场景:推送过来的数据文件数量很多,并且每个只有10-30M的大小 spark读取hdfs一般都是用textfile(),但是对于这种情况,如果使用textFile默认产生的分区数将与文件数目一致,产生大量的任务. 对应这种小文件,spark提供了一个特殊的api, wholeTextFiles(), wholeTextFiles主要用于处理大量的小文件,源码如下: /** * Read a directory of text files from HDFS, a local file syste

spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候,需要读取文件,通常是hdfs文件,在读文件的时候可以指定最小partition数量,这里只是建议的数量,实际可能比这个要大(比如文件特别多或者特别大时),也可能比这个要小(比如文件只有一个而且很小时),如果没有指定最小partition数量,初始化完成的rdd默认有多少个partition是怎样决定的呢? 以SparkContext.textfile为例来看下代码: org.apache.spark.SparkContext /** * Re

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:

1.程序指定分区的分片 此规则是在运行阶段有应用自主决定路由到那个分片. 此方法为直接依据字符子串(必须是数字)计算分区号(由应用传递參数.显式指定分区号). 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <function name="sharding-by-substring-040302" class="org.opencloudb.route.function.PartitionDirectBySubString"> <pro

有时候,我们在使用Windows管理磁盘分区时,可能会出现部分分区无法删除的情况,也就是说右键快捷菜单中没有删除卷的操作项. 此时,我们可以按照如下的步骤进行操作即可完成: Step 1: 以管理员身份运行命令行cmd,输入diskpart.exe; Step 2:输入rescan,对硬盘设置情况进行扫描 Step 3:输入list disk,列出磁盘列表 Step 4:输入select disk 磁盘号,选择磁盘 Step 5:输入list partition,列出当前磁盘的分区 Step 6

第一步:--------------------------------------------------------------------------------------/** * 取指定分类ID及类型的商品信息 * @access public * @param string $cat_id 分类ID * @param string $num 显示商品数量 * @param string $cat_type 显示商品类型 new新品,hot热销,best为精品,promote特价 *

Kafa consumer消费消息时,向broker发出fetch请求去消费特定分区的消息,consumer指定消息在日志中的偏移量(offset),就可以消费从这个位置开始的消息,customer拥有了offset的控制权,可以向后回滚去重新消费之前的消息,这是很有意义的

我的debian装好后,有保留windows,但是却不想在debian启动后桌面上,文件管理器中显示windows分区,留个记录在这里,需要的时候方便查看 使用mount 的 noauto参数: 创建一个挂载点,如mkdir /mnt/no_mount lsblk -f列出所有的分区及详细信息包括UUID 在/etc/fstab中写出不挂载的分区:如UUID /mnt/no_mount NTFS noauto 0 0 请自行替换NTFS为不想挂载的分区实际类型和实际的UUID=,可以参考现在有的

select *from  表名 ,(SELECT NUMBER FROM master..spt_values WHERE number BETWEEN  1 AND  2 AND TYPE='P') T2

select * from TRAD_LIST t WHERE t.dt >= '2017-10-18' and t.dt <= '2017-11-01' and t.con_level = 'a' -- 这个字段类型是数字 LIMIT ; FAILED: SemanticException Queries against partitioned tables without a partition filter are disabled for safety reasons. If you

主要启动记录区(Master Boot Record,MBR):可以安装开机管理程序的地方,有446byte 分割表(Paritition table):记录整块硬盘分割的状态,有64bytes 下面这张图,截自鸟哥的私房菜PDF 在LINUX系统中,IDE硬盘最多有59个逻辑分割(5-63) SATA硬盘则有11个逻辑分割(5-15)

# 挂载 mount --bind olddir newdir # 卸载 umount newdir 参考: http://www.cnblogs.com/dabaopku/archive/2010/12/18/1909965.html

关于分区表和分区索引(About Partitioned Tables and Indexes)对于10gR2而言,基本上可以分成几类: •       Range(范围)分区 •       Hash(哈希)分区 •       List(列表)分区 •       以及组合分区:Range-Hash,Range-List. 对于表而言(常规意义上的堆组织表),上述分区形式都可以应用(甚至可以对某个分区指定compress属性),只不过分区依赖列不能是lob,long之类数据类型,每个表的分区

[三思笔记]全面学习Oracle分区表及分区索引 2008-04-15 关于分区表和分区索引(About PartitionedTables and Indexes) 对于 10gR2 而言,基本上可以分成几类: v  Range(范围)分区 v  Hash(哈希)分区 v  List(列表)分区 v  以及组合分区:Range-Hash,Range-List. 对于表而言(常规意义上的堆组织表),上述分区形式都可以应用(甚至可以对某个分区指定 compress 属性),只不过分区依赖列不能是

1.  前言 我们知道,生产者发送消息到主题,消费者订阅主题(以消费者组的名义订阅),而主题下是分区,消息是存储在分区中的,所以事实上生产者发送消息到分区,消费者则从分区读取消息,那么,这里问题来了,生产者将消息投递到哪个分区?消费者组中的消费者实例之间是怎么分配分区的呢?接下来,就围绕着这两个问题一探究竟. 2.  主题的分区数设置 在server.properties配置文件中可以指定一个全局的分区数设置,这是对每个主题下的分区数的默认设置,默认是1. 当然每个主题也可以自己设置分区数量,如

一.什么是分区表表分区有以下优点: 1.数据查询:数据被存储到多个文件上,减少了I/O负载,查询速度提高. 2.数据修剪:保存历史数据非常的理想. 3.备份:将大表的数据分成多个文件,方便备份和恢复. 4.并行性:可以同时向表中进行DML操作,并行性性能提高,均衡I/O:可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O,改善整个系统性能. 5.增强可用性:如果表的某个分区出现故障,表在其他分区的数据仍然可用: 6.维护方便:如果表的某个分区出现故障,需要修复数据,只修复该分区即可: 7.改善查询性能:对分

背景 最近和海康整数据对接, 需要将海康产生的结构化数据拿过来做二次识别. 基本的流程: 海康大数据 --> kafka server --> 平台 Kafka 的 topic 正常过车 topic: BAYONET_VEHICLEPASS 违法过车 topic: BAYONET_VEHICLEALARM 前言 首先我们需要对kafka中的一些名词有一定的了解, 有过一些使用经验, 一般来说, 生产者发送消息到主题, 而消费者从主题消费数据 ( 我初次接触的时候, 就是这样理解的, 后来在实践

接上次的MemSQL分布式架构介绍(一),原文在这里:http://docs.memsql.com/latest/concepts/distributed_architecture/ 首先上张图,是我根据自己的理解画的,如有错误还请大家指出 几个概念 1.MemSQL有两种类型的表: reference table 参照表 数据分布在主 aggregator和每个leaf节点.每个节点的数据都是完整的(没有分区). 参照表同过复制从 主 aggregator向每个 leaf节点同步数据.另外参照

一.Hive分区(一).分区概念:为什么要创建分区:单个表数据量越来越大的时候,在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.(1).Hive的分区和mysql的分区差异:mysql分区是将表中的字段拿来直接作为分区字段,而hive的分区则是分区字段不在表中.(2).怎么分区:根据业务分区,(完全看业务场景)选取id.年.月.日.男女性别.年龄段或者是能平均将数据分到不同文件中最好,

Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. Hive SQL是转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!  SparkSession SparkSession是

一.RDD概述      1.什么是RDD           RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度.      2.RDD属性      (1). 一组分片(Partition),即数据集