- 可以从数据结构的哪几个方面优化Spark？举例说明 1、优先使用数组以及字符串，而不是集合类。也就是说，优先使用array，而不是ArrayList、LinkedList、HashMap等集合。 比如：企业应用中的做法是，对于对于HashMap、List这种数据结构，统一用String拼接成特殊格式的字符串，比如Map<Integer，Person> persons = new... 可以从数据结构的哪几个方面优化Spark？举例说明 1、优先使用数组以及字符串，而不是集合类。也就是说，优先使用array，而不是ArrayList、LinkedList、HashMap等集合。 比如：企业应用中的做法是，对于对于HashMap、List这种数据结构，统一用String拼接成特殊格式的字符串，比如Map<Integer，Person> persons = new...
- 任何内容RDD都可以保存到Elasticsearch，在实践中，这意味着RDD类型是Map（Scala或Java的）类型，JavaBeanScala的案例类。如果不是这种情况，则可以轻松地在Spark中转换数据或使用自己的自定义插件ValueWriter。 import org.apache.spark.SparkContext //Spark Scala进口 import ... 任何内容RDD都可以保存到Elasticsearch，在实践中，这意味着RDD类型是Map（Scala或Java的）类型，JavaBeanScala的案例类。如果不是这种情况，则可以轻松地在Spark中转换数据或使用自己的自定义插件ValueWriter。 import org.apache.spark.SparkContext //Spark Scala进口 import ...
- 调优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家... 调优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家...
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- Spark sql 的属性 ① 易整合: 可以通过sql开发对应的应用程序, 也可以使用java/scala/phython/R编写的API来开发 ② 统一的数据源访问: 可以使用相同的方式来连接到不同的数据源 // 即: sparkSession.read.文件格式(文件路径) ③ 兼容hive: 可以使用spark sql来操作hive sql ④ 标准的数据连接: sp... Spark sql 的属性 ① 易整合: 可以通过sql开发对应的应用程序, 也可以使用java/scala/phython/R编写的API来开发 ② 统一的数据源访问: 可以使用相同的方式来连接到不同的数据源 // 即: sparkSession.read.文件格式(文件路径) ③ 兼容hive: 可以使用spark sql来操作hive sql ④ 标准的数据连接: sp...
- 关于sparksql Spark SQL是Spark中专门用来处理结构化数据（每一行数据都遵循Schema信息 —— 建表时表的字段及其 类型）的一个模块； 提供了 DataFrame/Dataset 的对分布式数据处理的基本抽象； 是一个分布式的 SQL 引擎。 关于hive 数据仓库，能使用 SQL 读取、写入和管理存在于分布式存储架构上的大数据集； 结构可以映射到已经存储... 关于sparksql Spark SQL是Spark中专门用来处理结构化数据（每一行数据都遵循Schema信息 —— 建表时表的字段及其 类型）的一个模块； 提供了 DataFrame/Dataset 的对分布式数据处理的基本抽象； 是一个分布式的 SQL 引擎。 关于hive 数据仓库，能使用 SQL 读取、写入和管理存在于分布式存储架构上的大数据集； 结构可以映射到已经存储...
- 算子调优一：mapPartitions 普通的 map 算子对 RDD 中的每一个元素进行操作，而 mapPartitions 算子对 RDD 中每一个分区进行操作。如果是普通的 map 算子，假设一个 partition 有 1 万条数据， 那么 map 算子中的 function 要执行 1 万次， 也就是对每个元素进行操作。 图 2-3 map 算子 imag... 算子调优一：mapPartitions 普通的 map 算子对 RDD 中的每一个元素进行操作，而 mapPartitions 算子对 RDD 中每一个分区进行操作。如果是普通的 map 算子，假设一个 partition 有 1 万条数据， 那么 map 算子中的 function 要执行 1 万次， 也就是对每个元素进行操作。 图 2-3 map 算子 imag...
- 大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只有csdn这一个平台，博客... 大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只有csdn这一个平台，博客...
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