在Map和Reduce之间的过程就是Shuffle，Shuffle的性能直接影响整个Spark的性能。所以Shuffle至关重要。Shuffle 介绍 从图中得知，Map输出的结构产生在bucket中。而bucket的数量是map*reduce的个数。这里的每一个bucket都对应一个文件。Map对bucket书是写入数据，而reduce是对bucket是抓取数据也就是读的过程。在spark1.
一、未经优化的HashShuffleManager shuffle write：stage结束之后，每个task处理的数据按key进行“分类” 数据先写入内存缓冲区 缓冲区满，溢出到磁盘文件 最终，相同key被写入同一个磁盘文件创建的磁盘文件数量 = 当前stagetask数量 * 下一个stage的task数量shuffle read：从上游stage的所有task节点上拉取属于自己的磁盘文件
广播变量背景一般Task大小超过10K时（Spark官方建议是20K），需要考虑使用广播变量进行优化。大表小表Join，小表使用广播的方式，减少Join操作。Local Dir背景shuffle过程中，临时数据需要写入本地磁盘。本地磁盘的临时目录通过参数spark.local.dir配置。性能优化点spark.local.dir支持配置多个目录。配置spark.local.dir有多个目录，每个目
转载
2023-08-11 20:04:05
106阅读
目录类比HDFS的存储架构Spark的存储架构存储级别RDD的持久化机制RDD缓存的过程Block淘汰和落盘类比HDFS的存储架构 HDFS集群有两类节点以管理节点-工作节点模式运行，即一个NameNode(管理节点)和多个DataNode(工作节点)。Namenode管理文件系统的命名空间。它维护着文件系统树及整棵树内的所有文件和目录。这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像文
RDD vs DataFrames vs DataSet在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同
转载
2023-08-20 22:54:34
64阅读
一、广播变量的创建与使用 spark 的广播变量允许在每个工作节点缓存一个只读的变量，这样做的好处是避免任务为每一个Task共享的数据单独创建拷贝，大大节省了运算空间占用，在Java中通过JavaSparkContext.broadcast(v)方法，Scala中通过SparkContext.broadcast(v) 方法对变量v进行包装和分发操作，使用时调用 broadcas
转载
2023-08-09 23:39:34
66阅读
在 MySQL 中，索引是一种数据结构，用于加速数据检索操作。理解索引在磁盘中的存储方式，对于优化数据库性能至关重要。本文将详细探讨 MySQL 索引的存储机制，并附带相关代码示例和逻辑关系图。
## 一、索引的基本概念
在数据库中，索引类似于书本的目录，可以帮助我们快速定位所需的数据。索引通常根据某一列或多列的值来排序，并存储指向实际数据位置的指针。在 MySQL 中，最常用的索引类型包括：
# 在Spark中使用Keytab的指南
## 前言
随着大数据技术的快速发展，Apache Spark已成为数据处理和分析的主流工具之一。在使用Spark进行大数据操作时，安全性也是一个不容忽视的问题。特别是在涉及到Kerberos认证时，keytab文件的使用尤为重要。本文将介绍如何在Spark中使用keytab，实现安全的Hadoop集群访问。我们将通过步骤、代码实现和示意图的方式来帮助
【前言：Spark目前提供了两种有限定类型的共享变量：广播变量和累加器，今天主要介绍一下基于Spark2.4版本的广播变量。先前的版本比如Spark2.1之前的广播变量有两种实现：HttpBroadcast和TorrentBroadcast，但是鉴于HttpBroadcast有各种弊端，目前已经舍弃这种实现，本篇文章也主要阐述TorrentBroadcast】广播变量概述广播变量是一个只
转载
2023-08-11 10:15:54
63阅读
文件存储 HDFS中SDK示例本文列出了创建目录、删除目录、上传文件、下载文件、显示目录、写入文件，读取文件、测试等操作的SDK示例，您可以参考示例工程开发您的应用。准备工作 已完成文件存储HDFS的配置 已安装SDK 在计算节点上安装JDK，版本不能低于1.8。 在计算节点上安装hadoop，版本建议不低于2.7.2。 配置maven的依赖配置。<dependency>
表空间 我们脑子里理解数据的存储就是‘一个库里面有一些表，表里面有很多字段，然后有很多行数据’，但其实这只是我们的逻辑概念，数据在磁盘物理存储方式可不是这样的。mysql在服务器上是以一个文件夹的形式出现的，你创建了test数据库，那么在磁盘上就会出现test的目录，而创建的那些表，其实都是有一个表空间的概念，在磁盘都会对应一个表名.ibd数据文件。 extent 表空间的磁盘文件里有很多个
大数据计算可以把数据保存在hive上，无论你用的是Core还是Sql第一个方法是数据落到hdfs上先，之后hive去load，操作上分两步不是首选。方法二是数据直接写到hive的表数据存储路径下，hive读取数据的时候直接反序列化了，但是这种方法只限于hive表数据格式为默认的text方法三使用sparksql模块我们可以对一个sql数据集执行insert的语句保存到hive中，core模块的时候
转载
2023-06-11 15:06:01
201阅读
一、iostatZabbix并没有提供模板来监控磁盘的IO性能，所以我们需要自己来创建一个。iostat主要用于监控系统设备的IO负载情况，iostat首次运行时显示自系统启动开始的各项统计信息，之后运行iostat将显示自上次运行该命令以后的统计信息。用户可以通过指定统计的次数和时间来获得所需的统计信息。所以在使用iostat监控系统IO负载的时候，不要直接iostat取结果，而是iostat
# 如何在mongodb中实现数据存储在磁盘是啥格式文件
## 流程步骤
下面是在mongodb中实现数据存储在磁盘是什么格式文件的流程步骤：
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(创建数据库)
B --> C(创建集合)
C --> D(插入数据)
D --> E(数据存储在磁盘)
E --> F(查看文件格式)
F --> G(结束)
```
## 具体步骤及
1、广播变量广播变量的定义：广播变量可以让程序高效地向所有工作节点发送一个较大的只读值,以供一个或多个spark操作使用,在机器学习中非常有用。广播变量是类型为spark.broadcast.Broadcast[T]的一个对象,其中存放着类型为T的值。它由运行SparkContext的驱动程序创建后发送给会参与计算的节点,非驱动程序所在节点(即工作节点)访问改变量的方法是调用该变量的value方法
转载
2023-08-08 08:24:48
62阅读
文章目录DataFrame创建 DataFrameSQL 语法DSL 语法RDD 转换为 DataFrameDataFrame 转换为 RDD Spark Core 中，如果想要执行应用程序，需要首先构建上下文环境对象 SparkContext，Spark SQL 其实可以理解为对 Spark Core 的一种封装，不仅仅在模型上进行了封装，上下文环境对象也进行了封装。 在老的版本中，Spark
10.checkpoint是什么（1）、Spark 在生产环境下经常会面临transformation的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体transformation的RDD本身计算特别复杂或者耗时（例如计算时长超过1个小时），这个时候就要考虑对计算结果数据持久化保存；（2）、Spark是擅长多步骤迭代的，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经计算的过程产生的数据进
Spark的cache、persist以及缓存级别讲解：当一个RDD被多次用到的时候。通过cache可以将RDD持久化到磁盘或者内存。cache属于transformationcache的底层调用了perist() cache和perist 相同点：都是设置缓存 不同点：cache底层调用了perist,但是cache只有一个默认的缓存级别=StorageLevel.MEMORY_ONLY per
转载
2023-07-21 14:06:52
137阅读
SparkCore之RDD的持久化持久化也是作为Spark程序的一个重要的优化手段Spark的最重要的功能特性之一就是持久化（persisting or caching），当你持久化一个RDD，每个节点都会存储RDD的任何分区在内存中计算的数据并且对这些数据进行reuse重用，这样可以使以后的操作更快，在spark中缓存时用于迭代和交互式使用的关键工具。持久化的方式spark的持久化的方式有2种：
转载
2023-08-04 20:12:19
37阅读
1、RDD概述1.1 什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
Dataset:它是一个集合，集合里面有很多个元素Distributed：rdd中的数据是进行了分布式存储，后期方便于进行分布式计算。Resilient：弹性，意味着rdd的数据可
