本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =。以后还是要按时完成任务。废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量)。
本篇博客,博主为大家介绍的是关于Spark中数据分区器的一些概念及使用讲解。
对于只存储 value的 RDD, 不需要分区器. 只有存储Key-Value类型的才会需要分区器. 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 过程后属于哪个分区和 Reduce 的个数.
本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =。以后还是要按时完成任务。废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量)。 键值对(PaiRDD) 1.创建 1 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 2 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByKey,fo
键值对 RDD 通常用来进行聚合计算。我们一般要先通过一些初始 ETL(抽取、转化、装载)操作来将数据转化为键值对形式。键值对 RDD 提供了一些新的操作接口(比如统计每个产品的评论,将数据中键相同的分为一组,将两个不同的 RDD 进行分组合并等)。
Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系,在DAG调度中需要对计算过程划分Stage,而划分依据就是RDD之间的依赖关系。
我们都知道在spark中,RDD是其基本的抽象数据集,其中每个RDD由多个Partition组成。在job的运行期间,参与运算的Parttion数据分布在多台机器中,进行并行计算,所以分区是计算大数据量的措施。
配置 config("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode","dynamic") 注意 1、saveAsTable方法无效,会全表覆盖写,需要用insertInto,详情见代码 2、insertInto需要主要DataFrame列的顺序要和Hive表里的顺序一致,不然会数据错误!
3.2 弹性分布式数据集 本节简单介绍RDD,并介绍RDD与分布式共享内存的异同。 3.2.1 RDD简介 在集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(resilient distributed dataset,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制,就能够减少机器之间的数据重排(data shuffling)。Spark提供了“partitionBy”运算符,能够通过集群中多台机器之间对原始RDD进行数据再分配来创建一个
1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。
接收一个返回值为布尔类型的函数作为参数。当某个RDD调用filter方法时,会对该RDD中每一个元素应用f函数,如果返回值类型为true,则该元素会被添加到新的RDD中。
从一个已知的 RDD 中创建出来一个新的 RDD 例如: map就是一个transformation.
b.默认分区器,对于第一个join会返回一个以电脑core总数为分区数量的HashPartitioner.第二个join会返回我们设定的HashPartitioner(分区数目3)
本文中,云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。还要学习在 SQL 的帮助下,如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。
1. 由于其输入参数包括 DataFrame / SQLContext,因此 DataSource API 兼容性取决于这些上层的 API。
由于上面的限制和问题, Spark SQL 内置的数据源实现(如 Parquet,JSON等)不使用这个公共 DataSource API。
腾讯QQ有着国内最大的关系链,而共同好友数,属于社交网络分析的基本指标之一,是其它复杂指标的基础。借助Spark GraphX,我们用寥寥100行核心代码,在高配置的TDW-Spark集群上,只花了2个半小时,便完成了原来需要2天的全量共同好友计算。这标志着QQ千亿级别的关系链计算进入了小时级别时代,并具备复杂图模型的快速计算能力。 问题描述 共同好友数可以用于刻画用户与用户间的关系紧密程度,包括 陌生人/熟人分析,好友亲密度,好友推荐,社团划分等各个方面,是社交网络分析的最基础指标。其计算逻辑非常简单明了
Spark是大数据分析的利器,在工作中用到spark的地方也比较多,这篇总结是希望能将自己使用spark的一些调优经验分享出来。
今天的任务是将伦敦自行车租赁数据分为两组,周末和工作日。将数据分组到更小的子集进行进一步处理是一种常见的业务需求,我们将看到Spark如何帮助我们完成这项任务。
依样画葫芦娃 我们也许不知道怎么自定义一个分区,那么可以看看spark 自带的是怎么写的;如HashPartitioner
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第二篇,为大家带来的是RDD的转换的内容。
前几天在Python白银交流群【Kim】问了一个Python代码的问题。问题如下:为啥这段代码指定了local[2]默认分区数还是11不是2呢?
StreamingPro现在支持以SQL脚本的形式写Structured Streaming流式程序了: mlsql-stream。不过期间遇到个问题,我希望按天进行分区,但是这个分区比较特殊,就是是按接收时间来落地进行分区,而不是记录产生的时间。
与许多专有的大数据处理平台不同,Spark建立在统一抽象的RDD之上,使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景,包括MapReduce,Streaming,SQL,Machine Learning以及Graph等。这即Matei Zaharia所谓的“设计一个通用的编程抽象(Unified Programming Abstraction)。这正是Spark这朵小火花让人着迷的地方。 要理解Spark,就需得理解RDD。 RDD是什么? RDD,全称为Resilient Distributed Da
头条号上说过近期分享Spark SQL系列文章,前面在头条号上分享了Dataset API的基本操作和复杂操作,不知道下面大家有没有自己测试一下。
Spark相比于Mapreduce的一大优势就是提供了很多的方法,可以直接使用;另一个优势就是执行速度快,这要得益于DAG的调度,想要理解这个调度规则,还要理解函数之间的依赖关系。 本篇就着重描述
在平常工作中,难免要和大数据打交道,而有时需要读取本地文件然后存储到Hive中,本文接下来将具体讲解。
(1)zeroValue:给每一个分区中的每一个key一个初始值; (2)seqOp:函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value; (3)combOp:函数用于合并每个分区中的结果。
Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。
在流式计算中,数据是持续不断来的,有时候我们要对一些数据做跨周期(Duration)的统计,这个时候就不得不维护状态了。而状态管理对Spark 的 RDD模型是个挑战,因为在spark里,任何数据集都需要通过RDD来呈现,而RDD 的定义是一个不变的分布式集合。在状态管理中,比如Spark Streaming中的word-count 就涉及到更新原有的记录,比如在batch 1 中 A 出现1次,batch 2中出现3次,则总共出现了4次。这里就有两种实现:
前几天,有人在星球里,问了一个有趣的算子,也即是RepartitionAndSortWithinPartitions。当时浪尖也在星球里讲了一下,整个关于分区排序的内容。今天,在这里给大家分享一下。
来源:https://www.cnblogs.com/piaolingzxh/p/5469964.html
Java中,函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。(Java1.8支持了lamda表达式)
有时候需要访问同一组值,不做持久化,会重复生成,计算机代价和开销很大。持久化作用:
import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
print("pyspark version"+str(sc.version)) map
Spark框架核心概念 首先介绍Spark中的核心名词概念,然后再逐一详细说明。 RDD:弹性分布式数据集,是Spark最核心的数据结构。有分区机制,所以可以分布式进行处理。有容错机制,通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。 依赖关系:RDD的依赖关系是通过各种Transformation(变换)来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种:①窄依赖②宽依赖。 ①窄依赖:父RDD的分区和子RDD的分区关系是:一对一。 窄依赖不会发生Shuffle,执行效率高,spark框架底层
介绍以下Transformations算子: map flatMap mapPartitions mapPartitionsWithIndex filter sample union intersection sortBy sortByKey groupByKey reduceByKey distinct coalesce repartition
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 2,下载spark并解压
RDD中包含很多函数,主要可以分为两类:Transformation转换函数和Action函数。
在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢;或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常。总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行。因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识,并知道在Spark作业运行过程中,有哪些资源参数是可以设置的,以及如何设置合适的参数值。
我们需要一个效率非常快,且能够支持迭代计算和有效数据共享的模型,Spark 应运而生。RDD 是基于工作集的工作模式,更多的是面向工作流。 但是无论是 MR 还是 RDD 都应该具有类似位置感知、容错和负载均衡等特性。
GraphX 是新的(alpha)的图形和图像并行计算的Spark API。从整理上看,GraphX 通过引入 弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph)继承了Spark RDD:一个将有效信息放在顶点和边的有向多重图。为了支持图形计算,GraphX 公开了一组基本的运算(例如,subgraph,joinVertices和mapReduceTriplets),以及在一个优化后的 PregelAPI的变形。此外,GraphX 包括越来越多的图算法和 builder 构造器,以简化图形分析任务。
所以主要了解HashPartitioner分区器,RangePartitioner分区器及自定义分区器。
支持的数据源:hdfs、hive、hbase、kafka、mysql、es、mongo
之前写过一篇文章,如何提高ElasticSearch 索引速度。除了对ES本身的优化以外,我现在大体思路是尽量将逻辑外移到Spark上,Spark的分布式计算能力强,cpu密集型的很适合。这篇文章涉及的调整也是对SparkES 多维分析引擎设计 中提及的一个重要概念“shard to partition ,partition to shard ” 的实现。不过目前只涉及到构建索引那块。
在Hadoop 多文件输出MultipleOutputFormat中介绍了如何在Hadoop中根据Key或者Value的值将属于不同的类型的记录写到不同的文件中。在这里面用到了MultipleOutputFormat这个类。
Spark:通用大数据快速处理引擎。可以基于Hadoop上存储的大数据(HDFS、Hive、HBase等任何实现了Hadoop接口的存储系统)进行计算。
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