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使用Spark读取Hive中的数据

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...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...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。

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Spark Tips 2: 在Spark Streaming中均匀分配从Kafka directStream 中读出的数据

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<10messages/second的速度。...因为Kafka配置中的default partition number只有2个，在创建topic的时候，没有制定专门的partitionnumber，所以采用了defaultpartition number...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。

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使用Python在Neo4j中创建图数据库

在这篇文章中，我将展示如何使用Python生成的数据来填充数据库。我还将向你展示如何使用Neo4j沙箱，这样就可以使用不同的Neo4j数据库设置。...category和author节点创建数据框，我们将使用它们分别填充到数据库中: def add_categories(categories): # 向Neo4j图中添加类别节点。...，然后通过数据帧中每一行的:authorated或:IN_CATEGORY关系将其连接起来。...同样，在这个步骤中，我们可能会在完整的数据帧上使用类似于explosion的方法，为每个列表的每个元素获取一行，并以这种方式将整个数据帧载入到数据库中。...因为Neo4j是一个事务性数据库，我们创建一个数据库，数据帧的每一行就执行一条语句，这会非常缓慢。它也可能超出可用内存。沙箱实例有大约500 MB的堆内存和500 MB的页面缓存。

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在 Spark 数据导入中的一些实践细节

关于部署、性能测试(美团 NLP 团队性能测试、腾讯云安全团队性能测试)的部分无论是官网还是其他同学在博客中都有比较详尽的数据，本文主要从 Spark 导入出发，算是对 Nebula Graph 对 Spark...配置 Nebula Graph 集群，Nebula Graph 集群正常启动，创建图谱。 Spark 配置文件 config.conf（可以参考文档《Spark 导入工具》）进行配置。...排查 Spark 集群是否存在冲突的包。 Spark 启动时使用配置文件和 sst.generator 快乐地导入。 数据校验。 3.2 一些细节 批量导入前推荐先建立索引。...如果使用的是单独的 Spark 集群可能不会出现 Spark 集群有冲突包的问题，该问题主要是 sst.generator 中存在可能和 Spark 环境内的其他包产生冲突，解决方法是 shade 掉这些冲突的包...3.4 关于 PR 因为在较早的版本使用了 Spark 导入，自然也有一些不太完善的地方，这边也提出了一些拙见，对 SparkClientGenerator.scala 略作了修改。

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每周学点大数据 | No.73 在 HDFS 上使用 Spark

PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.73 在 HDFS 上使用 Spark 小可 ：Spark 不是一个并行计算平台吗...现在我们在本地创建一个包含一些随机句子的文本文件。 实验使用的文本文件的内容如下 ： ? ? 然后将它放入 HDFS 中，使用 HDFS 的 -put 命令，依然要注意放置文件的路径关系。 ?...在完成了从 HDFS 加载文件之后，我们就可以按照需要完成接下来的操作了。我们要做的是选出所有句子中带有“Spark”关键词的句子，并将它们返回。 ? 程序的输出结果如下 ： ? ? ? ?...我们同样可以使用下面这条命令，将运行结果存储到 HDFS 中，这样更加符合分布式并行计算产生结果的数据量同样比较大这个特点。 ?...下期精彩预告 经过学习，我们研究了在 HDFS 上使用 Spark涉及到的一些具体问题。在下一期中，我们将进一步了解Spark 的核心操作——Transformation 和 Action的相关内容。

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Spark Streaming 快速入门系列(3) | DStream中如何创建数据源

用法及说明   测试过程中，可以通过使用ssc.queueStream(queueOfRDDs)来创建DStream，每一个推送到这个队列中的RDD，都会作为一个DStream处理。 2....通过 Spark Streaming创建 Dstream，计算 WordCount package com.buwenbuhuo.spark.streaming.day01 import org.apache.spark...自定义数据源 1. 使用及说明   其实就是自定义接收器   需要继承Receiver，并实现onStart、onStop方法来自定义数据源采集。 2....Kafka 数据源 1. 准备工作 1. 用法及说明   在工程中需要引入 Maven 依赖 spark-streaming-kafka_2.11来使用它。   ...包内提供的 KafkaUtils 对象可以在 StreamingContext和JavaStreamingContext中以你的 Kafka 消息创建出 DStream。

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在 Mac OS X 中创建和使用内存盘

在 Mac OS X 中创建和使用内存盘 在 Windows 系统上一直使用 ImDisk 创建内存盘作为缓存， 将系统临时目录、 浏览器缓存等设置到内存盘， 这样做的好处是很明显的： 1、 内存盘不用定时清理...， 系统重启就自动清空 2、 读写内存的速度是非常快的， 程序运行速度也会加快很多 现在转到 Mac OS X 平台， 当然也要使用内存盘了， 在 OS X 系统上， 创建和使用内存盘比较容易的， 而且不需要借助第三方软件...， 只是设置稍微繁琐一些， 在 OS X 系统上创建和使用内存盘的步骤如下： 1、 打开 AppleScript Editor（找不到的可以直接用 Spotlight 搜索）； 2、 输入下面的脚本：...我的 MBP 4G 内存， 创建 512M 内存盘。 3、 将这个脚本保存为应用程序， 如下图所示： ?...注意问题 1、 系统运行中不要 unmount ramdisk ， 否则可能会出现不可预料的后果； 2、 如果用的是 SSD 硬盘， 就不要再设置内存盘了， SSD 的速度已经很快了；

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在springboot工程中创建定时任务,使用quartz

开篇 这篇只介绍怎么用，不说原理；先说一种常用的定时任务的方法；使用schedule定时任务最常用的是使用Springboot自带schedule；使用springboot自带的schedule实现定时任务...，在定时任务的具体逻辑方法加上注解@Schedule("${cron表达式}")使用Quratz:Quartz 是一个完全由 Java 编写的开源作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制...创建springboot工程： 在IDEA中基于springboot 2.7....JobConfiguration，注意添加注解Configuration;在JobConfiguration中添加两个BeanJobDetail 表示一个具体的可执行的调度程序，Job 是这个可执行程调度程序所要执行的内容...在Trigger中使用withSchedule方法加入调用队列；@Configurationpublic class JobConfiguration { @Value("${quartz.push.cron

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在windows程序中嵌入Lua脚本引擎--使用VS IDE编译Luajit脚本引擎

就是本系列文章中讨论的：在程序中嵌入Lua脚本引擎。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）         首先简要介绍下Lua。它是巴西里约热内卢某高校发明的一种轻量级脚本语言。...编译         在http://luajit.org/install.html#windows里有详细的说明，我们只要在使用VS的Command Prompt中定位到src目录，然后执行msvcbuild.bat...VS IDE编译Luajit         如此便编译成功了。但是，往往我们的工程不是用批处理文件编译的，而是用IDE。本文主要就是说明如何将该批处理文件转换为IDE编译环境。...这些生成的代码将在之后创建的Buildvm工程中使用到。 编译Buildvm辅助程序         在批处理中有 %LJCOMPILE% /I "."...Buildvm也是辅助程序，在它生成后，要使用它再生成一些文件。

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使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图，我只需要这样做： import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot.bar(x='year') plt.show() 只有四行，这绝对是我们在本系列中创建的最棒的多条形柱状图

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使用VBA在PowerPoint中创建倒计时器

图1 首先，在幻灯片中插入一个矩形形状，用来显示倒计时时间。为便于识别，将该形状命名为“countdown”。...ActivePresentation.SlideShowWindow.View.Slide.Shapes("countdown").TextFrame.TextRange = Format((time - Now()), "hh:mm:ss") Loop End Sub 代码中，...回到幻灯片，选择矩形形状，单击功能区“插入”选项卡“链接”组中的“动作”按钮，如下图2所示。...图2 在弹出的“操作设置”对话框中，选取“运行宏”单选按钮，在其下拉列表中选择CountDown过程，如下图3所示。 图3 在幻灯片中，可以设置矩形中的字体及大小，调整矩形位置等。...然后，点击放映幻灯片，在矩形中单击，即可开始倒计时，正如上图1所示。 接下来，我们介绍实现在PPT中显示计时的多种情形下的VBA代码。 未完待续……

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浅谈Spark在大数据开发中的一些最佳实践

在长时间的生产实践中，我们总结了一套基于Scala开发Spark任务的可行规范，来帮助我们写出高可读性、高可维护性和高质量的代码，提升整体开发效率。...Spark cache是使用给定的存储级别来缓存表的内容或查询的输出内容，常用于未来查询中复用原始文件的场景。...在使用 cache 的时候需要平衡好数据 I/O 的开销和计算资源的使用。如果一个数据集cache消耗的I/O时间不是明显小于直接重计算消耗的时间，不建议使用cache。...但是在一些业务场景中的确有这种join的情况，解决方案有两种： 在join前将数据存储到临时目录(一般是HDFS)，再重新加载进来，用来截断血缘。...以下是示例代码: 5 后 记 使用 Spark 开发大数据 ETL 已经成为业界的主流方案。

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

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使用Power Automate在Onedrive for Business中创建空文件夹

在Onedrive for Business（以下简称ODB）中创建一个文件是非常轻松的一件事： 选择想要的路径，设置文件名，选择文件内容（文件内容大部分时候都是来自于其他action，比如邮件附件或者...forms附件等，这里为了简化流程，随便写了一个）： 点击运行，就可以在文件夹中找到这个文件： 但是，如果我们想要创建一个文件夹呢？...不过，在测试的时候我们发现一个问题。如果创建文件时，输入的路径实际并不存在，那么它会自动生成这个路径。...添加一个ODB的删除文件，选择上一步生成文件的ID： 在ODB中查看，果然生成了一个空文件夹。 我们再看一眼所需的时间，只需要14ms，根本忽略不计。...结论： Power Automate flow虽然并没有给我们提供一个单独的action来实现在ODB中创建空白文件夹，但是我们通过一点小技巧就可以巧妙的实现。

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spark使用zipWithIndex和zipWithUniqueId为rdd中每条数据添加索引数据

spark的rdd中数据需要添加自增主键，然后将数据存入数据库，使用map来添加有的情况是可以的，有的情况是不可以的，所以需要使用以下两种中的其中一种来进行添加。...zipWithIndex def zipWithIndex(): RDD[(T, Long)] 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的ID（索引号）组合成键/值对。...scala> var rdd2 = sc.makeRDD(Seq("A","B","R","D","F"),2) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD...ID值为：该分区索引号， 每个分区中第N个元素的唯一ID值为：(前一个元素的唯一ID值) + (该RDD总的分区数) 看下面的例子： scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq("...A","B","C","D","E","F"),2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[44] at makeRDD

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在.NET 6 中如何创建和使用 HTTP 客户端 SDK

在这篇文章中，我将分享在.NET 6 中创建和使用 HTTP 客户端 SDK 的方方面面。 客户端 SDK 在远程服务之上提供了一个有意义的抽象层。本质上，它允许进行远程过程调用（RPC）。...在一台机器上同时打开的并发 TCP 连接数量是有限的。这种考虑也带来了一个重要的问题——“我应该在每次需要时创建 HttpClient，还是只在应用程序启动时创建一次？”...提供一个自定义的扩展方法用于在 DI 中添加类型化的 HttpClient。...优点➕： 可以完全控制行为和数据契约。你甚至可以编写一个“智能”API 客户端，如果有需要的话，在特殊情况下，你可以把一些逻辑移到 SDK 里。...例如，在配置上存在不匹配。 需要团队其他成员了解如何阅读和编写使用 Refit 开发的代码。 对于中 / 大型 API 来说，仍然有一些时间消耗。感兴趣的读者还可以了解下 RestEase。

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