文章目录RDD持久化向HDFS写数据向MySql写数据RDD缓存缓存的存储级别StorageLevelcache()和persist()的区别是什么？缓存什么时候失效？RDD.cache后是否真正缓存？ RDD持久化向HDFS写数据向HDFS写数据时，当前RDD的分区即为HDFS上的文件数。 为避免生成多个小文件，可以先重分区。rdd.repartition(4).saveAsTextFile(
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2024-09-18 21:40:46
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目录一、前言二、使用技巧1、读取mysql满足条件的行记录2、整体写入mysql的操作3、更新mysql的某行记录一、前言 使用spark技术和mysql交互的时候往往会遇到以下几种情况，需要编写不同的api方式来满足开发过程中的不同需求，这里使用的语言为scala变成语言；读取mysql满足条件的行记录整体写入mysql的操作更新mysql的
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2023-08-08 12:28:22
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最近在做公司运营报表时需要将百万数据一次性写入MySQL简单指定必须参数url,user,password,driver(也为必须参数，如果不指定会报错)，dbtable后，发现写入数据时非常的慢，甚至只写入一部分后直接报错，为解决此问题，在网上搜索可以做以下调优spark jdbc参数介绍：在spark官网spark sql jdbc部分提供了以下参数：url：要连接的JDBC URL。列如：j
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2023-08-13 19:36:17
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POM.xml文件按照项目实际需求添加依赖即可。<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:s
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2023-09-25 12:50:36
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一、写在前头。早先考虑到并且调研的架构师flume或者canel等读取mysql的binlog，但是需要mysql开启row模式存binlog，但是目前mysql库是已经积攒了很多业务数据，举个例子就是批量修改一万条，仅记录一条update语句，如果改成行，对服务器的磁盘空间要求很大。但是不开启行，就会造成，解析binlog的insert还好，我可以解析后放入kafka中，但是如果涉及到updat
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2024-07-23 23:04:11
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【导读：数据是二十一世纪的石油，蕴含巨大价值，这是·情报通·大数据技术系列第[77]篇文章，欢迎阅读和收藏】1 基本概念与传统的 IO 相比， Spark IO 有很大区别。传统的数据存在单个计算机中，数据量少，而 Spark 的数据存储在集群中，数据量巨大。另外， Spark 需要考虑本地主机的 IO 开销，还需要顾虑到不同主机之间的传输开销。针对这些情况， Spark 就要制定一些机制，来解决
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2024-02-22 07:31:08
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【生产实践经验】 生产实践中的切身体会是：影响Spark性能的大BOSS就是shuffle，抓住并解决shuffle这个主要原因，事半功倍。 【Shuffle原理学习笔记】 1.未经优化的HashShuffleManager注：这是spark1.2版本之前，最早使用的shuffle方法，这种shuffle方法不要使用，只是用来对比改进后的shuffle方法。 如上图，上游每
Spark SQL读取MySQL的方式 Spark SQL还包括一个可以使用JDBC从其他数据库读取数据的数据源。与使用JdbcRDD相比，应优先使用此功能。这是因为结果作为DataFrame返回，它们可以在Spark SQL中轻松处理或与其他数据源连接。JDBC数据源也更易于使用Java或Python，因为它不需要用户提供ClassTag。可以使用Data Sources API将远程数据库中的
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2023-11-01 22:35:09
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问题：card 表的 card_number 字段忘记加唯一约束，造成大量数据重复，需要去重。1 测试数据准备创建表16CREATE TABLE `card` (
`card_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`card_number` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '卡号',
`othe
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2023-08-04 16:24:36
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# Java中对数据量大的List进行分批处理
在实际的开发过程中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况。对于大量数据的集合，如果一次性全部加载到内存中可能会导致内存溢出的问题。因此，我们需要将大的数据集合分批处理，以减少内存占用并提高程序的性能。
在Java中，我们可以通过循环遍历大的List，并将其分割为小的子List进行处理。下面将介绍如何在Java中对数据量大的List进行分批处理。
原创
2024-03-07 07:33:08
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## Spark分批写入的科普文章
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，它提供了易于使用的API来进行大规模数据处理。在大数据处理过程中，有时候需要将数据分批写入到存储系统中，以避免一次写入过大数据量的问题。本文将介绍如何使用Spark进行分批写入操作。
### Spark分批写入操作示例
首先，我们需要创建一个Spark会话：
```scala
import org.a
原创
2024-04-23 03:16:47
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# 如何在Spark中处理大于内存的数据量
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种非常流行的工具，因为它具有高效的内存计算能力。然而，当数据量超过内存时，我们仍然可以使用 Spark 的分布式计算功能来处理这些数据。本文将指导你如何在 Spark 中处理大于内存的数据量，从数据读取和处理到最后的输出。
## 整体流程
在开始之前，让我们概述一下处理大于内存数据量的流程：
```
# 实现"mysql in 数据量大"的方法
## 1. 流程概述
在实现"mysql in 数据量大"时，一般需要先将需要查询的数据存储在一个文件中，然后通过MySQL的`LOAD DATA INFILE`命令将文件中的数据导入到数据库中，在使用`SELECT`语句查询数据。
以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将需要查询的数据存储
原创
2024-07-02 04:18:41
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性能优化分析一个计算任务的执行主要依赖于CPU、内存、带宽 Spark是一个基于内存的计算引擎，所以对它来说，影响最大的可能就是内存，一般我们的任务遇到了性能瓶颈大概率都是内存的问题，当然了CPU和带宽也可能会影响程序的性能，这个情况也不是没有的，只是比较少。 Spark性能优化，其实主要就是在于对内存的使用进行调优。通常情况下，如果你的Spark程序计算的数据量比较小，并且你的内存足够使用，那么
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2023-09-29 21:36:45
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本篇文章继续上篇关于启动流程分析后进行，上篇中主要介绍了启动流程中主要涉及的JobScheduler和DStreamGraph在启动时的工作，已经知道启动起来之后，主要支撑运作的应该是JobScheduler->JobGenerator->Timer，通过定时器的形式每一个批次进行一次处理，那么每个批次开始定时器发布任务后，一直到当前批次处理完成，中间主要经历了哪些事前呢？对此，本文
百万级字段选择优化表字段 not null，因为 null 值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字 0。数据状态类型的字段，比如 status, type 等等，尽量不要定义负数，如 -1。因为这样可以加上 UNSIGNED，数值容量就会扩大一倍。可以的话用 TINYINT、SMALLINT 等代替 INT，尽量不使用 BIGINT，因为占的空间更小。字符串类型的字段会比数字类型占的空间
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2023-08-08 17:32:39
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# 如何实现"mysql count 数据量大"
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
start(开始) --> connect(连接数据库);
connect --> query(发送SQL查询);
query --> fetch(获取结果);
fetch --> count(使用COUNT函数计算数据量);
count --
原创
2024-03-04 03:20:53
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# 如何实现MySQL大数据量匹配
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何处理MySQL中的大数据量匹配问题。这个问题对于刚入行的小白来说可能有些复杂，但不用担心，我会一步步教你如何实现。
## 流程概览
首先，我们需要了解整个流程。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定匹配条件 |
| 2 | 优化查询语句 |
原创
2024-07-20 04:05:43
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# 当数据量大了，MySQL该如何应对？
随着信息技术的发展，企业和应用产生的数据量不断增长。MySQL因其高效、开源、易用等特点，广泛应用于各种场景。然而，当数据量增加时，MySQL在存储、查询和性能方面可能会面临一系列挑战。在本文中，我们将探讨如何处理大数据量下的MySQL，以及相应的优化技巧和代码示例。
## 1. 数据库设计的重要性
在设计MySQL数据库时，合理的结构设计是非常重要
# Spark 处理数据量大 写磁盘
随着大数据时代的到来，Spark作为一种强大的数据处理引擎，越来越多地被用于处理海量数据。Spark不仅能够在内存中处理数据，还能够高效地将数据写入磁盘，这对于数据分析和机器学习任务至关重要。本文将探讨如何使用Spark处理大数据并写入磁盘，附带示例代码，以及序列图和旅行图以帮助理解整个过程。
## Spark与大数据
Apache Spark是一个分布
