同事最近对MR on Yarn中Map数量的一个小的研究，描述如下： 在新版MapReduce 中即 MR on yarn中，不支持设置Map数量。 ...Map的数量是由MinInputSplitSize决定的，公式： Map的数量 = TotalSize / MinInputSplitSize 要想控制Map的数量，可以通过控制MinInputSplitSize...大小来控制Map数量。 ...如果设置的MinInputSplitSize大于BlockSize，MinInputSplitSize即为设置的值； 反之设置的MinInputSplitSize小于BlockSize，MinInputSplitSize...如果保持默认设置的话，MinInputSplitSize则为BlockSize，
用 bash spark-submit 在spark上跑代码的时候出现错误： ERROR executor.Executor: Exception in task 9.0 in stage 416.0...(TID 18363) java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 发现其原因竟然是运行的时候默认的内存不足以支撑海量数据，可以用 bash spark-submit...--help 中查看到自己代码的运行内存，即： --driver-memory MEM Memory for driver (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1024M...) 本机默认为1G的内存运行程序，所以我改成8G内存运行： bash spark-submit --driver-memory 8G --class MF字段 你的jar名字.jar 具体运行请看： scala...打包jar并在Linux下运行 查看 Linux 的内存命令为： cat /proc/meminfo |grep MemTotal or top
通过取得Windws下的一个环境变量： NUMBER_OF_PROCESSORS实现。...import os cpu_num = '1' if 'NUMBER_OF_PROCESSORS' in os.environ: cpu_num = os.environ['NUMBER_OF_PROCESSORS...'] print 'cpu_num: %s' % cpu_num
1.到官网下载scala源代码 点击如下链接下载源码：http://www.scala-lang.org/download/all.html 选择需要的版本点击进行下载，我选择的是2.11.8版本，如下图...： 2.在idea中设置指向源代码 在intellij中选择 File –> Project Structure，或者使用快捷键（Ctrl + Alt + Shift + s）进入Project Structure...选择Global Libraries –> 目标SDK（scala），然后在右侧面板中的Scala Library下方点击“+”按钮，如下图 接着选择解压后的源码包的src目录，如下： 点击
/*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述)，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。
-2.12.6)，为方便使用还可以设置一下SCALA_HOME，在终端输入~/tools/scala-2.12.6/bin/scala(未设置SCALA_HOME)或scala(前提设置了SCALA_HOME...)可以验证scala的版本或进行交互实验(scala官网推荐的图书《Programming in Scala, 3rd ed》中的实例均为在此模式下运行，故学习scala阶段到这一步就够了) 下载IntelliJ...SCALA_HOME、JAVA_HOME在mac下设置方式 在~/.bash_profile中添加如下指令： export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines.../sbin/start-slave.sh spark://xxxx-xxx:7077> 开发测试程序 下面开发一个超级简单的rdd任务，逻辑(统计hdfs文件中包含单词form的行及行数，并将结果保存到...注：pom中引入的这两个build插件是必须的，分别用于build java和scala。 测试 .
一、前述 Scala中的函数还是比较重要的，所以本文章把Scala中可能用到的函数列举如下，并做详细说明。 二、具体函数 1、Scala函数的定义 ?...，要指定传入参数的类型 方法可以写返回值的类型也可以不写，会自动推断，有时候不能省略，必须写，比如在递归函数中或者函数的返回值是函数类型的时候。 ...scala中函数有返回值时，可以写return，也可以不写return，会把函数中最后一行当做结果返回。当写return时，必须要写函数的返回值。...如果返回值可以一行搞定，可以将{}省略不写 传递给方法的参数可以在方法中使用，并且scala规定方法的传过来的参数为val的，不是var的。...** * 包含默认参数值的函数 * 注意： * 1.默认值的函数中，如果传入的参数个数与函数定义相同，则传入的数值会覆盖默认值 * 2.如果不想覆盖默认值，传入的参数个数小于定义的函数的参数
TRICONEX 09031647921 CPU需要的独立IC数量图片CPU的主要运作原理，不论其外观，都是执行储存于被称为程序里的一系列指令。...在此讨论的是遵循普遍的冯·诺伊曼结构（von Neumann architecture）设计的设备。程序以一系列数字储存在计算机存储器中。...差不多所有的冯·诺伊曼CPU的运作原理可分为四个阶段：提取、解码、执行和写回。第一阶段，提取，从程序内存中检索指令（为数值或一系列数值）。...在旧的设计中，CPU里的指令解码部分是无法改变的硬体设备。不过在众多抽象且复杂的CPU和ISA中，一个微程序时常用来帮助转换指令为各种形态的讯号。...这些微程序在已成品的CPU中往往可以重写，方便变更解码指令。
reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，将新产生的return值与RDD中下一个元素（即第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，这样递归运作，直到最后只有一个值为止
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...开始使用spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...中shuffle设置为true的简易实现。
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...3、Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...中shuffle设置为true的简易实现。
最近为某客户做一个Exadata的PoC测试，要求是X8 1/8 rack配置，目前机器是1/4 rack的硬件。 OEDA配置时只选择了1/8 rack选项，其他都没有配置。...但是在一键刷机时会发现跳过了计算节点的1/8 rack配置，只对存储节点进行了1/8 rack配置，如下： Initializing Disabling Exadata AIDE on [dbm08celadm01...cores set from 64 to 32 dbm08celadm03 needs total CPU cores set from 64 to 32 dbm08celadm01 needs total...elapsed Time [Elapsed = 58142 mS [0.0 minutes] Fri Jun 04 14:21:26 CST 2021]] 那么现在已经刷机完成，此时需要对计算节点也限制cpu...的核数，匹配 1/8 rack配置，另外的计算节点同样操作即可，不再赘述。
ImmutableBytesWritable其实就是hbase把其封装成的rowkey，如果要通过collect算子收集到客户端driver，涉及到序列化的操作： new SparkConf().set...("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 接下来如果要打印出rowkey： hbaseRDD.map {
正如之前所介绍，Spark是用Scala语言编写的，Kafka server端也是，那么深入学习Scala对掌握Spark、Kafka是必备掌握技能。...本篇文章主要介绍，在学习、编写Spark程序时，至少要掌握的Scala语法，多以示例说明。建议在用Scala编写相关功能实现时，边学习、边应用、边摸索以加深对Scala的理解和应用。 1....类、对象、继承和trait 3.1 类 3.1.1 类的定义 Scala中，可以在类中定义类、以在函数中定义函数、可以在类中定义object；可以在函数中定义类，类成员的缺省访问级别是：public...Scala中没有接口，而是trait即特质，类似Java1.8中的接口，其中可以包含抽象方法也可以有已实现的方法。...至于akka，如果大家使用的是老版本Spark，如Spark1.X，也建议结合actor好好学习，Spark老版本通信框架是用akka和netty结合的，当然后面完全是用netty了。
常量 类型 数组 列表 元组 对象及样例类 四、声明变量中的模式匹配 五、for表达式模式匹配 六、偏函数模式匹配 ---- 本次主要分享Scala中关于模式匹配的内容，Scala中的模式匹配类似于Java...中的switch语法，但是Scala在基于Java的思想上补充了特有的功能。...二、模式守卫 需要进行匹配某个范围的数据内容的时候，可以在模式匹配中进行模式守卫的操作，类似于for推倒式中的循环守卫。...、元素数量匹配或者精确的某个数组元素值匹配 // 匹配数组 for (arr <- List( Array(0), Array(1, 0), Array(0...，unapply 方法将 student 对象的 name 和 age 属性提取出来，与 Student("alice", 15)) 中的属性值进行匹配 case 中对象的 unapply 方法(提取器
Java中异常处理有两种方式 try...catch和finally概述 finally重要面试题 三、Scala中的异常机制 ---- Scala中的异常机制语法处理上和 Java 类似，但是又不尽相同...中的异常机制 将会发生异常的代码封装在 try 块中。...Scala 的异常的工作机制和 Java 一样，但是 Scala 没有“checked（编译期）”异常，即 Scala没有编译异常这个概念，异常都是在运行的时候捕获处理。...因此，在 catch 子句中，越具体的异常越要靠前，越普遍的异常越靠后，如果把越普遍的异常写在前，把具体的异常写在后，在 Scala 中也不会报错，但这样是非常不好的编程风格。...它向调用者函数提供了此方法可能引发此异常的信息。它有助于调用函数处理并将该代码包含在 try-catch块中，以避免程序异常终止。在 Scala 中，可以使用 throws 注解来声明异常。
在编写spark程序的过程中，如果以master=local的方式是可以正常搞定的，然而如果将master设置为spark集群的方式则总是报各种错，通过源码查看，主要是AKKA通信与序列化之间的问题，而其核心原因是...scala版本不匹配的问题。...默认从apache官网下载的BIN包只支持2.10的，而2.11版本的还需要自己搞定。 看了官网说明，主要有两种编译方式，一种是MVN，另一种SBT。...输入：build/sbt -Dscala=2.11 -Pyarn -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver assembly，经过漫长的等待，不过最终还是成功了。...最好还是重新编译，顺便把这个HIVE的问题也解决了。以前采用没编译的版本也经常出现HIVE的各种错误。
Spark于11月9号又将几个BUG解决之后，release一个较新的版本。作为spark的追随者，于是开始重新进行spark的编译。...有了前面的编译经验和之前下载好的java类包，花了大概一分钟就编译妥当，于是重新部署配置一下，马上OK。简直是高效率。 对于scala的编译，还是只需要一条语句。...sudo scp -r spark-1.5.2 ndscbigdata@ubuntu-bigdata-8:/home/ndscbigdata/soft/ 开启spark,进入spark 监控页面，1.5.2...的版本马上就显现出来！
Scala中的immutable Collection 集合 Traversable 遍历 Iterable 迭代 Set无序集合 Sequence序列 Map映射 Set...，表明一个转换过程，参数中的匿名函数参数x是List中得每个元素 //使用map实现全部字母大写 scala> c.map(x => x.toUpperCase) res23: List[String]...filter和map来实现对List中过滤后元素的具体操作 //下面是将奇数全部加10 scala> a.filter( _ % 2 ==1).map( _ + 10) res26: List[Int...scala> s.tail.head res50: Int = 2 Scala中的tuple：元组 //元组的概念，和Python中的元组类似，可以放不用类型的变量 scala> (1,2) res51...> _3operate(a) res56: (Int, Int, Int) = (4,10,30) Scala中的Map //使用类似元组的箭头来定义一个键值对 scala> val p = Map(1
package main import( "fmt" "runtime" ) func main() { cpuNum:=runtime.NumCPU()...
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