ShuffleMapTask要进行Shuffle,ResultTask负责返回计算结果,一个Job中只有最后的Stage采用ResultTask,其他的均为ShuffleMapTask。
面试题总结是一个长期工作,面试不停,这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来,其实这不仅仅是一份面试题,更是一份面试参考,让你熟悉面试题各种提问情况,当然,项目部分,就只能看自己了,毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
如果因为业务需要,一定要使用 shuffle 操作,无法用 map 类的算子来替代,那么尽量使用可以 map-side 预聚合的算子。
由于最近项目需要和大数据对接,需要了解一下数仓的基本知识,所以记录一下hive的基础原理和使用
使用电影评分数据进行数据分析,分别使用DSL编程和SQL编程,熟悉数据处理函数及SQL使用,业务需求说明:
4、设置 join 或aggregate洗牌(shuffle)数据时使用的分区数
OLAP 是一个很卷的赛道,创业公司也众多。在本文中,笔者基于 10+ 年的大数据与数据仓库的工作经验,就目前的主流趋势:离在线一体化、引擎一体化、云原生化等写一些思考,抛砖引玉,希望能与各位共同探讨。
Hadoop job 提交简图 或 YARN 架构 或 YARN 工作机制 或 job 提交流程 0、job 提交简图
思考一个问题?map算子并没有指定分区,但是却是还是4个分区? 首先 map的数据来源于rdd1;rdd1指定了分区。
0x00题目 http://123.206.120.239/ idea/workspace.xml 泄露文件信息,常见于用phpstorm写项目然后同步到github 下载xdcms233.zip得到
本篇博客所分享的知识非常硬核,建议各位看官(尤其是大数据专业的同学啊),赶紧搬好小板凳,带好西瓜,我们边看边吃瓜。
在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
此检查点位置必须是HDFS兼容文件系统中的路径,两种方式设置Checkpoint Location位置:
我们之前已经学习过了《我们在学习Spark的时候,到底在学习什么?》,这其中有一个关于SQL的重要模块:SparkSQL。
重点检查my.cnf文件,所有目录的创建,权限,初始化命令参数。 关于my.cnf的详细介绍参考:MySQL 配置文件 my.cnf / my.ini 逐行解析 原文内容:
Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存。
最简单的方式,就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果:如果程序是独立运行的,就返回一个本地执行环境;如果是创建了 jar包,然后从命令行调用它并提交到集群执行,那么就返回集群的执行环境。也就是说,这个方法会根据当前运行的方式,自行决定该返回什么样的运行环境。
1 - A list of partitions 2 - A function for computing each split 3 - A list of dependencies on other RDDs 4 - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned) 5 - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)
代码调优,就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则,包括:RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在开发过程中,时时刻刻都应该注意以上原则,并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景,灵活地运用到自己的Spark作业中。
前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合
原文:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html
本文从7个角度理解Gossip协议,Gossip协议是一个通信协议,一种传播消息的方式,也是一种最终一致性协议
答:RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变,可分区,里面的元素可以并行计算的集合
shuffle函数没有返回值!shuffle函数没有返回值!shuffle函数没有返回值!仅仅是实现了对list元素进行随机排序的一种功能
4.groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、combineByKey区别
在大数据计算领域,Spark 已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark 的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
前两天和大家分享了一篇关于 Spark Core 数据倾斜调优 相关的文章,今天继续和大家分享一篇关于 Spark 开发调优的文章,干货文章,建议收藏!
Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储,而 索引 的意思是,Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率,也可以减少key列以增加数据的聚合度。
Apache Spark是一个快速的通用集群计算框架 / 殷勤。它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持常规执行图的优化引擎。它还支持一组丰富的更高级别的工具,包括Spark SQL用于SQL和结构化数据的处理,MLlib机器学习,GraphX用于图形处理和Spark Streaming. 。 作为Apache的顶级项目之一, 它的官网为 http://spark.apache.org
一、简介 Hadoop是一个实现了MapReduce计算模式的能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop计算框架最核心的设计是HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce,HDFS单看全称就知道,实现了一个分布式的文件系统,MapReduce则是提供一个计算模型,基于分治策略。 二、Hadoop特性 第一,它是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布
导读:发现一篇好文,分享给大家。全文分为四个部分,基本涵盖了所有Spark优化的点,面试和实际工作中必备。全文较长,建议收藏后PC端查看或工作中问题troubleshooting。
一、Spark 基础 二、Spark Core 三、Spark SQL 四、Spark Streaming 五、Structured Streaming 六、Spark 两种核心 Shuffle 七、Spark 底层执行原理 八、Spark 数据倾斜 九、Spark 性能调优 十、Spark 故障排除 十一、Spark大厂面试真题
在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。
parquet数据 hive表数据 mysql表数据 hive与mysql结合 1.处理parquet数据 启动spark-shell: spark-shell --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 在spark-shell模式下,执行 标准的加载方法 : val path = "file:///home/hadoop/app/xxx.parquet"//处理的parquet文件的路径 val us
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上50倍以上,基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上,可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。
在机器学习中为了防止模型学习到样本顺序这些影响泛化能力的特征,通常在模型进行训练之前打乱样本顺序。Numpy模块提供了permutation(x)和shuffle(x)两个乱序函数,permutation(x)和shuffle(x)两个函数都在 Numpy 的 random 模块下,因此要使用这两个乱序函数需要先导入 random 模块。
1.非root用户连接mysql服务时,报如下错误, ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through socket '/var/lib/mysql/mysql.sock' (2) 原来是mysql服务没有启动,启动mysql服务时候,一直失败,sudo切换执行命令mysql -uroot -proot即可。 2.安装hive和mysql完成后,将mysql的连接jar包拷贝mysql-connector-java-x.x.xx-
前两天在刷朋友圈,看到一个视频号链接,说有个云数仓,比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了,原来是 SelectDB 公司的“为数而生,因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
random.shuffle 是 Python 标准库中 random 模块的一个函数,用于将序列(如列表)中的元素随机打乱位置。这个函数会就地修改传入的序列,而不是创建一个新的打乱顺序的副本。
Pythonrandom的“shuffle方法随机化序列项”是我们在学习中会经常遇到的一个知识点,今天我们就来简单的学习一下吧!
本文介绍了如何在 Spark 中使用 DataFrame 和 Dataset 进行数据操作,包括数据读取、数据转换、数据聚合、数据排序和数据分组等操作。同时,还介绍了如何使用 Spark Streaming 进行实时数据处理,以及如何使用 Spark SQL 进行 SQL 查询。
谢安生(化名),末流985本科,非科班。18年10月零基础学的大数据,错过了秋招,但在春招拿了招商银行,光大银行,浪潮等国企大数据开发offer。
/【本文中一些MYSQL版本可能是以前的,MYSQL建议使用5.7以上的版本】/ 今天遇到这样的一个问题 封装一个 抽奖概率函数 思前想后去网上找点资料吧,而且不止一种方法 这种我感觉还是比较容易的 还是那句话 实现功能的思路不止一种 代码也不止一种。
虽然一个TFRecord文件中可以存储多个训练样例,但是当训练数据量较大时,可将数据分成多个TFRecord文件来提高处理效率。tensorflow提供了tf.train.match_filenames_once函数来获取符合一个正则表达式的所有文件,得到的文件列表可以通过tf.train.string_input_producer函数进行有效的管理。
浪尖的粉丝应该很久没见浪尖发过spark源码解读的文章,今天浪尖在这里给大家分享一篇文章,帮助大家进一步理解rdd如何在spark中被计算的,同时解释一下coalesce降低分区的原理及使用问题。
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
模型的fit函数有两个参数,shuffle用于将数据打乱,validation_split用于在没有提供验证集的时候,按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云