Hadoop,Spark,Tez的区别与联系
本文主要介绍,三种计算引擎的的各自优势,与区别,可以帮助你在学习过程中解决学习中的疑惑!
Dataset 的基础知识和RDD转换为DataFrame
Dataset是从Spark1.6 Alpha版本中引入的一个新的数据抽线结构,最懂在Spark2.0版本被定义成Spark新特性。RDD, DataFrame,Dataset数据对比1 RDD数据没有数据类型和元数据信息2 DataFrame添加了Schema信息,每一行的类型固定为Row,每一列
DataFrame基础知识
DataFrame:可以看出分布式Row对象的集合,在二维表数据集的每一列都带有名称和类型,这些就是schema(元数据)Select:col:某一列,as:重命名 filter:过滤groupBy() ,对记录进行分组sort排序。,并且可以从很多数据源中创建,如结构化文件、外部数据库、Hive
大数据ClickHouse(十八):Spark 写入 ClickHouse API
SparkCore写入ClickHouse,可以直接采用写入方式。下面案例是使用SparkSQL将结果存入ClickHouse对应的表中。
Spark SQL 结构化数据文件处理
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个叫作DataFrame的编程模型(带有Schema信息的RDD)。SparkSQL作为分布式SQL查询引擎,让用户可以通过SQL、DataFrameAPI和DatasetAPI三种方法实现对结构化数据的处理。
RDD的分区、依赖关系、机制
RDD的分区原则是分区的个数尽量等于集群中的CPU核心(Core)数目。各种模式下的默认分区数目如下(1) Local模式:默认为本地机器的CPU数目,若设置了local[N].则默认为N.(2) Standalone或者Yarn模式:在“集群中所有CPU核数总和"和“2”这两者中取较大值作为默认值
spark Spark Streaming、kafka数据源Direct模式、 自定义数据源
Spark Streaming广泛运用于流式数据的处理(准实时、微批次的数据处理框架)。使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示,即DStream。DStream 是随时间推移而收到的数据的序列。在内部,每个时间区间收到的数据都作为 RDD 存在,而DStream是由这些RD
Hudi async/inline compaction
hudi compaction分析
添加spark的相关依赖和打包插件(第六弹)
可以看到计算出的单词频数itcast(1)Hadoop(1)spark(1)hello(3)可以看到计算出的单词频数itcast(1)Hadoop(1)spark(1)hello(3)
IDLE开发wordCount程序(第五弹)
以本地模式执行spark程序
体验第一个spark程序(第四弹)
先启动spark集群或者启动hdfs集群,如果之前有开启,则需要重新关闭再开启spark集群或者启动hdfs集群。以客户端模式连接Yarn集群,集群的位置可以在HADOOP_CONF_DIR环境变量中配置。以集群模式连接Yarn集群,集群的位置可以在HADOOP_CONF_DIR环境变量中配置。在s
spark集群部署(第三弹)
(1)spark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER:设置zookeeper去启用备用master模式(2)spark.deploy.zookeeper.url=master:指定zookeeper的server地址(3)spark.deploy.zookeeper.dir:
一文看懂大数据生态圈完整知识体系【大数据技术及架构图解实战派】
一文看懂大数据生态圈完整知识体系
搭建Spark开发环境(第二弹)
😊😊😊欢迎来到本博客😊😊😊本篇介绍的是Spark环境的准备🛠🛠🛠预更新📑:体验第一个Spark程序一.环境准备二·.spark的部署方式三.spark集群安装部署一.环境准备配置环境:Hadoop、spark(本人是2.0.0)、JDK(1.8)、Linux(Centos6.7)
搭建Spark开发环境
spark集群基础环境配置:export SCALA_HOME=/opt/module/scala-2.11.8export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin环境配置:export SCALA_HOME=/opt/module/scala-2.11.8export PATH=$P
8000字讲透OBSA原理与应用实践
OBSA项目是围绕OBS建立的大数据和AI生态,其在不断的发展和完善中,目前有如下子项目:hadoop-obs项目和flink-obs项目。
spark:指定日期输出相应日期的日志(入门级-简单实现)
指定日期为2015.05.20,输出这一天的日志。代码如下(日志文件自己找)
spark:计算不同分区中相同key的平均值(入门级-简单实现)
计算不同分区中相同key的平均值。combineByKey实现、aggregateByKey实现。
spark学习笔记(三)——sparkcore基础知识
ApplicationMaster用于向资源调度器申请执行任务的资源容器Container,,监控整个任务的执行,跟踪整个任务的状态,处理任务失败等异常情况。sparkstreaming提供了丰富的处理数据流的API。(9)执行main函数,执行Action算子(Action。(9)执行main函数