一、缓存RDD通过persist方法或cache方法可以将计算结果缓存,默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空 间中。 但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用。/**
* Persist this RDD with the default storage level (`MEMO
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2024-03-04 11:42:28
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## 如何在Hive中设置默认存储格式
作为一位经验丰富的开发者,我将向你介绍如何在Hive中设置默认存储格式。这对于刚入行的小白可能会有一些困惑,但是只要按照以下步骤操作,你将可以轻松实现这个目标。
### 整体流程
首先,让我们来看一下整个设置默认存储格式的流程:
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 进入Hive客户端 |
| 2 | 使用`SE
原创
2024-05-21 05:27:07
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或者是在spark-defaults.conf中增加spark.hadoop.yarn.timeline-service.enabled=false。建议这样配置,避免修改Yarn的全局配置。接着将Hudi编译之后的hudi-spark3.x-bundle_2.12-0.xx.x.jar复制到${SPARK_HOME}/jars目录中。Spark Shell方式启动Hudi spark shell
# SparkSQL的默认分区数设置
随着大数据技术的快速发展,Apache Spark成为了一个巨大的数据处理框架,广泛应用于数据分析、机器学习和大规模数据处理等领域。SparkSQL作为Spark的一个重要组成部分,提供SQL查询和与DataFrame的结合,使得大数据的操作更加简单和高效。而在处理数据时,合理的分区数设置至关重要,能够显著提高计算性能和资源利用率。本文将介绍SparkSQL
并行度:之前说过,并行度是自己可以调节,或者说是设置的。1、spark.default.parallelism 2、textFile(),传入第二个参数,指定partition数量(比较少用)咱们的项目代码中,没有设置并行度,实际上,在生产环境中,是最好自己设置一下的。官网有推荐的设置方式,你的spark-submit脚本中,会指定你的application总共要启动多少个executor,100
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2023-09-04 14:12:20
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调整并行度分散同一个Task的不同Key方案适用场景:如果我们必须要对数据倾斜迎难而上,那么建议优先使用这种方案,因为这是处理数据倾斜最简单的一种方案。方案实现思路: 在对RDD执行shuffle算子时,给shuffle算子传入一个参数,比如reduceByKey(1000),该参数就设置了这个shuffle算子执行时shuffle redu task的数量。对于Spark SQL中的shuffl
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2023-10-23 09:33:51
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本篇结构:缓存分析存储级别如何选择存储级别堆内和堆外内存规划内存空间分配参考博文一、缓存分析RDD 有 persist 和 cache 方法,其中 cache 是 StorageLevel.MEMORY_ONLY 级别的 persist 特例。追踪下源码,先从 RDD # cache 开始:/**
* Persist this RDD with the default storage level
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2024-02-03 09:43:48
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rdd的全称为Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)rdd的操作有两种transfrom和action。transfrom并不引发真正的rdd计算,action才会引发真正的rdd计算。rdd的持久化是便于rdd计算的重复使用。官方的api说明如下: persist
(
storageLevel=StorageLevel(False,
HDFS(Hadoop Distributed File System):分布式文件系统(为文件组织位置,格式化硬盘,简而言之就是让数据能对号一一入座的一种方法,作为Hadoop的基础存储系统,实现了一个分布式,高容错,可线性扩展的文件系统为什么需要引进HDFS?因为传统的网络文件系统(NFS)虽然也称为分布式文件系统,但是其存在一些限制。由于NFS中,文件是存储在单机上,因此无法提供可靠性保证,
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2024-03-20 09:37:44
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## 查看Hive默认存储格式
在Hive中,数据存储格式对于数据的存储和查询性能都有重要影响。默认情况下,Hive使用的是文本文件格式,然而,Hive也支持多种其他的存储格式,比如Parquet、ORC等。本文将介绍如何查看Hive的默认存储格式,并演示如何使用不同的存储格式进行数据存储和查询。
### 什么是Hive默认存储格式
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,它提供了一种
原创
2023-09-23 15:34:28
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# 如何实现 Spark 默认数据存储格式
在数据处理领域,Apache Spark 是一个非常强大且流行的分布式数据处理框架。学习如何在 Spark 中使用默认数据存储格式是数据工程的基础。本文将逐步指导你如何完成这个过程。
## 实现流程
在实现 Spark 默认数据存储格式的过程中,我们将按照以下步骤进行:
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-09-15 06:00:51
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一、工作原理剖析1、图解二、性能优化1、设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf())
2、在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT。减少数据类型导致的不必要的内存开销。
3、编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from stu
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2023-06-05 11:07:11
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hive从两个角度对表的存储进行管理,分别是行格式(row format)和文件格式(file format),行格式指行和一行中的字段如何存储 1、默认存储格式:分割的文本
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2023-05-26 01:14:52
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Hive中的文件格式大致上分为面向行和面向列两类:面向行:同一行的数据存储在一起,即连续存储。TextFile,SequenceFile。采用这种方式,如果只需要访问行的一小部分数据,亦需要将整行读入内存,推迟序列化一定程度上可以缓解这个问题,但是从磁盘读取整行数据的开销却无法避免。面向行的存储适合于整行数据需要同时处理的情况。 面向列:整个文件被切割为若干列数据,每一列数据一起存储。 RCFi
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2024-06-12 13:05:23
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HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS(Google File System)Google 文件系统(中文,英文)。HDFS有很多特点: 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。 运行在廉价
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2023-07-12 13:20:38
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# JavaFX Datepicker设置默认日期和默认格式
在JavaFX应用程序中,DatePicker组件允许用户选择日期。在某些情况下,您可能需要设置DatePicker的默认日期和默认格式。本文将介绍如何在JavaFX中设置DatePicker的默认日期和默认格式。
## 设置默认日期
要设置DatePicker的默认日期,您可以使用DatePicker类的setValue()方法
原创
2024-05-22 05:33:16
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Hive的存储格式与对比官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/FileFormats 对于很多的东西,还是你要多多观看官网,更加权威,一:行式存储和列式存储在这之前先补充一个概念:二:TestFile这个就是普通的文本格式 , TextFile文件不支持块压缩,默认格式,数据不做压缩,磁盘开销大,数据解析开销大文本格式里面都是字符串
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2023-09-01 16:14:27
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### SparkSQL DataFrame 存储实现指南
作为一名经验丰富的开发者,你需要教会一位刚入行的小白如何实现 SparkSQL DataFrame 存储。下面是整个流程的步骤:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 SparkSession |
| 2 | 读取数据源创建 DataFrame |
| 3 | 执行存储操作 |
接下来,我将详细介
原创
2024-06-13 06:58:38
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# 在Java中设置默认编码格式
在开发Java应用程序时,可能会遇到编码问题。特别是在处理文本文件或网络数据时,不同的编码格式可能会导致字符乱码。为了避免这个问题,设置默认编码格式是至关重要的。在这篇文章中,我将教你如何在Java中设置默认编码格式。我们将通过流程图和代码示例来一步步实现。
## 流程概述
我们将使用以下步骤来设置Java的默认编码格式:
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-20 10:51:22
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Window->Preferences->General ->Content Type->Text->JSP 最下面设置为UTF-8 Window->Preferences->General->Workspace 面板Text file encoding 选择UTF-8
原创
2022-07-20 18:17:01
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