一、Spark 环境搭建-Local1.1 服务器环境已部署好 Hadoop 集群(HDFS\YARN),要求版本 Hadoop3 以上JDK 1.8操作系统 CentOS 7 (建议 7.6)本次基于这篇文章的 Hadoop 集群环境搭建 SparkIP主机名运行角色192.168.170.136hadoop01namenode datanode resourcemanager nodemana
SparkCore04一、RDD Persistence简介。指RDD持久化,据官网的解释:Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化(或称为缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时,每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算,在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数
转载 2024-08-13 21:06:55
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# 大数据处理:MySQL一亿数据多久 在现代数据处理领域,处理大数据已经成为一项重要的任务。MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统,面对处理一亿数据的情况,很多人会有疑问:一亿数据多久才能完成处理?本文将简要介绍如何使用MySQL处理大数据,并给出一些代码示例来帮助读者更好地理解。 ## MySQL处理大数据 MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于Web应用
原创 2024-06-19 04:10:49
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1. 布隆过滤器(及其他存储题目描述一个网站有 100 亿 url 存在一个黑名单中,每条 url 平均 64 字节。这个黑名单怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中?解1 散列表10 亿字节 ≈ 1 G, 共需640G。散列表是会出现散列冲突的。为了让散列表维持较小的装载因子,避免出现过多的散列冲突,需要使用链表法来处理,这里就要存储链表指针。因此最后
实现“mysql一亿数据多久”的过程可以分为以下几个步骤: 1. 准备数据库环境:首先,我们需要搭建一个MySQL数据库环境。可以在本地安装MySQL服务,也可以使用云数据库服务商提供的MySQL实例。 2. 创建数据库和数据表:在数据库中创建一个新的数据库,并创建一个数据表用于存储一亿数据。可以使用以下代码创建数据库和数据表: ```sql -- 创建数据库 CREATE DATAB
原创 2024-01-19 05:18:21
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Spark核心概念 ##读<<Python大数据处理库PySpark实战>>总结1,Spark最重要的特点是基于内存进行计算,用Scala语言编写2,MR处理数据慢的原因:MR从HDFS中读取数据,将中间结果写入HDFS,然后再重新从HDFS读取数据进MR操作,再回写HDFS中,这个过程涉及多次磁盘IO操作3,Spark与Hadoop实现原理对比 Spark中,用户提交的任
转载 2024-05-29 09:54:31
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题记:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。 无论,数据分析,数据挖掘,还是算法工程师,工作中80%的时间都用来处理数据,给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害,必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表:(表格放在最后供看官下载练习) 这张表格有多少处数据问题?大家对数据问题是如何定义的?不妨带着疑问阅读下文;数据处理四性“
基于python对LivDet数据集处理记录(TXT和NPY文件的处理)保存数据集的位置及图片名称信息需要用到的工具以TXT文本的形式保存数据以NPY的形式保存数据 笔者在对论文进行复现的过程中,没看懂作者给出的代码,以为是无法运行的,因为在代码当中有很多txt文件,但是下载代码的时候并没找到这种文件,后来才发现这种txt文件是需要自己生成的,这是用来记录图片信息的(包括图片名以及自行打上的标
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航,为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估,参与配合进行数据压测演练,提供数据库优化方面专业建议,在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
# Spark一亿数据一亿数据的 Join 实现 在大数据处理领域,Spark 是一个流行且高效的框架。在你的工作中,可能会遇到需要对大规模的数据集进行 Join 的情况。本文将通过一个示例为你详细讲述如何实现对一亿数据的 Join 操作。 ## 流程概述 在进行 Join 操作之前,我们需要先定义一整个流程。以下是处理一亿数据的 Join 的步骤: ```mermaid flow
原创 2024-10-10 03:37:38
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python==2.7elasticsearch==6.2.01:背景介绍,最近有一个需求,从ELK日志系统前一天的日志中提取url,url要求去重,然后呢,我用了cosine相似度和字典树匹配两种方案来去重,比较之下,字典树的效果还是要好很多的。现在遇到的瓶颈是有点慢,慢了当然就是想多多线程多进程咯,不过好像python的多线程不怎么能提高效率,于是考虑多进程。 2:运行时间a = 1
转载 2023-11-27 03:41:23
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1、Spark简介Apache Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。它是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的明星成员,为分布式数据集的处理提供了一个有效框架,并以高效的方式处理分布式数据集。Spark集批处理、实时流处理、交互式查询与图计算于一体,避免了多种运算场景下需要部署不同集群带来的资源浪费。Spark在过去的2014年中获得了极大关注,并得到广泛应用,Spark社区
说明有 1000 个 20M ⼤⼩的⽂本⽂件,⽂件中每⾏数据的格式固定为: {“name”: “xx”,“timestamp”: xx, “content”: “xx”} name: 字符串, 长度为 32 个字节以内, timestamp: 毫秒级时间戳, content: 字符串,⻓度为 1024 个字节以内文件地址https://mc-public-resource-cn.s3.cn-nor
# 使用Spark处理千万级数据的流程 在大数据时代,Apache Spark因其高效的数据处理能力而被广泛使用。实现“Spark处理千万级数据多久”,我们需要了解整个数据处理的流程,并逐步实现。本文将用清晰的步骤指导你如何进行。 ## 处理流程 首先,我们概述一下处理流程,以下是一个简单的表格展示步骤: | 步骤 | 描述 | |------|---
原创 8月前
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文章目录Python海量数据的生成与处理概述生成1亿条数据直接读取测试加载数据查看占用内存大小:确定重复次数的最大值生成10亿条数据直接读取测试加载数据通过分块加载数据加载每个块的统计结果通过分组聚合重置排序获取IP数量的值 Python海量数据的生成与处理概述生成1亿条数据代码如下:# 生成1亿个IP def generateRandom(rangeFrom, rangeTo):
对MySQL的性能和亿级数据的处理方法思考,以及分库分表到底该如何做,在什么场景比较合适?比如银行交易流水记录的查询限盐少许,上实际实验过程,以下是在实验的过程中做一些操作,以及踩过的一些坑,我觉得坑对于读者来讲是非常有用的。首先:建立一个现金流量表,交易历史是各个金融体系下使用率最高,历史存留数据量最大的数据类型。现金流量表的数据搜索,可以根据时间范围,和个人,以及金额进行搜索。 -- 建立一
假设记录条数为 100 万时,查询速度为 10 毫秒;为什么记录条数为 1 亿时的查询速度比 10 毫秒的 100 倍,也就是 1 秒长很多( 往往至少是分钟级别 )? 假设记录条数为 100 万时,其中的某个索引大小为 50M,全部加载到内存很轻松,于是全部加载到了内存,查询很快,索引查询耗时 1 毫秒。当记录条数为 1 亿时,索引的大小增长为了之前的 100 倍,也就是大概 4.8G
前言 有一句话叫做三人行必有我师,其实做为一个开发者,有一个学习的氛围跟一个圈子特别重要这是一个我的大数据学习群531628不管你是小白还是大牛欢迎入驻,正在求职的也可以,大家一起学习,话糙理不糙,互相学习,共同进步,一起加油吧。1.0 简要描述如何安装配置apache的一个开源hadoop,只描述即可,无需列出具体步骤,列出具体步骤更好。答:第一题:1使用
Python数据处理心得--Pandas100秒处理一亿数据 1. 背景-为啥要用pandas 公司的日常运营数据通过大数据平台(HIVE SQL)通过汇总后,推送给业务部门进行日常分析的数据仍然非常大。从数据量从PB&TB级降到了GB级,一般主要通过Mysql进行存储&聚合分析。 日或周的数据,mysql处理还是可以
转载 2023-11-20 13:19:32
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一 ,代理商库存流水 :1 ,转换存储方式 : 列存储运行spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --num-executors 5 --executor-cores 3 --executor-memory 6144m --class com.lifecycle.bala.PaeseParquet.BusienessStockParquet
转载 2024-01-31 16:26:31
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