文章目录 背景 安装 PySpark 使用 连接 Spark Cluster Spark DataFrame Spark Config 条目 DataFrame 结构使用说明 读取本地文件 查看...Spark 配置可以各种参数，包括并行数目、资源占用以及数据存储的方式等等 Resilient Distributed Dataset (RDD) 可以被并行运算的 Spark 单元。...Config 条目 配置大全网址 Spark Configuration DataFrame 结构使用说明 PySpark 的 DataFrame 很像 pandas 里的 DataFrame 结构 读取本地文件...Tokyo'}}, ] json.dump(people, open('people.json', 'w')) # Load Data into PySpark automatically df = spark.read.load...---+-------+----------+ only showing top 2 rows """ # pyspark.sql.function 下很多函保活 udf（用户自定义函数）可以很好的并行处理大数据
2.在文件上直接运行 SQL 我们前面都是使用read API 先把文件加载到 DataFrame, 然后再查询....API读取数据 2.1 加载JSON 文件 Spark SQL 能够自动推测 JSON数据集的结构，并将它加载为一个Dataset[Row]. ...2.2 读取Parquet 文件 Parquet 是一种流行的列式存储格式，可以高效地存储具有嵌套字段的记录。...Spark SQL 提供了直接读取和存储 Parquet 格式文件的方法 1....注意: Parquet格式的文件是 Spark 默认格式的数据源.所以, 当使用通用的方式时可以直接保存和读取.而不需要使用format spark.sql.sources.default 这个配置可以修改默认数据源
问题导读 1.dataframe如何保存格式为parquet的文件？ 2.在读取csv文件中，如何设置第一行为字段名？ 3.dataframe保存为表如何指定buckete数目？...]是参数类型 实例化sparksession [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...val usersDF = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet") 用来读取数据。...csv文件。...usersDF.write.partitionBy("favorite_color").format("parquet").save("namesPartByColor.parquet") 在文件系统中按给定列
处理器主频和散热遇到瓶颈，多核处理器成为主流，并行化计算应用不断增加。 开源软件的成功使得大数据技术得以兴起。...而后台会有程序按一定策略对这些文件进行合并。合并的原因有：减少小文件，进而减少读取时IO来提升读性能。...计算并行化 算法优化 具体而言，Spark 提供了三种 Join 执行策略： BroadcastJoin：当一个大表和一个小表进行Join操作时，为了避免数据的Shuffle，可以将小表的全部数据分发到每个节点上...图中同一阶段有多个数据流体现的是并行。中间的 shuffle 是在聚合、关联、全局排序等操作时会出现的。比如这里的 reduceByKey 就是将相同 key 的数据移动到相同的 partition。...在版本升级，修改程序并行度时不需要重启。 反压机制，即便数据量极大，Flink 也可以通过自身的机制减缓甚至拒绝接收数据，以免程序被压垮。
Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口，是DataFrame之上更高一级的抽象。...Parquet格式是Spark SQL的默认数据源，可通过spark.sql.sources.default配置 2.通用的Load/Save函数 *读取Parquet文件... *Spark SQL提供支持对于Parquet文件的读写，也就是自动保存原始数据的schema 读取json文件 ...通过这种方式，用户可以获取多个有不同Schema但相互兼容的Parquet文件。 ...result.show() } } 4.Sql 实现WordCount 使用SparkSession.read.textFile读取文件
那我们该如何同时处理多个文件描述符呢？...在《深入操作系统，理解I/O与零拷贝技术》一文中，我们讲解了最常用的文件读取在底层是如何实现的，程序员最常用的这种IO方式被称为阻塞式IO。...也就是说：当我们进行IO操作，比如读取文件时，如果文件没有读取完成，那么我们的程序（线程）会被阻塞而暂停执行，这在多线程中不是问题，因为操作系统还可以调度其它线程。...event loop在处理用户请求，这样当event loop线程被阻塞暂停运行时所有用户请求都没有办法被处理。...异步IO时，假设调用aio_read函数（具体的异步IO API请参考具体的操作系统平台），也就是异步读取，当我们调用该函数后可以立即返回，并继续其它事情，虽然此时该文件可能还没有被读取，这样就不会阻塞调用线程了
撰写本文时 Spark 的最新版本为 2.0.0 概述 Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。...通过这种方式，最终可能会形成不同但互相兼容的多个 Parquet 文件。Parquet 数据源现在可以自动检测这种情况并合并这些文件。...你可以通过以下方式启用： 当读取 Parquet 文件时，将 mergeSchema 选项设置为 true，下面代码中有示例，或 设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 为 true...注意，这些依赖也必须分发到各个节点，因为需要通过 Hive 序列化和反序列化库来读取 Hive 数据和将数据写入 Hive。...这些选项描述了多个 workers 并行读取数据时如何分区。
读取大量小文件-用wholeTextFiles 当我们将一个文本文件读取为 RDD 时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素。...也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个pairRDD，其中键是文件名，值是文件内容。...val input:RDD[String] = sc.textFile("dir/*.log") 如果传递目录，则将目录下的所有文件读取作为RDD。文件路径支持通配符。...但是这样对于大量的小文件读取效率并不高，应该使用 wholeTextFiles 返回值为RDD[(String, String)]，其中Key是文件的名称，Value是文件的内容。...--- wholeTextFiles读取小文件: val filesRDD: RDD[(String, String)] = sc.wholeTextFiles("D:\\data\\files", minPartitions
那么有没有办法能够减少处理的时间呢？经过调研后发现，使用异步任务队列是个不错的办法。...由于项目是基于 NodeJS 的，我们可以利用 PM2 的 Cluster 模式来启动多个任务处理器，并行地处理任务。...在本地开发中为了快速完成 Redis 的安装，我使用了 Docker 的办法（默认机器已经安装了 Docker）。...'+ e) }) 在运行该文件时，会自动连接 Redis，并且在 ready 状态时执行任务处理器 taskHandler()。...由于我们有多个 worker 但只有一个 Redis，那么在读取黄色标记值的时候很可能会出现“冲突”的问题。
并发通信 在工程上，有2种最常见的并发通信模型：共享数据和消息。 被共享的数据可能有多种形式，如：内存数据块，磁盘文件，网络数据等。 如果是通过共享内存来实现并发通信，那就只能使用锁了。...channel channel是Golang在语言级别提供的goroutine间通信方式，可以使用channel在两个或多个goroutine之间传递消息。...创建一个带缓冲的channel： // 在调用make()时将缓冲区大小作为第二个参数传入即可 c := make(chan int, 1024) 带缓冲区的channel即使没有读取方，写入方也可以一直往...fmt.Println("Received:", val) } 多核并行化 多核并行化是指尽量利用CPU多核特性来将任务并行化执行。...具体到Golang中，就是要知道CPU核心的数量，并针对性地将计算任务分解到多个goroutine中并行运行。
由于单例模式只生成一个实例，所以减少了系统的性能开销，当一个对象的产生需要比较多的资源时，如读取配置、产生其他依赖对象时，则可以通过在应用启动时直接产生一个单例对象，然后用永久驻留内存的方式来解决（在Java...在并行开发环境中，如果单例模式没有完成，是不能进行测试的，没有接口也不能使用mock的方式虚拟一个对象。 单例模式与单一职责原则有冲突。...，若系统压力增大，并发量增加时则可能在内存中出现多个实例，破坏了最初的预期。...例如读取文件，我们可以在系统启动时完成初始化工作，在内存中启动固定数量的reader实例，然后在需要读取文件时就可以快速响应。...状态随时记录 可以使用异步记录的方式，或者使用观察者模式，记录状态的变化，写入文件或写入数据库中，确保即使单例对象重新初始化也可以从资源环境获得销毁前的数据，避免应用数据丢失。
解决这一挑战的思路从大的方面来说是比较简单的，那就是将整张表中的内容分成不同的区域，然后分区加载，不同的分区可以在不同的线程或进程中加载，利用并行化来减少整体加载时间。...既然没有SequenceID，在Cassandra中是否就没有办法了呢？答案显然是否定的，如果只是仅仅支持串行读取，Cassandra早就会被扔进垃圾桶了。...放到HDFS当然没有问题，那有没有可能对放到HDFS上的sstable直接进行读取呢，在没有经过任务修改的情况下，这是不行的。...试想一下，sstable的文件会被拆分为多个块而存储到HDFS中，这样会破坏记录的完整性，HDFS在存储的时候并不知道某一block中包含有完成的记录信息。...为了做到记录信息不会被拆分到多个block中，需要根据sstable的格式自行提取信息，并将其存储到HDFS上。这样存储之后的文件就可以被并行访问。
那么有没有办法能够减少处理的时间呢？经过调研后发现，使用异步任务队列是个不错的办法。...由于项目是基于 NodeJS 的，我们可以利用 PM2 的 Cluster 模式 [2] 来启动多个任务处理器，并行地处理任务。...在本地开发中为了快速完成 Redis 的安装，我使用了 Docker 的办法（默认机器已经安装了 Docker）。 1....' + e) }) 在运行该文件时，会自动连接 Redis，并且在 ready 状态时执行任务处理器 taskHandler()。...由于我们有多个 worker 但只有一个 Redis，那么在读取黄色标记值的时候很可能会出现“冲突”的问题。
三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action行动算子如foreach时，三者才会开始遍历运算。 三者有许多共同的函数，如filter，排序等。...如果从内存中获取数据，Spark可以知道数据类型具体是什么，如果是数字，默认作为Int处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用BigInt接收，可以和Long类型转换，但是和Int不能进行转换...import spark.implicits._ val value: Dataset[(String, Int)] = rdd01.toDS() // 1-1、普通RDD转为DS，没有办法补充元数据...age: Long): Buff = { buff.sum = buff.sum + age buff.count = buff.count + 1 buff } // 多个缓冲区数据合并...三、SparkSQL数据加载和保存 1、加载数据 spark.read.load是加载数据的通用方法。
半结构化数据格式的好处是，它们在表达数据时提供了最大的灵活性，因为每条记录都是自我描述的。但这些格式的主要缺点是它们会产生额外的解析开销，并且不是特别为ad-hoc(特定)查询而构建的。...无论是text方法还是textFile方法读取文本数据时，一行一行的加载数据，每行数据使用UTF-8编码的字符串，列名称为【value】。 ...，常常使用的数据存储在csv/tsv文件格式中，所以SparkSQL中也支持直接读取格式数据，从2.0版本开始内置数据源。...中读取MySQL表的数据通过JdbcRDD来读取的，在SparkSQL模块中提供对应接口，提供三种方式读取数据： 方式一：单分区模式 方式二：多分区模式，可以设置列的名称，作为分区字段及列的值范围和分区数目...Load 加载数据 在SparkSQL中读取数据使用SparkSession读取，并且封装到数据结构Dataset/DataFrame中。
去掉distinct后，expand 操作就会被合并到Job 1 中，这样以来我们只要在读取文件时增加task， 让每个task处理更少的数据，就能提高效率。...3、解决办法及遇到的问题 该怎么提高读取文件的并行度呢？ 基础表 table_a 存储格式为parquet，我们首先要了解spark sql 是怎么来处理parquet文件的。...parquet 文件的数据是以row group 存储，一个parquet 文件可能只含有一个row group，也有可能含有多个row group ，row group 的大小 主要由parquet.block.size...spark 在处理parquet 文件时，一个row group 只能由一个task 来处理，在hdfs 中一个row group 可能横跨hdfs block ，那么spark是怎么保证一个task只处理一个...读取hdfs文件时，并行了22个task，并且每个task处理数据均匀。 ? 2分40秒就能完成，有没有棒棒哒？
操作系统把IO设备抽象为文件，网络被抽象成了Socket，Socket本身也是一个文件，所以可以用read/write方法来读取和发送网络数据。...有没有办法较少线程数呢？...但是这个思路是对的，有没有办法避免系统调用呢？有，就是多路复用IO。...>>>> 0x0E 并行与并发 提升CPU利用率目前主要的方法是利用CPU的多核进行并行计算，并行和并发是有区别的，在单核CPU上，我们可以一边听MP3，一边Coding，这个是并发，但不是并行，因为在单核...只有在多核时代，才会有并行计算。并行计算这东西太高级，工业化应用的模型主要有两种，一种是共享内存模型，另外一种是消息传递模型。
，宏观上来看，是同时可以与多个快递员沟通(并发效果)、 但是快递员在于用户沟通时耽误前进的速度(浪费CPU)。...) Epoll所支持的文件描述符上限是整个系统最大可以打开的文件数目，例如: 在1GB内存的机器上，这个歌限制大概在10万左右。...缺点： ● 虽然可以监听多个客户端的读写状态，但是同一时间内，只能处理一个客户端的读写操作，实际上读写的业务并发为1。...---- (3) 优缺点 优点： ● 将main thread的单流程读写，分散到多线程完成，这样增加了同一时刻的读写并行通道，并行通道数量N， N为线程池Thread数量。...● 同一时刻的读写并行通道，达到最大化极限，一个客户端可以对应一个单独执行流程处理读写业务，读写并行通道与客户端数量1:1关系。 缺点： ● 该模型过于理想化，因为要求CPU核心数量足够大。
2、资源隔离建议 在Flink中，资源的隔离是通过Slot进行的，也就是说多个Slot会运行在同一个JVM中，这种隔离很弱，尤其对于生产环境。...还需要进一步看 yarn 的日志（ 查看 yarn 任务日志：yarn logs -applicationId -appOwner），如果代码写的没问题，就确实是资源不够了，其实 1G Slot 跑多个...将该 Flink App 调度在 Per Slot 内存更大的集群上。...程序起的并行是否都正常分配了(会有这样的情况出现,假如 5 个并行,但是只有 2 个在几点上生效了,另外 3 个没有数据流动) 检查flink程序有没有数据倾斜，可以通过 flink 的 ui 界面查看每个分区子节点处理的数据量...(FileSystem.java:318) at org.apache.flink.core.fs.Path.getFileSystem(Path.java:298) 解决：pom 文件中去掉和
基本概念 在解释I/O模型之前，我先说明一下几个操作系统的概念 文件描述符fd 文件描述符（file descriptor）是计算机科学中的一个术语，是一个用于表述指向文件的引用的抽象化概念。...文件描述符在形式上是一个非负整数。实际上，它是一个索引值，指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表。 当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时，内核向进程返回一个文件描述符。...在很久之前，科技还没有这么发达的时候，如果我们要烧水， 需要把水壶放到火炉上，我们通过观察水壶内的水的沸腾程度来判断水有没有烧开。...在水烧开之前我们先去客厅看电视了，但是水壶不会主动通知我们， 需要我们时不时的去厨房看一下水有没有烧开，这就是非阻塞的。 异步包含阻塞和非阻塞 我们是用带有提醒功能的水壶烧水。...IO多路复用是指内核一旦发现进程指定的一个或者多个IO条件准备读取，它就通知该进程。
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