这可能导致该 Task 所在的机器 OOM,或者运行速度非常慢。 数据倾斜是如何造成的 在 Shuffle 阶段。同样 Key 的数据条数太多了。...由于同一个 Stage 内的所有 Task 执行相同的计算，在排除不同计算节点计算能力差异的前提下，不同 Task 之间耗时的差异主要由该 Task 所处理的数据量决定。...如何定位导致数据倾斜的代码 数据倾斜只会发生在 shuffle 过程中。...这里我们就以 Spark 最基础的入门程序——单词计数来举例，如何用最简单的方法大致推算出一个 stage 对应的代码。...然后我们就知道如何快速定位出发生数据倾斜的 stage 对应代码的哪一个部分了。
本文主要介绍如何通过spark进行pv和uv的计算。一般我们经常会计算pv和uv，那么我们计算pv和uv的时候是不是性能最优的呢？...，读取后，我们需要算出不同bucket中不同openid的sendNum的pv和uv，其中pv为sendNum的总和，uv为不重复的openId数。...： 注意，还有一种方法是通过groupbykey的方式，同时可以通过distinct()操作过滤掉重复的数据从而实现uv，但是这里没有使用这种方法。...，一次使用所有数据，一次使用distinct()的数据，那么最后汇总的时候如何处理呢？...同时，在处理时也会出现同一个rdd使用多次的现象，虽然我们可以使用cache把rdd暂时保存在内存中，但是我们应该尽量去使用能够一次的到pv和uv的方法。
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。...Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。...平台本身提供给开发者API 掌握Spark中面向RDD的开发模式，掌握各种transformation和action函数的使用； 掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制； 掌握RDD的计算流程...上的核心框架的使用 Spark作为云计算大数据时代的集大成者，在实时流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面具有显著的优势，我们使用Spark的时候大部分时间都是在使用其上的框架例如Shark、Spark...Spark框架； 前面所述的成为Spark高手的六个阶段中的第一和第二个阶段可以通过自学逐步完成，随后的三个阶段最好是由高手或者专家的指引下一步步完成，最后一个阶段，基本上就是到"无招胜有招"的时期，很多东西要用心领悟才能完成
Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群中安装...Hive2.3.3》，本篇文章主要介绍Hive2.2.0服务如何与CDH集群中的Spark1.6集成，Hive on Spark对于Hive和Spark的版本都有严格的要求，Fayson本文使用的是Hive2.2.0...4.JDK版本为1.8.0_131 2.环境准备 ---- 1.Hive2服务部署成功且正常使用 这里Hive2服务的部署就不在介绍了，可以参考Fayson前面《如何在CDH集群中安装Hive2.3.3...2.将Spark1.6的spark-assembly.jar包上传至HDFS的/spark-jars目录下 [root@ip-172-31-5-38 lib]# pwd /opt/cloudera/HIVE2...2.访问Hive2执行Spark作业时会看到，会在Yarn上启动一个Spark的常驻进程，当前会话的所有SQL操作均在该常驻进程中执行会在该作业下产生多个Job Id，不会产生新的Spark作业，当会话终止时该
Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator...", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g") val sc: SparkContext...user=root&password=yangsiyi" val rows = sqlContext.jdbc(mySQLUrl, "person") val tableName = "spark...table.put(put) println("insert into success") } } 然而并没有什么乱用，发现一个问题，就是说，在RDD取值与写入HBASE的时候...Count()是可以获取到，但是如果我要在configuration中set列，然后进行查询就会报错了。暂时各种办法尝试无果，还在想办法，也不明原因。 ?
引言随着大数据时代的来临，传统SQL方式在处理海量数据的N度关联关系时显得力不从心。图计算技术因其优越性开始崭露头角，尤其在金融领域、广告推荐等实际场景中迅速落地。...本文将深入探讨图计算，以Spark GraphX为例，展示其在任务关系网处理中的应用。我们将从代码解析、运行实例出发，进一步展望图计算在未来的应用场景和其在国内的发展现状。...背景介绍通过 Spark Graphx 图计算实现任务关系网的处理。例如：简单模拟出在一批历史数据，通过 Spark Graphx 将有关联的数据之间组成一张张社交子网。...基于该实现，再谈下图计算可以应用的场景和领域、国内图计算产品现状等。下面我们来详细讲解一下如何实现。代码解析1....这对于电商、物流公司等行业有着显著的实际意义。图计算作为一种强大的数据分析工具，有望在未来在更多领域发挥重要作用。其能力在于挖掘数据背后的关联关系，为决策提供更深层次的洞察和优化方案。
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在...CDH中启用Spark Thrift》，本篇文章Fayson主要介绍如何在Kerberos环境下的CDH集群中部署Spark1.6的Thrift Server服务和Spark SQL客户端。...2.集群已启用Sentry 2.部署Spark Thrift ---- 在CDH自带的Spark1.6的spark-assembly jar包缺少Hive Thrift的相关依赖包，这里部署Spark...注意：这里配置sparke-env.sh时增加了SPARK_DIST_CLASSPATH配置参数，在CDH5.11版本后，Navigator2.10中增加了Spark的血缘分析，需要在spark中添加spark-lineage...前面《如何在CDH中启用Spark Thrift》处理方式是在/etc/spark/conf/classpath.txt文件末尾增加依赖，这种配置方式在修改Spark客户端配置后会被覆盖，需要重新手动加入
distinct(): RDD[T] = withScope { distinct(partitions.length) } //partitions.length:分区数 3.3 解释 我们从源码中可以看到...((x, y) => x, numPartitions).map(_._1) 这个过程是，先通过map映射每个元素和null，然后通过key（此时是元素）统计{reduceByKey就是对元素为KV对的RDD...中Key相同的元素的Value进行binary_function的reduce操作，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。}...，最后再同过map把去重后的元素挑出来。 A4 测试代码 import org.apache.spark....解释：这里仅供理解，在实际运行中，分区会随机使用以及每个分区处理的元素也随机，所以每次运行结果会不同。
ElasticSearch 如何使用 TDigest 算法计算亿级数据的百分位数？ 大家好，我是历小冰。...百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数，具体请求如下所示，分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数，也就是计算网站请求的延迟百分位数...对于少量数据，在内存中维护一个所有值的有序列表， 就可以计算各类百分位数，但是当有几十亿数据分布在几十个节点时，这类算法是不现实的。...对应的，计算百分位数也只需要从这些质心数中找到对应的位置的质心数，它的平均值就是百分位数值。 image.png 很明显，质心数的个数值越大，表达它代表的数据越多，丢失的信息越大，也就越不精准。...image.png 当 ElasticSearch 处理一个数据集时，就是不断将数据集中的数据通过调用 add 函数加入到质心数中，然后统计完毕后，调用其 quantile 来计算百分位数。
Apache Spark 为数据科学提供了许多有价值的工具。...我们将通过一系列的博客文章来描述如何结合使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来使探索性数据科学简单化。...作为这个系列的第一篇文章，我们描述了如何为 HDP2.2 安装/构建 Zeppelin，并揭示一些 Zeppelin 用来做数据挖掘的基本功能。...在之前的步骤中，Zeppelin、Spark 1.3.1 和 Hadoop 2.6 已经构建好了。...在下一篇文章中，我们将深入讨论一个具体的数据科学问题，并展示如何使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来创建一个使用 HDP、Spark 和 Zeppelin 的数据科学项目。
百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数，具体请求如下所示，分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数，也就是计算网站请求的延迟百分位数...对于少量数据，在内存中维护一个所有值的有序列表， 就可以计算各类百分位数，但是当有几十亿数据分布在几十个节点时，这类算法是不现实的。...我们知道，PDF 函数曲线中的点都对应着数据集中的数据，当数据量较少时，我们可以使用数据集的所有点来计算该函数，但是当数据量较大时，我们只有通过少量数据来代替数据集的所有数据。...对应的，计算百分位数也只需要从这些质心数中找到对应的位置的质心数，它的平均值就是百分位数值。 ? 很明显，质心数的个数值越大，表达它代表的数据越多，丢失的信息越大，也就越不精准。...当 ElasticSearch 处理一个数据集时，就是不断将数据集中的数据通过调用 add 函数加入到质心数中，然后统计完毕后，调用其 quantile 来计算百分位数。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。...上面引用了pyspark这个包，如何进行python的包管理可以自行百度。
其中，状态计算是流数据处理中的重要组成部分，用于跟踪和更新数据流的状态。...在 Spark Streaming 中，有两个主要的状态计算算子：updateStateByKey 和 mapWithState。...Spark Streaming 中的状态计算原理在 Spark Streaming 中，状态计算的基本原理是将状态与键（Key）相关联，并在每个时间间隔（batch interval）内，根据接收到的新数据更新状态...mapWithState 更灵活的状态计算介绍mapWithState 是 Spark 1.6 版本中引入的一种更强大和灵活的状态计算算子。...随着技术的不断发展和 Spark 社区的持续贡献，其应用方向和前景将继续保持活力。结语在流数据处理中，状态计算是实现更复杂、更灵活业务逻辑的关键。
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在的速度。...这样修改过之后，果然新建的topic具有了16个partition。可是在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。...显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。
中启用Spark Thrift》和《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用Java JDBC连接非Kerberos...4.Kerberos环境示例 ---- 连接Kerberos环境下的Spark1.6 ThriftServer需要准备krb5.conf文件及keytab文件。...检查导出的fayson.keytab文件 ? 2.启动Spark1.6的ThriftServer服务 ....成功的从Hive库中取出test表的数据。 5.查看Yarn上的作业 ? Spark执行的SQL语句 ?...hive，否则在执行查询的时候会出现访问HDFS文件权限问题 访问Kerberos环境下的Spark ThriftServer需要在运行环境中增加Kerberos的环境
吴军博士在《数学之美》中深入浅出地介绍了由Google的佩奇与布林提出的PageRank算法，这是一种民主表决式网页排名技术。...同时，该算法还要对来自不同网页的链接区别对待，排名越高的网页，则其权重会更高，即所谓网站贡献的链接权更大。...但问题是，如何获得X1,X2,X3,X4这些网页的权重呢？答案是权重等于这些网页自身的Rank。然而，这些网页的Rank又是通过链接它的网页的权重计算而来，于是就陷入了“鸡与蛋”的怪圈。...解决办法是为所有网页设定一个相同的Rank初始值，然后利用迭代的方式来逐步求解。 在《数学之美》第10章的延伸阅读中，有更详细的算法计算，有兴趣的同学可以自行翻阅。...由于PageRank实则是线性代数中的矩阵计算，佩奇和拉里已经证明了这个算法是收敛的。当两次迭代获得结果差异非常小，接近于0时，就可以停止迭代计算。
最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...Google查询了一下，发现实现方式还是比较简单的，用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成...new对象，全部使用TableInputFormat下面的相关的常量，并赋值，最后执行的时候TableInputFormat会自动帮我们组装scan对象这一点通过看TableInputFormat的源码就能明白...： 上面代码中的常量，都可以conf.set的时候进行赋值，最后任务运行的时候会自动转换成scan，有兴趣的朋友可以自己尝试。
SparkSQL特有的接口是DataFrame（数据帧），这是受R语言启发而引入的。建议使用这个接口来访问结构化数据。我们将在下一节详细介绍DataFrame。先来看一个纯SQL接口。...spark-jobserver：提交job的流程需要改进，因为对于非工程师来说，这项工作有点难。你需要理解如何用命令行或者其他UNIX命令去提交Spark job。...Spark目前使用的主要数据结构是RDD和DataFrame。RDD是一个原创的概念，而DataFrame是后来引入的。RDD相对灵活。你可以在RDD结构上运行许多类型的转换与计算。...在大规模机器学习中有两种并行类型：数据并行（data parallelism）及模型并行（model parallelism）。 数据并行 数据并行侧重于把数据分发到集群不同的计算资源上。...虽然数据并行很简单且易于实现，但是数据并行的收集任务（在前面的例子中，就是指计算平均值）会导致性能瓶颈，因为这个任务必须等待分布在集群中的其他并行任务完成后才能执行。
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。...每次执行时都需要从磁盘读取数据，并且在计算完成后需要将中间结果写入到磁盘中，IO开销较大； 延迟高。...Spark最大的特点就是将计算数据、中间结果都存储在内存中，大大减少了IO开销 Spark提供了多种高层次、简洁的API，通常情况下，对于实现相同功能的应用程序，Spark的代码量要比Hadoop少2-...任务采用了数据本地性和推测执行等优化机制。数据本地性是尽量将计算移到数据所在的节点上进行，即“计算向数据靠拢”，因为移动计算比移动数据所占的网络资源要少得多。...Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中
Spark处理数据的能力一般是MR的十倍以上，Spark中除了基于内存计算外，还有DAG有向无环图来切分任务的执行先后顺序。 ?...如何聚合？ – Shuffle Write：上一个stage的每个map task就必须保证将自己处理的当前分区的数据相同的key写入一个分区文件中，可能会写入多个不同的分区文件中。...Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理，Spark1.6之前使用的是静态内存管理，Spark1.6之后引入了统一内存管理。...reduce 中OOM如何处理？ 减少每次拉取的数据量 提高shuffle聚合的内存比例 提高Excutor的总内存 四 Shuffle调优 SparkShuffle调优配置项如何使用？...如何提交Spark-hive任务 将下面代码所在的项目打包, 将含有依赖的jar上传至虚拟机 /** * 读取Hive中的数据 * 要开启 ：enableHiveSupport */ object
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