预期成果1.1 当前问题当前以图搜图应用存在的问题：当前使用spark RDD方案无法达到数据实时加载（每10分钟加载一次，虽然可配，但太短可能会有问题）Spark RDD内存会被分为两部分，一部分用来缓存数据一部分用来计算，Spark默认配置只有差不多50%的内存用于缓存（也就是说executor配了100G，只有50多G可以被用来做缓存），虽然比例可以进行配置，但增加缓
转载
2023-11-19 15:11:24
132阅读
讨论QQ：1586558083目录一、SparkCore、SparkSQL和SparkStreaming的类似之处二、SparkStreaming的运行流程2.1 图解说明2.2 文字解说三、SparkStreaming的3个组成部分四、 离散流（DStream）五、小栗子5.1 简单的单词计数5.2 监控HDFS上的一个目录5.3 第二次运行的时候更新原先的结果5.4 DriverHA 
/tmp/dj/20170622.1498060818603为json数据 将数据压缩存储成p
原创
2023-04-11 20:39:07
231阅读
1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩1.1 资源准备1）CentOS联网配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机ping www.baidu.com 是畅通的注意：采用root角色编译，减少文件夹权限出现问题2）jar包准备(hadoop源码、JDK7 、 maven、 protobuf)（1）hadoop-2.7.2-src.tar.gz（2）jdk-8u...
原创
2022-12-11 12:52:27
199阅读
Hadoop 支持的压缩编码压缩格式算法文件扩展名是否可切分LZOLZO.lzo是SnappySnappy.snappy否DEFLATEDEFLATE.deflate否GzipDEFLATE.gz否bzip2bzip2.bz2是Hadoop 编解码器压缩格式编解码器LZOcom.hadoop.compression.lzo.lzopCodecSnappyorg.apache.hadoop.io.c
原创
2022-05-24 22:14:43
142阅读
前言当用户的数据量比较大时，通常需要对数据进行压缩，以减少磁盘占用。InnoDB目前有两种方式来实现这一目的。第一种是传统的数据压缩，通过指定row_format及key_block_size，能够将用户表压缩到指定的page size并进行存储，默认使用zlib。这种压缩方式使用比较简单，但也是诟病较多的， 代码陈旧，相关代码基本上几个大版本都没发生过变化，一些优化点还是从facebook移植过
转载
2023-08-26 15:59:42
518阅读
转载
2021-08-05 11:24:00
110阅读
2评论
文章目录1. 压缩1.1 Hodoop压缩1.2 Map输出阶段压缩1.3 Reduce输出阶段压缩2. 存储2.1 文件存储格式2.2 主流文件存储格式对比3. 压缩和存储结合1. 压缩1.1 Hodoop压缩详见 Hadoop（十二）—— Hadoop压缩1.2 Map输出阶段压缩开启map输出阶段压缩，可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：...
原创
2024-04-22 11:00:54
6阅读
# 深入理解Spark中的数据压缩
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。作为一个高效能的数据处理平台，Spark 在处理海量数据时，如何有效地节省存储空间和提高处理性能是极其重要的。其中，数据压缩技术就是一个不可或缺的部分。本文将深入探讨 Spark 中的压缩机制，介绍压缩的原理、方法及其在实际应用中的示例代码。
## 为什么需要数据压缩
在处理
原创
2024-08-02 06:18:47
182阅读
第 8 章 压缩和存储8.1 Hadoop 源码编译支持 Snappy 压缩8.1.1 资源准备CentOS 联网配置 CentOS 能连接外网。Linux 虚拟机 ping www.baidu.com 是畅通的注意：采用 root 角色编译，减少文件夹权限出现问题jar 包准备(hadoop 源码、JDK8 、maven、protobuf)（1）hadoop-2.7.2-src....
原创
2022-03-04 10:10:38
59阅读
第 8 章 压缩和存储8.1 Hadoop 源码编译支持 Snappy 压缩8.1.1 资源准备CentOS 联网配置 CentOS 能连接外网。Linux 虚拟机 ping www.baidu.com 是畅通的注意：采用 root 角色编译，减少文件夹权限出现问题jar 包准备(hadoop 源码、JDK8 、maven、protobuf)（1）hadoop-2.7.2-src....
原创
2021-08-18 10:04:23
187阅读
在大数据工作中，我们经常需要对数据进行压缩以节省空间和网络传输开销。对于大多数Hadoop输出格式来说，我们可以指定一种压缩编解码器来压缩数据。我们已经提过，Spark原生的输入方式（textFile和sequenceFile）可以自动处理一些类型的压缩。在读取压缩后的数据时，一些压缩编解码器可以推测压缩类型。这些压缩选项只适用于支持压缩的Hadoop格式，也就是那些写出到文件系统的格式。写入数据
转载
2023-10-15 14:10:51
178阅读
ShuffleManager发展概述在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。而随着Spark的版本的发展，ShuffleManager也在不断迭代，变得越来越先进。在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而HashShuff
转载
2023-12-01 11:25:34
38阅读
# Spark 压缩函数
## 引言
在大数据处理中，数据压缩是一个重要的优化技术。数据压缩可以减小数据的存储空间，降低网络传输带宽消耗，并且提高数据的处理效率。Apache Spark是一个流行的大数据处理框架，提供了丰富的压缩函数来帮助用户在处理数据时进行压缩操作。本文将介绍Spark中常用的压缩函数，并提供相关的代码示例。
## Spark 压缩函数
### 1. snappy
S
原创
2023-09-30 05:48:08
172阅读
文章目录1. spark基本概念2. 数据倾斜优化2.1 数据倾斜是什么?2.2 如何定位数据倾斜?2.3 数据倾斜的几种典型情况2.4 缓解数据倾斜-避免数据源的数据倾斜2.5 缓解数据倾斜-调整并行度2.6 缓解数据倾斜-自定义Partitioner2.7 缓解数据倾斜- Reduce side Join转变为Map side Join2.8 缓解数据倾斜-两阶段聚合(局部聚合+全局聚合)2
转载
2024-10-27 07:11:58
34阅读
# Spark文件压缩实现指南
## 简介
在大数据处理中，Spark是一个强大的工具，可以处理大规模的数据集。而在处理这些大规模数据集时，文件的大小也成为一个重要的问题。为了节省存储空间和提高文件传输效率，我们可以使用Spark提供的文件压缩功能来压缩数据文件。本指南将为你介绍如何在Spark中实现文件压缩。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgrap
原创
2023-11-29 08:29:12
249阅读
Back Pressure是流处理系统中，非常经典而常见的问题，它是让流系统能对压力变化能够呈现良好抗压性的关键点所在。各个开源实时处理系统，在中后期，都开始有对背压机制有完善的考虑和设计。今天带大家了解一下SparkStreaming的背压/反压机制。一、SparkStreaming消费数据源1.基于Receiver的数据源，可以通过设置spark.streaming.receiver.maxR
TextFileHive数据表的默认格式，存储方式：行存储。可使用Gzip,Bzip2等压缩算法压缩,压缩后的文件不支持split但在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。--创建数据表：
create table if not exists textfile_table(
site string,
url string,
转载
2023-06-12 20:06:02
174阅读
Spark存储分析整体框架存储级别RDD存储调用读数据过程本地读取远程读取写数据过程写入内存写入磁盘 整体框架Spark的存储采取了主从模式，即Master / Slave模式，整个存储模块使用RPC的消息通信方式。其中：Master负责整个应用程序运行期间的数据块元数据的管理和维护Slave一方面负责将本地数据块的状态信息上报给Master，另一方面接受从Master传过来的执行命令。如获取数
转载
2023-09-19 00:34:17
164阅读
Spark介绍Spark简介Apache Spark是一个快速的、多用途的集群计算系统，相对于Hadoop MapReduce将中间结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。 Spark只是一个计算框架，不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统，如果要使用Spark，需要搭载其它的文件系统和成熟的调度系统。spark执行流程 spa
转载
2023-06-12 19:09:15
171阅读
