q=spark spark：http://spark.apache.org/downloads.html scala：https://www.scala-lang.org/download/2.12.12....html 注意 spark 3 使用的版本是 scala 2.12.* 编译器配置 下载scala 插件 工程构建 配置scala 插件 构建scala 本地jar 包工程 file -》 project...structure -》 添加下载的spark 中的jar 包 代码： import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext...请在该工程名称上右键单击，在弹出的菜单中，选择Add Framework Surport ，在左侧有一排可勾选项，找到scala，勾选即可 在项目文件夹下，右键 建立 路径 src -》 main 然后...参考文献 在Windows平台下搭建Spark开发环境（Intellij IDEA）： https://blog.csdn.net/haijiege/article/details/80775792
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。...比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面 （3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...直接将每一个分区表的数据，导入到对应的索引里面，这种方式直接使用大批量的方式导入，性能比方式一好，但由于Hive生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般 方式三： 在scala...spark的driver端进行插入操作。
接着上篇文章，本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。...首下看下用到的依赖包有哪些： 下面看相关的代码，代码可直接在跑在win上的idea中，使用的是local模式，数据是模拟造的： 分析下，代码执行过程： （1）首先创建了一个SparkSession对象，...注意这是新版本的写法，然后加入了es相关配置 （2）导入了隐式转化的es相关的包 （3）通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象，并注册成一个表 （4）导入spark sql后，执行了一个...Row]转换为rdd，最终转化为df （8）执行导入es的方法，按天插入不同的索引里面 （9）结束 需要注意的是必须在执行collect方法后，才能在循环内使用sparkContext，否则会报错的，在服务端是不能使用...sparkContext的，只有在Driver端才可以。
部署模式 在 YARN 中，每个应用程序实例都有一个 ApplicationMaster 进程，该进程是为该应用程序启动的第一个容器。应用程序负责从 ResourceManager 上请求资源。...1.1 Cluster部署模式 在 Cluster 模式下，Spark Driver 在集群主机上的 ApplicationMaster 上运行，它负责向 YARN 申请资源，并监督作业的运行状况。...当用户提交了作业之后，就可以关掉 Client，作业会继续在 YARN 上运行。 ? Cluster 模式不太适合使用 Spark 进行交互式操作。...1.2 Client部署模式 在 Client 模式下，Spark Driver 在提交作业的主机上运行。ApplicationMaster 仅负责从 YARN 中请求 Executor 容器。...在YARN上运行Spark Shell应用程序 要在 YARN 上运行 spark-shell 或 pyspark 客户端，请在启动应用程序时使用 --master yarn --deploy-mode
原文链接：袋鼠云数栈基于 CBO 在 Spark SQL 优化上的探索 一、Spark SQL CBO 选型背景 Spark SQL 的优化器有两种优化方式：一种是基于规则的优化方式 (Rule-Based...，做好 Spark 的优化也将推动着数栈在使用上更加高效易用。...基于上一节的 SQL SELECT COUNT (t1.id) FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id WHERE t1.age > 24 生成的语法树来看下 t1 表中包含大于运算符...三、数栈在 Spark SQL CBO 上的探索 了解完 Spark SQL CBO 的实现原理之后，我们来思考一下第一个问题：大数据平台想要实现支持 Spark SQL CBO 优化的话，需要做些什么...AQE 是动态 CBO 的优化方式，是在 CBO 基础上对 SQL 优化技术又一次的性能提升。
虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。...Spark核心概念 在一个高的抽象层面，一个Spark的应用程序由一个驱动程序作为入口，在一个集群上运行各种并行操作。驱动程序包含了你的应用程序的main函数，然后将这些应用程序分配给集群成员执行。...Spark内部会自动优化和运行计算任务。 安装Apache Spark 为了开始使用Spark，需要先从官网下载。...在Spark的Scala Shell中粘贴以下import语句： import org.apache.spark.mllib.classification....接下来我们将创建一个Scala函数，将数据集中的qualitative数据转换为Double型数值。键入或粘贴以下代码并回车，在Spark Scala Shell。
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51383232 在《Spark快速大数据分析》里有一段不明觉厉的...Scala代码，只用了区区几行即实现了Google的PageRank算法，于是照猫画虎做了个小实验验证了一下。...在Spark中编写PageRank的主体相当简单：首先对当前的ranksRDD和静态的linkRDD进行一次join()操作，来获取每个页面ID对应的相邻页面列表和当前的排序值，然后使用flatMap创建出...实际上，linksRDD的字节数一般来说也会比ranks大得多，毕竟它包含每个页面的相邻页面列表（由页面ID组成），而不仅仅是一个Double值，因此这一优化相比PageRank的原始实现（例如普通的MapReduce...scala这语言是真的很简洁，大数据上的通用示例程序wordcount，用scala写一行搞定，如下图所示： var input = sc.textFile("/NOTICE.txt") input.flatMap
为什么在 Kubernetes 上运行 RabbitMQ？ 在 Kubernetes 上运行 RabbitMQ 结合了两种技术的优势。...在 Kubernetes 上设置 RabbitMQ 要开始在 Kubernetes 上优化 RabbitMQ，您需要先部署它。...以下是使用 Helm 在 Kubernetes 上设置 RabbitMQ 的分步指南。...以下是在 Kubernetes 上设置 RabbitMQ 集群的方法。...在 Kubernetes 上监控 RabbitMQ 监控对于维护和优化 RabbitMQ 性能至关重要。
概述 本文将首先介绍 Spark AQE SkewedJoin 的基本原理以及字节跳动在使用 AQE SkewedJoin 的实践中遇到的一些问题；其次介绍针对遇到的问题所做的相关优化和功能增强，以及相关优化在字节跳动的收益...Spark AQE 能够在 stage 提交执行之前，根据上游 stage 的所有 MapTask 的统计信息，计算得到下游每个 ReduceTask 的 shuffle 输入，因此 Spark AQE...对此，我们使用缓存保证Driver端在消费 MapStatus 时，每个 MapStatus 只会被解压一次，大大降低了优化带来的 Overhead。...场景2：MultipleSkewedJoin 在用户的业务逻辑中，经常出现这样一种场景：一张表的主键需要连续的 join 多张表，这种场景体现在 Spark 的具体执行上，就是连续的 join 存在于同一个...接着，本文介绍了 AQE SkewedJoin 在字节跳动的使用情况，包括日均优化覆盖作业和优化效果，其中30%被优化的 Spark 作业所属于的场景是字节自研支持的。
在新闻推荐中，由于新闻主要为文本的特性，基于内容的推荐（Content-based Recommendation）一直是主要的推荐策略。...AlphaGo/人机大战/人工智能 同理，这两篇文章甚至分类都不同（前者在体育类别，后者在科技），要关联起来就更困难了。...图1 基于主题模型的推荐策略 如上图，LDA预测出的结果是文档在N个topic上的权重分布，我们利用该分布计算文档间的余弦相似度/欧氏距离/皮尔逊相似度等，得出topN的相似文档，可作为相关推荐的结果。...之前实现了一个Python单机版本，10+W的训练集跑了6小时……因此这次，我选择用先前搭建的Spark集群来训练LDA模型。...现在Spark对Java/Python都支持得很好，然而论库函数的支持和性能优化，我只信原生语言，因此选择了Scala（好吧，最近又是Go又是Java又是Python又是Scala，我承认写的时候语法经常会弄混
～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了在 Spark 上实现 WordCount 的相关内容。...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...没错，如果我们希望 Spark 运行在多台计算机上，还要有一个分布式文件系统予以支持，如果输入输出文件存放在多台计算机上，那么 Spark 也就自然在多台计算机上运行了。...王 ：很好，Spark 依然可以将输入输出文件放在 HDFS 上，以便于在多台计算机上运行 Spark 程序。这次，输入文件将不再来自于本地磁盘，而是来自于 HDFS。...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。
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.72 在 Spark 上实现 WordCount 小可 ：我记得在学习 Hadoop...王 ：当然可以，而且 Spark 版本的 WordCount 比在 Hadoop 下实现更加轻松、容易。 如果在 Python Spark Shell 中使用的话，则输入如下几行代码 ： ?...小可 ：直接输到 Python Spark Shell 里面就可以了吗？ Mr. 王 ：是的。打开 Python Spark Shell，只要逐行地输入程序就可以了。 ?...这时我们可以在目录下查看文件列表，使用 ls 命令 ： ? 我们会发现文件列表中多出了一个 result 文件夹，这个文件夹就是前面程序的输出结果。...下期精彩预告 经过学习，我们研究了在 Spark 上实现 WordCount涉及到的一些具体问题。在下一期中，我们将进一步了解在 HDFS 上使用 Spark的相关内容。
该库是 TensorFlow 在 Spark 上的实现，旨在 Spark 上使用 TensorFlow 提供一个简单的、易于理解的接口。...借助 SparkFlow，开发者可以轻松地将深度学习模型与 ML Spark Pipeline 相集成。...为什么要使用 SparkFlow 虽然有很多的库都能在 Apache Spark 上实现 TensorFlow，但 SparkFlow 的目标是使用 ML Pipelines，为训练 Tensorflow...关于训练，SparkFlow 使用一个参数服务器，它位于驱动程序上并允许异步培训。此工具在训练大数据时提供更快的训练时间。...Github： https://github.com/lifeomic/sparkflow 安装 通过 pip 安装：pip install sparkflow 安装需求：Apache Spark
在Spark1.3之前，DataFrame被称为SchemaRDD。以行为单位构成的分布式数据集合，按照列赋予不同的名称。...内部数据无类型，统一为Row DataFrame是一种特殊类型的Dataset DataFrame自带优化器Catalyst，可以自动优化程序。...DataFrame和Dataset可以采用更加通用的语言（Scala或Python）来表达用户的查询请求。...to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Spark...> 注意：在Spark程序运行中，临时表才存在。
新建一个maven子项目 为了方便管理，我们可以在母项目的基础上新建一个子项目 ? ? 建立完成后 本身的src我们可以删掉 ? 5....-- 打包插件, 否则 scala 类不会编译并打包进去 --> net.alchim31.maven scala-maven-plugin 3.4.6scala插件 由于已经添加过了，所以最后没有显示 ? 2. 创建WordCount.scala 1. 创建com.buwenbuhuo.spark ? 2....创建WordCount package com.buwenbuhuo.spark import org.apache.spark.
本文将详细介绍使用Typhoeus库进行并发请求时的优化技巧，并通过一段完整的代码示例展示其实现过程。HTTP客户端库是Web开发中不可或缺的工具，尤其是在需要与后端服务进行大量数据交互的场景。...Typhoeus库概述Typhoeus是一个轻量级的HTTP请求库，它建立在libcurl之上，提供了简洁的API来发送HTTP请求。...并发请求的挑战在处理并发请求时，开发者需要考虑以下挑战：资源限制：避免因并发请求过多而耗尽系统资源。网络延迟：减少网络延迟对请求响应时间的影响。...在处理并发请求时，并不是并发数量越多越好。过多的并发请求可能会导致服务器压力过大，甚至触发服务器的限流机制。因此，合理设置并发请求的数量是优化性能的第一步。...这些技巧不仅提高了应用程序的性能，还帮助我们更好地管理资源和遵守目标服务器的请求限制。在实际应用中，开发者应根据具体的业务需求和环境，灵活地选择和调整这些优化策略。
专注于大数据技术领域，Apache Spark Contributor，有丰富的Spark SQL引擎调优经验。 海致全称海致网络技术公司，成立于2013年7月。...性能及稳定性优化： ? ? ? ? ? ? ?
Spark官网推荐为每个cpu Core分配2到3个任务，所以在32个core的服务器上，我们通过配置spark.default.parallelise=64，设置cpu的并行数量，从而防止并行度太高导致的任务启动与切换的开销...参数spark.shuffle.memoryFraction spark应用程序在所申请的内存资源中可用于shuffle的比例 SQL级别的优化: 1．优化sql结构 传统的行式存储数据库在经过...2．表关联方式的改变 sparkSQL的查询优化是基于Scala语言开发的Catalyst，在最后的执行阶段，会在Spark内部将执行计划转化为有向无环图DAG进行执行。...在逻辑优化阶段，Catalyst将SQL进行谓词下压，优先执行where条件后的筛选，过滤了大部分数据之后，通过属性之间的合并只做一次最后的投影，从而极大地提高查询效率。...图5-12 SQL解析过程图 3.修改表数据类型 后台通过spark-shell执行编写好的scala代码的jar包，由于现有版本的spark的parquet存储格式无法更好的支持decimal数据类型
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
腾讯会议
云直播
对象存储
