广播变量package com.xxx.spark.day06
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* 广播变量的使用
*/
object _01Broadcast {
净推荐值 编辑同义词 NPS（净推荐值）一般指净推荐值NPS（Net Promoter Score），净推荐值，又称净促进者得分，亦可称口碑，是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数。它是最流行的顾客忠诚度分析指标，专注于顾客口碑如何影响企业成长。通过密切跟踪净推荐值，企业可以让自己更加成功。净推荐值最早是由贝恩咨询公司客户忠诚度业务的创始人弗雷德里克·雷赫
净推荐值净推荐值(Net Promoter Score，NPS)目录[隐藏]1 什么是净推荐值2 净推荐值的理论基础[3]3 净推荐值的计算4 净推荐值的意义5 净推荐值的评析6 净推荐值在企业中的应用分析[3]7 企业通过净推荐值提高客户忠诚度的主要步骤[5]8 净推荐值提高客户忠诚度的实证分析[5]9 净
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2017-05-24 17:37:04
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chrome控制台的application下可查看:Cookie是由服务器端生成，浏览器会将Cookie的key/value保存到某个目录下的文本文件内，下次请求同一网站时就发送该Cookie给服务器。每个cookie除了name名称和value值这两个属性以外，常用属性还有：expires过期时间、 path路径、 domain域、以及 secure安全、HttpOnly属性1. name :
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2024-10-19 09:10:57
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2 Model层-模型成员 阅读目录1 类的属性2.管理器Manager3.创建对象4.实例的属性5.实例的方法
回到顶部1 类的属性objects：是Manager类型的对象，用于与数据库进行交互当定义模型类时没有指定管理器，则Django会为模型类提供一个名为objects的管理器支持明确指定模型类的管理器class BookInfo(models.Model):
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2024-06-11 21:20:13
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原创
2022-12-12 16:38:55
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spark cache:
1,cache 方法不是被调用时立即缓存，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
2, cache 是调用的 persist() 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
3,cache 默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在o
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2023-09-03 11:35:33
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常用的参数如下：-DCMAKE_INSTALL_PREFIX：用于指定软件的安装路径，默认是/usr/local/mysql-DDEFAULT_CHARSET：指定MySQL服务的默认字符集-DDEFAULT_COLLATION：指定MySQL服务的默认校对规则-DENABLED_LOCAL_INFILE：是否允许从客户端本地加载数据到MySQL服务端，专用于LOAD DATA INFILE语句，
在处理大数据时，Apache Spark作为一种强大的工具，使用合理的分区数可以大大提高性能。但在实际应用中，往往会遇到“spark分区数”相关的问题。本文将尝试解决这一问题，并分享我的思考过程。
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### 背景定位
近年来，随着大数据技术的迅猛发展，Apache Spark已成为数据处理的主流框架之一。分区数的设置对Spark的性能和资源利用有着直接影响。合理的分区数能够提升作业运行
目录3.4 RDD的分区3.5 RDD的依赖关系总结3.4 RDD的分区在分布式程序中，网络通信的开销是很大的，因此控制数据分布以获得最少的网络传输开销可以极大的提升整体性能；Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通信开销。Spark中所有的RDD
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2023-09-23 09:11:09
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RDD 的 Shuffle 和分区分区的作用RDD 使用分区来分布式并行处理数据, 并且要做到尽量少的在不同的 Executor 之间使用网络交换数据, 所以当使用 RDD 读取数据的时候, 会尽量的在物理上靠近数据源, 比如说在读取 Cassandra 或者 HDFS 中数据的时候, 会尽量的保持 RDD 的分区和数据源的分区数, 分区模式等一一对应分区和 Shuffle 的关系分区的主要作用是
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2024-06-21 16:21:44
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一、RDD 的分区前面在学习 MapReduces 的时候就提到分区，在RDD中同样也存在分区的概念，本质上都是为了提高并行度，从而提高执行的效率，那在 Spark 中的分区该怎么设置呢？首先分区不是越多越好，太多意味着任务数太多，调度任务也会耗时从而导致总体耗时增多，分区数太少的话，会导致一些节点分配不到任务，而某个分区数据量又大导致数据倾斜问题。因此官方推荐的分区数是：partitionNum
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2023-08-31 09:39:22
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1、参数配置(并行度)分区的默认个数等于对spark.default.parallelism的指定值2、根据父rdd的reduceTask数量3、读取hdfs的文件生成的rddrdd分区的数量等于hdfs的文件的block4、sparkStreaming生成的rdd根据block interval，batch interval的时间决定default.block.interval=200ms批次时
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2023-06-06 09:41:37
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8. 不一定非得每秒处理一次 由于Spark Streaming的原理是micro batch, 因此当batch积累到一定数量时再发放到集群中计算, 这样的数据吞吐量会更大些. 这需要在StreamingContext中设置Duration参数. 我们试着把Duration调成两秒, 这样Spark就会在接收Kafka的模块中积累了2秒的数据后, 在调
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2024-06-21 16:14:20
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在遍历spark dataset的时候，通常会使用 forpartition 在每个分区内进行遍历，而在默认分区（由生成dataset时的分区决定）可能因数据分布原因导致datasetc处理时的数据倾斜，造成整个dataset处理缓慢，发挥不了spark多executor（jvm 进程）多partition（线程）的并行处理能力，因此，普遍的做法是在dataset遍历之前使用repartiti
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2023-09-22 08:59:52
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1.默认分区setMaster("local")：采用的是默认值，核数1setMaster("local[*]")：最大分区数与物理机cpu核数相同，最小值为2，具体分区数量需要计算2.从不同位置创建rdd，分区数量-从集合中创建rdd
取决于分配给应用的cpu核数
-从外部文件中创建rdd
math.min(取决于分配给应用的cpu核数,2)3.分区计算方法指定分区：
1.在textFi
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2023-07-03 17:16:28
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RDD分区创建RDD时自定义分区数量根据计算机Core个数确定默认分区数量核心代码override def defaultParallelism(): Int =
scheduler.conf.getInt("spark.default.parallelism", totalCores)首选SparkConf配置的spark.default.parallelism分区数量如果没有配置，则采
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2023-11-22 17:35:22
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0. 背景公司的项目被测出漏洞，提示“会话cookie 中缺少 HttpOnly 属性 可能会窃取或操纵客户会话和 cookie，它们可能用于模仿合法用户，从而使黑客能够以该用户身份查看或变更用户记录以及执行事务” 其实解决方法很简单 HttpOnly 设置为true 就OK了，但是我们需要了解原理，知其然，知其所以然0. 什么是HttpOnlyHttpOnly 是一
Spark–默认创建RDD的分区个数规则创建RDD的三种方式1）从集合（内存）中创建 方法：parallelize、makeRDD2）从外部存储中创建 方法：testFile3）从其他RDD中创建（执行转换算子的时候）1）从集合（内存）中创建 方法：parallelize、makeRDD1、首先来看一下这种方式创建的RDD是怎样的分区规则 代码：object test02_RDDDefalutPa
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2023-09-13 23:37:34
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确定RDD分区
在Scala和java中，可以使用partitioner属性来决定怎么分区。scala.Option对象是Scala的容器类。你可以在Option上调用isDefined() 来检查是否有值，使用get()来获得值。如果存在，那么这个值是spark.Partitioner对象。这个实际上的功能是每个key存入哪个分区。
Example
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2024-08-01 15:47:29
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