. 我们首先遍历2到2000000之间的每个数,然后找到这些数的所有小于或等于2000000的倍数,在计算的结果中可能会有许多重复的数据(比如6同时是2和3的

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

不多说,直接上干货! Pair RDD的分区控制 Pair RDD的分区控制 (1) Spark 中所有的键值对RDD 都可以进行分区控制---自定义分区 (2)自定义分区的好处:  1) 避免数据倾斜 2) 控制task并行度 自定义分区方式 class DomainNamePartitioner(numParts: Int) extends Partitioner { override def numPartitions: Int = numParts override def getPar

最近经常有小伙伴在本公众号留言,核心问题都比较类似,就是虽然接触Spark有一段时间了,但是搞不明白一个问题,为什么我从HDFS上加载不同的文件时,打印的分区数不一样,并且好像spark.default.parallelism这个参数时不是一直起作用?其实笔者之前的文章已有相关介绍,想知道为什么,就必须了解Spark在加载不同的数据源时分区决定机制以及调用不用算子时并行度决定机制以及分区划分. 其实之前的文章<Spark的分区>.<通过spark.default.parallelism谈

目录 spark的分区 一. Hash分区 二. Ranger分区 三. 自定义Partitioner 案例 spark的分区 ​ Spark目前支持Hash分区和Range分区,用户也可以自定义分区,Hash分区为当前的默认分区,Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数.RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数. 注意 (1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的,非Key-Value类型的RDD,分区器的值是None (2)每个RDD的分区ID范围

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets),它是一种分布式的内存抽象,表示一个只读的记录分区的集合,它只能通过其他RDD转换而创建,为此,RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等),通过这种转换操作,新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息,所以说RDDs之间是有依赖关系的.基于RDDs之间的依赖,RDDs会形成一个有向无环图DAG,该DAG描述了整个流式计算的流程,实际执行的时候,RDD是