spark shufflesparkshuffle主要部分就是shuffleWrite 和 shuffleReader. 大致流程spark通过宽依赖划分stage,如果是宽依赖就需要进行shuffle操作，上游stage的shufflemaptask进行shuffleWrite，上游的write操作做的最重要的操作其实就是分区，元数据根据MapOutputTrackerWorker汇报
ORC文件从Spark2.3开始，Spark支持带有ORC文件的新ORC文件格式的矢量化ORC阅读器。为此，新添加了以下配置。矢量化读取器用于本机ORC表（例如：使用USING ORC子句创建的）当spark.sql.orc.impl被设置为native并且spark.sql.orc.enableVectorizedReader被设置成true。对于Hive ORC serde表（例如，使用该子句
<一>Spark论文阅读笔记楔子源码阅读是一件非常容易的事，也是一件非常难的事。容易的是代码就在那里，一打开就可以看到。难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计，设计之初要解决的主要问题是什么。在对Spark的源码进行具体的走读之前，如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识，阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择。在阅读该论文的基础之上，再结合Sp
# Spark 与 ORC 文件格式
在大数据处理与分析领域，Apache Spark 是一个非常流行的计算引擎，而 ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的数据存储格式。本文将探讨 Spark 如何使用 ORC 文件格式，并提供一些代码示例来帮助理解这一主题。
## 什么是 Spark？
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于大规模数
oracle转sparksql中遇到某些函数转换问题1.listagg 行转列函数 LISTAGG(Item_Category_Name ‘,’) WITHIN GROUP(ORDER BY Item_Category_Name）//oracle 经过多方查询： 使用 CONCAT_WS(",”，collect_set(Item_Category_Name)) //over (oder by It
一 、概述我们知道Spark Shuffle机制总共有三种：1.未优化的Hash Shuffle：每一个ShuffleMapTask都会为每一个ReducerTask创建一个单独的文件，总的文件数是S * R,不仅文件数量很多，造成频繁的磁盘和网络I/O,而且内存负担也很大，GC频繁,经常出现OOM。2.优化后Hash Shuffle：改进后的Shuffle,启用consolidation机制，E
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2023-08-19 21:04:10
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背景介绍：cdh集群、hadoop2.6.0、spark2.3.0hive表：text格式存储数据块：128M处理过程：读取hive表 -> 业务处理（无聚合操作） -> 写入hive、es问题描述：正常情况下，一个spark task要处理一个partition即128M的数据，因处理过程较耗时而成为任务瓶颈。解决过程：大的方向是进行任务拆分，增大并行度。方法一：使用spark提供的
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2023-09-12 10:35:16
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3.1 Hive环境搭建3.1.1 Hive引擎简介Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。3.
# Spark读取ORC参数配置教程
## 1. 概述
在Spark中，读取ORC文件需要进行参数配置。本文将介绍如何使用Spark读取ORC文件，并详细说明每个步骤需要做什么，提供相应的代码示例。
## 2. 整体流程
下表展示了完成该任务的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 配置SparkSession |
| 3 |
# Spark Java读取ORC文件
## 1. 简介
在本篇文章中，我们将学习如何使用Spark Java读取ORC文件。ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，它能够提供更好的压缩率和查询性能，特别适用于大规模数据处理。
我们将分为以下几个步骤来完成这个任务：
1. 准备工作：配置Spark环境和引入相关依赖
2. 创建SparkSession
原创
2023-08-14 16:45:47
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SparkSQL有哪些自带的read方式1：def read: DataFrameReader = new DataFrameReader(self) 功能：封装了一系列的读取数据的方法-1.def format(source: String): DataFrameReader 表示指定输入数据的格式是什么？如果不给定，自动推断-2.def schema(schema: StructType):
# 使用Spark进行数据读取与过滤
Apache Spark 是一个强大的分布式大数据处理框架，它提供了丰富的 API，使用户能够高效地读取、处理和分析大规模数据集。在实际应用中，我们经常需要从外部数据源中读取数据，然后对这些数据进行过滤与处理。本文将探讨如何使用 Spark 的数据读取与过滤功能，并通过示例代码来说明其操作步骤。
## Spark 数据读取
在 Spark 中，数据读取通
# Spark读取和拆分数据的实现方法
## 概述
在大数据处理中，Apache Spark是一种非常流行的数据处理框架。它可以处理海量数据，并且具有良好的可伸缩性和性能。Spark提供了许多读取和处理数据的方法，其中之一是"spark read split"。本文将向你介绍如何使用Spark来读取和拆分数据。
## 流程
下面是使用Spark读取和拆分数据的整体流程：
| 步骤 | 描述
# 如何应对 Spark 中的 OOM（Out Of Memory）问题
在使用 Apache Spark 处理大规模数据时，Out Of Memory (OOM) 是一个常见的问题。这种情况通常是由于 Spark 的资源配置不足或数据处理方式不当引起的。本文将指导你如何识别并解决 Spark 中的 OOM 问题。
## 整体流程
首先，我们需要明确解决 OOM 问题的步骤。下表列出了这些步
## 了解Spark Shuffle Read
在Spark中，Shuffle是指在数据处理过程中需要重新分区或重新组合数据的操作。Shuffle操作是一个开销较大的过程，因为它涉及到数据的重新分发和重新排序。而Spark Shuffle Read指的是在Shuffle操作中读取数据的过程。
### Spark Shuffle Read的作用
在Spark中，当进行Shuffle操作时，数据
# Spark读取Snappy
在大数据处理领域，Spark是一个被广泛使用的开源分布式计算框架，它能够处理大规模数据集并提供高效的计算能力。Snappy是一个快速的压缩/解压缩库，通常用于在存储和传输数据时减小数据的大小。在本文中，我们将介绍如何使用Spark读取Snappy压缩的数据。
## Snappy压缩
Snappy是一种快速的压缩/解压缩库，它的压缩速度非常快，而且解压缩速度也非
## 教你如何实现“spark read avro”
### 1. 概述
首先，我们需要明确一下你要实现的目标：“spark read avro”。这个目标可以分为以下几个步骤：
1. 了解Avro数据格式
2. 配置Spark环境
3. 导入Avro依赖
4. 读取Avro文件
下面我们逐步展开来看。
### 2. 了解Avro数据格式
Avro是一种数据序列化系统，它可以定义数据的
1. spark shuffle write和shuffle read什么是shuffle操作spark中的shuffle操作功能：将分布在集群中多个节点上的同一个key，拉取到同一个节点上，进行聚合或join操作，类似洗牌的操作。这些分布在各个存储节点上的数据重新打乱然后汇聚到不同节点的过程就是shuffle过程。shuffle过程分为shuffle write和shuffle read两部分s
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2023-08-13 12:43:38
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一，基本概述调优内存的使用主要有三个方面的考虑：对象的内存占用量(你可能希望整个数据集都适合内存)，访问这些数据的开销，垃圾回收的负载。默认情况下，java的对象是可以快速访问的，但是相比于内部的原始数据消耗估计2-5倍的空间。主要归于下面三个原因：1),每个不同的Java对象都有一个“对象头”，它大约是16个字节，包含一个指向它的类的指针。对于一个数据很少的对象（比如一个Int字段
分布式计算平台Spark：SQL（二）一、重点SparkCore数据源Hadoop系列的数据源：Spark是调用了Hadoop的类来实现InputFormat：sparkContext.newAPIHadoopRDD（输入类，K，V）
TableInputFormat
封装了：表的对象【定义传递了表名】、Scan对象+Filter【根据查询条件】
