目录 使用场景 核心思路 代码演示 正常join 正常left join 广播:join 广播:left join 不适用场景 使用场景 大表join小表 只能广播小表 普通的join是会走shuffle过程的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join.但是如果一个RDD是比较小的,则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果,也就是map join,此时就不会发生shu

# 背景 ​ 我们的数据挖掘平台对数据统计有比较迫切的需求,而Spark本身对数据统计已经做了一些工作,希望梳理一下Spark已经支持的数据统计功能,后期再进行扩展. # 准备数据 在参考文献6中下载[鸢尾花数据](https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/),此处格式为iris.data格式,**先将data后缀改为csv后缀(不影响使用,只是为了保证后续操作不需要修改)**. 数据格式如下: | SepalL

创建表 , 关键词 : BROADCAST CREATE TABLE `financial_product_yjw` ( `ID` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '产品ID', `ACCESS_CHANNEL` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '接入渠道', `PRODUCT_NAME` varchar(50) NOT NULL COMMENT '产品名称', `PRODUCT_TYPE` tiny

本文篇幅较短,内容源于自己在使用SparkSQL时碰到的一个小问题,因为在之后的数据处理过程中多次使用,所以为了加深印象,在此单独成文,以便回顾. 场景 在使用SparkSQL进行数据处理时,碰到这样一种情况:需要更改DataFrame当中某个字段的类型.简而言之,就是需要更改SparkSQL的表结构.出于学习的目的,做了一个简单的Demo.下面来看看这个实例. Example ...... ...... 此处省略相关jar包的引入 首先使用sparkSQL的jsonFile加载HDFS上的一个

1.打开navicat,打开任意一个连接,新建一个查询,输入命令 show engines,出现如下界面 2. 如果FEDERATED对应的Support值为NO,则找到C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.6\my.ini文件,将federated添加到[mysqld]后面.然后重启MySQL服务,执show engines 命令,如果FEDERATED对应的Support值变为YES,则表示成功 注:ProgramData是隐藏文件夹,需要先显示出所有隐藏文

引言 Join是SQL语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余.更新容错等.而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作. 对于Spark来说有3中Join的实现,每种Join对应着不同的应用场景: Broadcast Hash Join : 适合一张较小的表和一张大表进行join Shuffle Hash Join :  适合一张小表和一张大表进行join,或者是两张小表之间的join Sort Merge Join : 适合两张较大的表之间进行

join 是sql语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余,更新容错等.而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作. sparksql作为大数据领域的sql实现,自然也对join操作做了不少优化,今天主要看一下在spark sql中对于join,常见的3种实现. sparksql的3种join实现 1.Broadcast Join (小表对大表) 在数据库的常见模型中(比如星型模型或者雪花模型),表一般分为两种:事实表和维度表. 维度表一般指固定

[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 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的S

http://faq.comsenz.com/library/database/x3/x3_index.htm    discuz数据库表字典 Discuz X3各数据库表用途 pre_common_addon 插件扩展中心服务商表  pre_common_admincp_cmenu 后台管理面板,自定义常用菜单表  pre_common_admincp_group 后台团队职务名称表  pre_common_admincp_member 后台管理员成员表  pre_common_admincp

一  简介   Apache ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件组成的生态圈二 成员包含   Sharding-JDBC是一款轻量级的Java框架,在JDBC层提供上述核心功能,使用方式与正常的JDBC方式如出一辙,面向Java开发的用户.   Sharding-Proxy是一款实现了MySQL二进制协议的服务器端版本,类似于网易的cetus,爱可生的dble等   Sharding-Sidecar从Service Mesh的理念中应用而生,面向于云原生架构.三 gith

选择开源核心组件的一个非常重要的考虑通常是社区活跃性,一旦项目团队无法进行自己后续维护和扩展的情况下更是如此. 至于为什么选择sharding-jdbc而不是Mycat,可以参考知乎讨论帖子https://www.zhihu.com/question/64709787. 还可以参考https://blog.csdn.net/u013898617/article/details/79615427. 关于分库分表和读写分离.主从 一般来说,需要分库分表的系统是流量比较大的,而且比较容易出现峰值的比如

1.SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生,其中表现较为突出的是: l MapR的Drill l Cl

1 概述 我们在编写Android程序时,常常会用到广播(Broadcast)机制.从易用性的角度来说,使用广播是非常简单的.不过,这个不是本文关心的重点,我们希望探索得再深入一点儿.我想,许多人也不想仅仅停留在使用广播的阶段,而是希望了解一些广播机制的内部机理.如果是这样的话,请容我斟一杯红茶,慢慢道来. 简单地说,Android广播机制的主要工作是为了实现一处发生事情,多处得到通知的效果.这种通知工作常常要牵涉跨进程通讯,所以需要由AMS(Activity Manager Service)集

链接原文:http://forum.digitser.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=179 DISCUZ数据字典               http://www.dz7.com.cn/library/database/ Crossday Discuz! Board(以下简称 Discuz!,中国国家版权局著作权登记号 2006SR11895)是康盛创想(北京)科技有限公司(英文简称 Comsenz)推出的一套通用的社区论坛软件系统,用户可以在不需要任何编程的基

分库分表理解 分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发,通常策略有两种:垂直分库,水平拆分 垂直拆分:是根据业务将一个库拆分为多个库,将一个表拆分为多个表,例如:将不常用的字段和经常访问的字段分开存放,在实际开发由于跟业务关系紧密,所以一般采用水平拆分. 水平拆分:则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库,来进行维护,与垂直拆分不同,水平拆分是按照一定的规则进行拆分,将不同的数据拆分至不同的物理库. 关系型数据库在大于一定数据量的情况下检索性能会急剧下降.在面对互联网海量数据情况时,所有数据

利用ShardingSphere-JDBC实现分库分表 1. ShardingSphere概述 1.1 概述 业务发展到一定程度,分库分表是一种必然的要求,分库可以实现资源隔离,分表则可以降低单表数据量,提高访问效率. 分库分表的技术方案,很久以来都有两种理念: 集中式的Proxy,实现MySQL客户端协议,使用户无感知 分布式的Proxy,在代码层面进行增强,实现一个路由程序 这两种方式是各有利弊的,集中式Proxy的好处是业务没有感知,一切交给DBA把控,分布式的Proxy其支持的语言有限,

pre_common_addon 插件扩展中心服务商表 pre_common_admincp_cmenu 后台管理面板,自定义常用菜单表 pre_common_admincp_group 后台团队职务名称表 pre_common_admincp_member 后台管理员成员表 pre_common_admincp_perm 后台团队职务权限分配表 pre_common_admincp_session 后台管理面板登录session表 pre_common_admingroup 后台管理组权限分配

这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli(关于SparkSQL和Hive的整合,见文章后面的参考阅读). 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler . 环境篇 hadoop-2.3.0-cdh5.0.0 apache-hive-0.13.1-bin spark-1.4.0-bin-hadoop2.3 hbase-0.96.1.1-cdh5.0.0 部署情况如下图:   测试集群,将Spark Worker部署在每台Dat

当今时代,企业数据越发膨胀.数据是企业的价值,但数据处理也是一种技术挑战.在海量数据处理的场景,即使单机计算能力再强,也无法满足日益增长的数据处理需求.所以,分布式才是解决该类问题的根本解决方案.而在分布式领域,有两类典型产品,分别是分布式存储和分布式计算.用户只有将两者的特性充分利用,才可以真正发挥分布式架构的存储和计算能力. 本文介绍 SequoiaDB(分布式存储)和 Spark(分布式计算)两款产品的对接使用,以及在海量数据场景下如何提高统计分析性能. 01  SequoiaDB 与 S

1)添加全站通知:信息存入到 tb_message 2)用户点开信息或者设置信息为已阅读:插入记录到 tb_message_readlog 如何设计存储的表?求最佳方案 CREATE TABLE `message` ( `message_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '消息id', `subject` varchar(250) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '主题', `content` varchar(5

最近项目中不少表的数据量越来越大,并且导致了一些数据库的性能问题.因此想借助一些分库分表的中间件,实现自动化分库分表实现.调研下来,发现Sharding-JDBC目前成熟度最高并且应用最广的Java分库分表的客户端组件.本文主要介绍一些Sharding-JDBC核心概念以及生产环境下的实战指南,旨在帮助组内成员快速了解Sharding-JDBC并且能够快速将其使用起来.Sharding-JDBC官方文档 核心概念 在使用Sharding-JDBC之前,一定是先理解清楚下面几个核心概念. 逻辑表