Spark整体概述1.1整体概念 Apache Spark是一个开源的通用集群计算系统，他提供了High-level编程API，支持Scala，Java和Python三种编程语言。Spark内核使用scala编写，通过基于Scalade 函数式编程特性，在不同的计算层面进行抽象。1.2 RDD抽象 RDD(Resilient Distributer Da
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2023-11-23 12:37:47
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# 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
原创
2024-03-21 07:23:25
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# Spark 读取 Snappy 格式数据的科普文章
在大数据处理领域，Apache Spark 作为一个强大的分布式计算框架，广泛应用于数据处理和分析。数据存储格式直接影响计算效率，其中 Snappy 是一种常用的数据压缩算法，尤其适合处理大流量数据时的存储。而如何用 Spark 读取 Snappy 格式的数据呢？本文将为您详细说明。
## 什么是 Snappy？
Snappy 是一种快
原创
2024-09-17 06:11:23
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from pyspark.sql import SparkSession
# from pyspark import SparkConf, SparkContext
def init_spark():
# conf = SparkConf().setAppName("normal spark") \
# .setMaster("local") \
# .se
原创
2023-05-31 11:19:06
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（相关代码为scala版本，其他java和python版自行查阅）概述
每个spark应用由一个driver program组成，driver program运行用户main函数并在集群上执行多种并行操作。spark主要的抽象概念是弹性分布式数据集（RDD），它是分区在集群节点上的数据集合，可在其上做并行操作。RDDs可以从一个hadoop文件系统（或者其他任何hadoop支持的文件系统）上
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2023-12-12 15:33:23
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文章目录运行环境一. 编译二. 配置Dynamic allocationExternal Shuffle Serviceshuffle文件目录cluster modeclient mode三. 调度Fair Scheduler队列设置资源抢占(Preempt)delay scheduling 运行环境spark 2.0.2cdh5.9.0一. 编译参考官网配置即可：http://spark.ap
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2024-06-16 11:35:47
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RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行。 也就是说Transformation算子，spark程序没有计算，遇到action算子开始计算Transformation单value结构map(fu
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2024-09-02 13:53:21
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RDD编程弹性式分布数据集（ResilientDistributed Dataset，简称RDD）。RDD其实就是分布式元素集合。在Spark中对数据的所有操作不外乎创建RDD，转化已有的RDD以及调用RDD操作经行求值。RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都会被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。 RDD支持两种类型的操作：转化操作和行动操作。转化操作：由一个R
开始时翻译，后面会出集成的具体步骤。主要是讲了一些概览，spark的参数设置，遇到的问题处理等。少环境的搭建。 还有就是问题哪里，报错太多了，格式不好整。可以看原文看详细报错。 spark的安装 配置Yarn 配置Hive 配置Spark 问题 推荐的配置 设计文档 Hive on Spark是Hive1.1发布之后，成为了Hive的一部分。在spark分支中，它得到了大力的
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2023-07-21 16:21:58
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引言HDFS上分布式文件存储，成为大数据平台首选存储平台。而Spark往往以HDFS文件为输入，为保持兼容性，Spark支持多种格式文件读取，大数据场景下，性能瓶颈往往是IO，而不是CPU算力，所以对文件的压缩处理成为了很必要的手段。Spark为提供兼容性，同时支持多种压缩包直接读取，方便于用户使用，不用提前对压缩格式处理，但各种压缩格式各有优缺点，若不注意将导致Spark的能力无法发挥出来。故，
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2023-07-27 19:43:13
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1. Hadoop之常见压缩格式以及性能对比1.压缩的好处和坏处好处减少存储磁盘空间降低IO(网络的IO和磁盘的IO)加快数据在磁盘和网络中的传输速度，从而提高系统的处理速度坏处由于使用数据时，需要先将数据解压，加重CPU负荷。而且压缩的越狠，耗费的时间越多。2.压缩格式压缩格式工具算法扩展名是否支持分割Hadoop编码/解码器hadoop自带DEFLATEN/ADEFLATE.defl
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2023-06-30 09:40:02
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当大片连续区域进行数据存储并且存储区域中数据重复性高的状况下，数据适合进行压缩。数组或者对象序列化后的数据块可以考虑压缩。所以序列化后的数据可以压缩，使数据紧缩，减少空间开销。1. Spark对压缩方式的选择 压缩采用了两种算法：Snappy和LZF，底层分别采用了两个第三方库实现，同时可以自定义其他压缩库对Spark进行扩展。Snappy提供了更高的压缩速度，LZF提供了更高的压缩比，用户
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2023-09-04 22:39:17
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背景 我们的数据挖掘平台对数据统计有比较迫切的需求，而Spark本身对数据统计已经做了一些工作，希望梳理一下Spark已经支持的数据统计功能，后期再进行扩展。准备数据在参考文献6中下载https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/，此处格式为iris.data格式，先将data后缀改为csv后缀(不影响使用，只是为了保
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2024-06-03 17:28:04
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个人小站,正在持续整理中,欢迎访问:http://shitouer.cn小站博文地址：Hadoop压缩-SNAPPY算法安装本篇文章做了小部分更改，仅介绍了Snappy，去掉了安装过程，不过不必叹气，更加详细的Hadoop Snappy及HBase Snappy的安装步骤已经另起了一篇文章专门来介绍：Hadoop HBase 配置 安装 Snappy 终极教程 通过这篇文章，相信你一定会
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2023-12-20 21:04:58
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Snappy压缩时，碰到不能解压问题，所用服务器Tomcat8。经验证，降低Tomcat版本为7，才可正常解压文件。 若碰到偶尔不能解压的问题，试着换个浏览器试试。
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2015-07-21 23:43:00
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# Java Snappy 简介与示例
 : byte[]
+ uncompress(byte[] compressed) : byte[]
}
class Main {
原创
2023-08-17 17:20:21
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### 实现Hadoop中的Snappy压缩
在Hadoop中使用Snappy压缩可以有效地减少数据的存储空间和提高数据的传输效率。下面我将详细介绍如何在Hadoop中实现Snappy压缩。
#### 流程概览
首先，让我们简要概述一下实现Hadoop中的Snappy压缩的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 开启Hadoop配置文件中的Snappy压缩
原创
2024-05-24 10:17:16
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# 如何实现 Hadoop Snappy 压缩
Hadoop 是一个分布式数据存储和处理框架，Snappy 是一种高效的压缩库。本文将教会你如何在 Hadoop 中使用 Snappy 压缩，以及相关的代码示例和步骤图示。下面是整件事情的流程：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 | 命令/代码
num-executors参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个Spa
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2024-06-19 13:33:52
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如何实现Hive Snappy
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何实现Hive Snappy。下面是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装Snappy库 |
| 步骤二 | 配置Hive |
| 步骤三 | 创建压缩表 |
| 步骤四 | 加载数据到表中 |
| 步骤五 | 查询数据 |
现在让我们一步步来实现这个过程。
步
原创
2024-01-10 09:09:39
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