;@c197f46 dependency partitions size:2 scala> scala> val mapRDD = flatMapRDD.map(word => (word...;@c197f46 dependency partitions size:2 scala> scala> scala> val counts = mapRDD.reduceByKey(...;@c197f46 dependency partitions size:2 scala> 从输出我们可以看出，对于任意一个RDD x来说，其dependencies代表了其直接依赖的RDDs（一个或多个...同样可以通过dependency.getParents方法和爷爷RDD.compute来得出如何从父RDD回朔到爷爷RDD，依次类推，可以回朔到第一个RDD 那么，如果某个RDD的partition计算失败...可以看出每个RDD都有一个编号，在回朔的过程中，每向上回朔一次变回得到一个或多个相对父RDD，这时系统会判断该RDD是否存在（即被缓存），如果存在则停止回朔，如果不存在则一直向上回朔到某个RDD存在或到最初
背景 XX实例（一主一从）xxx告警中每天凌晨在报SLA报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性） XX实例的慢查询数量最多...select arrival_record 语句在mysql中最多扫描的行数为5600万、平均扫描的行数为172万，推断由于扫描的行数多导致的执行时间长 查看执行计划 explain select...where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms...字段的基数大，选择性好，可对该字段单独建立索引，select arrival_record sql就会使用到该索引 现在已经知道了在慢查询中记录的select arrival_record where...34 分钟，pt-osc花费时间为57 分钟，使用onlne ddl时间约为pt-osc工具时间的一半。
MySQL 大表如何优化查询效率？ 背景 XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。...) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03...-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G select arrival_record 语句在 MySQL 中最多扫描的行数为 5600 万、平均扫描的行数为 172...②传入的过滤条件： where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00...34 分钟，pt-osc 花费时间为 57 分钟，使用 onlne DDL 时间约为 pt-osc 工具时间的一半。
背景 XX 实例（一主一从）xxx 告警中每天凌晨在报 SLA 报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟。...) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03...select arrival_record 语句在 MySQL 中最多扫描的行数为 5600 万、平均扫描的行数为 172 万，推断由于扫描的行数多导致的执行时间长。...②传入的过滤条件： where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00...34 分钟，pt-osc 花费时间为 57 分钟，使用 onlne DDL 时间约为 pt-osc 工具时间的一半。
背景 XX实例（一主一从）xxx告警中每天凌晨在报SLA报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性） XX实例的慢查询数量最多...15:00:00’ and receive_spend_ms>=0\G select arrival_record 语句在mysql中最多扫描的行数为5600万、平均扫描的行数为172万，推断由于扫描的行数多导致的执行时间长...where product_id=26 and receive_time between ‘2019-03-25 14:00:00’ and ‘2019-03-25 15:00:00’ and receive_spend_ms...receive_time字段的基数大，选择性好，可对该字段单独建立索引，select arrival_record sql就会使用到该索引 现在已经知道了在慢查询中记录的select arrival_record...34 分钟，pt-osc花费时间为57 分钟，使用onlne ddl时间约为pt-osc工具时间的一半 做DDL 参考 实施 由于是一主一从实例，应用是连接的vip，删除重建索引采用online ddl
（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性） XX实例的慢查询数量最多（执行时间超过1s的sql会被记录），XX应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务 分析 使用...select arrival_record 语句在mysql中最多扫描的行数为5600万、平均扫描的行数为172万，推断由于扫描的行数多导致的执行时间长 查看执行计划 explain select count...where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms...字段的基数大，选择性好，可对该字段单独建立索引，select arrival_record sql就会使用到该索引 现在已经知道了在慢查询中记录的select arrival_record where语句传入的参数字段有...34 分钟，pt-osc花费时间为57 分钟，使用onlne ddl时间约为pt-osc工具时间的一半 做DDL 参考 ?
[19] at makeRDD at :25 2）将RDD转换为携带当前时间戳不做缓存 scala> val nocache = rdd.map(_.toString+System.currentTimeMillis...) nocache: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[20] at map at :27 3）多次打印结果 scala...) 4）将RDD转换为携带当前时间戳并做缓存 scala> val cache = rdd.map(_.toString+System.currentTimeMillis).cache cache:...org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[21] at map at :27 5）多次打印做了缓存的结果 scala> cache.collect...at parallelize at :24 3）将RDD转换为携带当前时间戳并做checkpoint scala> val ch = rdd.map(_+System.currentTimeMillis
ParallelCollectionRDD[19] at makeRDD at :25 // 2.将RDD转换为携带当前时间戳不做缓存 scala> val nocache = rdd.map...] at map at :27 // 3.多次打印结果 scala> nocache.collect res0: Array[String] = Array(buwenbuhuo1538978275359...res2: Array[String] = Array(buwenbuhuo1538978283199) // 4.将RDD转换为携带当前时间戳并做缓存 scala> val cache = rdd.map...[21] at map at :27 // 5.多次打印做了缓存的结果 scala> cache.collect res3: Array[String] = Array(buwenbuhuo1538978435705...所以，建议对 checkpoint()的 RDD 使用持久化, 这样 RDD 只需要计算一次就可以了. 本次的分享就到这里了
代码示例： import pandas as pd obj = pd.Series([1,4,7,8,9]) obj Series 的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。...由于我们没有为数据指定索引，于是会自动创建一个 0 到 N-1（ N 为数据的长度）的整数型索引。...使用 NumPy 函数或类似 NumPy 的运算（如根据布尔型数组进行过滤、标量乘法、应用数学函数等）都会保留索引值的链接，代码示例： obj2*2 np.exp(obj2) 还可以将 Series...看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。...(bb)) ''' A 0 B 1 C 2 D 3 Name: 2019-03-25 00:00:00, dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series
考虑到内容比较繁琐，故分成了一个系列博客。本篇作为该系列的第一篇博客,为大家介绍的是SparkSession与DataFrame。 码字不易，先赞后看，养成习惯! ?...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...上同样是可以使用的。...DataFrame 2.1 创建 在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的...19| Justin| +----+-------+ 2）从RDD中转换 参照第2.5节的内容:DateFrame 转换为RDD 3） 从Hive Table进行查询返回 这个将在后面的博文中涉及到
以时间戳查询消息 (1) Kafka 新版消费者基于时间戳索引消费消息 kafka 在 0.10.1.1 版本增加了时间索引文件，因此我们可以根据时间戳来访问消息。...: " + df.format(now)); long fetchDataTime = nowTime - 1000 * 60 * 30; // 计算30分钟之前的时间戳...说明：基于时间戳查询消息，consumer 订阅 topic 的方式必须是 Assign (2) Spark基于kafka时间戳索引读取数据并加载到RDD中 以下为一个通用的，spark读取kafka...中某段时间之前到执行程序此刻的时间范围内的数据并加载到RDD中的方法： package com.bonc.utils import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer...18:27,所以只会消费partition2中的消息) topic = dev3-yangyunhe-topic001, partition = 2 offset = 0 topic = dev3-yangyunhe-topic001
，Spark 将会调用 toString 方法，将它装换为文件中的文本。...这是因为在每次调用 processNewLogs() 时都会用到 join() 操作，而我们对数据集是如何分区的却一无所知。...说白了还是以文本文件的形式存储，只是文本的格式已经在程序中转换为 JSON。...Spark 闭包里的执行器代码可以使用累加器的 += 方法(在 Java 中是 add)增加累加器的值。 ...:00:46 +0800] "GET http://cdn.v.abc.com.cn/videojs/video.js HTTP/1.1" 200 174055 "http://www.abc.com.cn
1） Spark对图计算的支持 Spark从最开始的关系型数据查询，到图算法实现，到GraphFrames库可以完成图查询。...[b3d69fd82df336eb9fd59d1509bc689c.png] 2） GraphFrames的优势 GraphFrames是类似于Spark的GraphX库，支持图处理。...但GraphFrames建立在Spark DataFrame之上，具有以下重要的优势： 支持Scala，Java 和Python AP：GraphFrames提供统一的三种编程语言APIs，而GraphX...方便、简单的图查询：GraphFrames允许用户使用Spark SQL和DataFrame的API查询。...：比如我们查询从旧金山到布法罗，中间有一次中转的航班。
前言 我们在php中对于时间操作主要是用时间戳和时间格式相互转换来计算，一般都是用时间戳进行计算，用时间格式进行展示，相对来说还是比较方便的。...) ***************** 打印结果 1594091568 1594091568795021000 把指定的时间戳转换为时间对象 t := time.Unix(1593654704...在php中我们一般可以直接转换，golang中需要先把各自转换为时间对象，然后再转换成对应的类型 格式化时间显示 // 获取当前时间，进行格式化 fmt.Println(time.Now(...).Format("2006-01-02 15:04:05")) // output: 2016-07-27 08:57:46 // 时间戳转换为时间格式 方法1: 先把时间转换为时间对象...15:04:05")) // output: 2016-07-27 08:38:19 方法2: // 获取指定时间戳的年月日，小时分钟秒 t := time.Unix(1469579899
mor表，发现对于同一个spark SQL在同一个beeline session里面不同时间查到的东西都是一样的。...除此之外还有个问题就是，在同一个beeline session里面再过一段时间后，由于有些文件被合并了，再查会报以前的log文件找不到的问题。...with driver 22/10/24 17:46:00 INFO Executor: Starting executor ID 4 on host host121 22/10/24 17:46:00...org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.callGetBlockLocations(DFSClient.java:863) ... 38 more 解决方法 refresh table xxx 或者设置如下参数，也就是metadata的过期时间...，将其设置为hudi clean清理周期以内 spark.sql.metadataCacheTTLSeconds 1 本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA
前言 我们在php中对于时间操作主要是用时间戳和时间格式相互转换来计算，一般都是用时间戳进行计算，用时间格式进行展示，相对来说还是比较方便的(date,strtotime,time函数等等)。...) ***************** 打印结果 1594091568 1594091568795021000 把指定的时间戳转换为时间对象 t := time.Unix(1593654704...在php中我们一般可以直接转换，golang中需要先把各自转换为时间对象，然后再转换成对应的类型 格式化时间显示 // 获取当前时间，进行格式化 fmt.Println(time.Now(...).Format("2006-01-02 15:04:05")) // output: 2016-07-27 08:57:46 // 时间戳转换为时间格式 方法1: 先把时间转换为时间对象...15:04:05")) // output: 2016-07-27 08:38:19 方法2: // 获取指定时间戳的年月日，小时分钟秒 t := time.Unix(1469579899
日期与时间 在Python中对时间和日期的处理方式有很多，其中转换日期是最常见的一个功能。Python中的时间间隔是以秒为单位的浮点小数。 时间戳 Python中基本都是以时间戳来保存当前时间的。...时间戳是指格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒起至当下的总秒数。通俗的讲， 时间戳是一份能够表示一份数据在一个特定时间点已经存在的完整的可验证的数据。...Python中使用time模块的time函数来获取当前的时间戳，示例代码如下： """ -*- coding:uft-8 -*- author: 小甜 """ import time time_stamp...：1(夏令时)、0(不是夏令时)、-1(未知)，默认 -1 获取当前时间 从返回的时间戳转变为时间元组可以使用time模块的localtime()函数； time.gmtime([secs])也返回一个时间元组..., tm_yday=148, tm_isdst=-1) # 将时间元组转换为秒（时间戳） time_stamp = time.mktime(localtime_tuple) print(time_stamp
目前线上的 Spark App 任务支持 Spark 2.3、Spark 3.1 两个版本，并且支持 python2/3、 java、scala 类型，运行平台各自支持 yarn 和 k8s, 血缘的收集机制需要考虑适配所有上述所有任务...设计思路 Spark App 任务的解析思路通常有以下三类： 基于代码解析：通过解析 Spark App 的逻辑去达到血缘解析的目的， 类似的产品有 SPROV[1]。...因为Spark App 的写法多样，基于代码的解析需要考虑java、python、 scala，显得过于复杂，我们首先考虑了基于日志的分析。...基于此我们最终采用了基于动态监听的方式，并且调研了 spline, 进行了可用性分析。下面介绍下 spline 的使用和设计原理。 三....总结 目前 spline agent 有一些无法处理的血缘场景，如下所示： 无法解析到 RDD 中的来源逻辑， 如果 dataframe 转换为 RDD 进行操作，则无法追踪到这之后的血缘。
Spark Streaming： 实时数据流处理组件，类似Storm 提供API来操作实时数据流 使用场景是从Kafka等消息队列中接收数据实时统计 Spark Mlib： 包含通用机器学习功能的包，...安装Hadoop（不做介绍） 解压Spark到对应位置，然后在spark-env.sh中添加SPARK_DIST_CLASSPATH run-example SparkPi已可以正常运行示例 注意几点：...能够处理分布在集群上的数据 Spark把数据加载到节点的内存中，故分布式处理可以秒级完成 快速迭代计算，实时查询，分析等都可以在shell中完成 有Scala shell和Python shell Scala.../bin/bash 开发环境搭建 安装Scala环境 注意： Scala环境本身的安装跟Spark无关，Scala本身就是一门类似Java的语言 可以在非集群内的主机安装该开发环境，然后通过ssh提交集群运行即可...（Spark版本2.x.x - Scala版本2.11.x以上，在IDEA中新建项目时会在首选项中进行选择） 第一个Scala程序：WordCount 注意： 类似于Hadoop，如果开发环境不在集群内
比如：婚车（判断是否属于一个车队） 碰撞：这里不是撞车分析，而是在几个电子围栏内（比如，监测点1，监测点2），同一辆车，在某一个时间范围内，检测出该车出现在不同的监测点。...在 java 中底层有很多类似的操作。 // 如何选择取值方式建议 // 如果我们确定 map 有这个 key，则应当使用 map(key)，速度快。... 数据结构：卡口id，车速（没有包含数据生产时的时间戳） 堵车状态的转换逻辑（if else），为的是生产的数据尽可能的贴近现实情况 二、数据消费 kafka（高级 API,spark... 提供的工具包） --> redis 时间窗口的大小为 60 秒 时间窗口的滑动步长为 60 秒 数据存储在 redis 中，使用的是数据类型是 Hash(即 Map 类型)：KV...2、5秒内聚合的数据该如何处理呢？答：保存到 redis 中（即落盘）。 3、那么下一个时间窗口的新的数据该如何处理呢？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
