结合Spark官网, 对Spark RDD的一些简单介绍和总结.RDD是Spark提供的主要抽象, 全称弹性分布式数据集, 它是跨集群节点来分区的元素集合, 可以并行操作, 可以保留在内存, 还可以自动从节点故障中恢复.创建RDD创建RDD有两种方法并行化现有的集合val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val rdd = sc.parallelize(data)
val
Spark面试题个人练习，思路可能并不正确，数据合并中逻辑不完善，谨慎观看现有如下数据文件需要处理 格式：CSV 位置：hdfs://myhdfs/input.csv 大小：100GB 字段：用户ID，位置ID，开始时间，停留时长(分钟） 4行样例： UserA,LocationA,2018-01-01 08:00:00,60 UserA,LocationA,2018-01-01 09:00:00
一， 简介 Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块。与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL提供的接口为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息来执行额外的优化。有几种与Spark
SQL进行交互的方式，包括SQL和Dataset API。在计算结果时，使用相同的执
前言 本期继续讲解 Spark 核心 RDD 编程部分，内容比较干货也比较长，建议大家先收藏。 学习目标 RDD 的创建RDD 的转换操作RDD 的行动操作惰性求值 1. RDD 的创建 Spark 提供了两种创建 RDD 的方式：对一个集合进行并行化操作和利用外部数据集生成 RDD 。 对一个集合进行并行化操作 Spark 创建 RDD 最简单的方式就是把已经存在的集合传给 paralleli
一. Spark有几种部署方式？请分别简要论述spark主要有如下四种部署方式，分别如下：1. Local Spark运行在一台机器上，通常用于代码测试或者学习。2. Standalone构建一个基于Master与Slaves的资源调度集群，Spark任务提交给Master运行。3. YarnSpark客户端直连Yarn，不需要额外构建Spark集群。包含yarn-client和ya
作者：梁世威“ 对 spark 任务数据落地(HDFS) 碎片文件过多的问题的优化实践及思考。”此文是关于公司在 Delta Lake 上线之前对Spark任务写入数据产生碎片文件优化的一些实践。形成原因数据在流转过程中经历 filter/shuffle 等过程后，开发人员难以评估作业写出的数据量。即使使用了 Spark 提供的AE功能，目前也只能控制 shuffle read
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2023-08-08 11:38:59
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合并以后要采用强推
原创
2022-05-19 11:42:29
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一、Shuffle原理 当使⽤reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作的时候，会发⽣shuffle操作。Spark在DAG调度阶段将job划分成多个stage，上游stage做map操作，下游stage做reduce操作，其本质还是MR计算架 构。Shuffle是连接map和reduce之间的桥梁，它将map的输出对应
Spark部署模式与任务提交一、作业提交1.1 spark-submitSpark 所有模式均使用 spark-submit 命令提交作业，其格式如下：./bin/spark-submit \
--class <main-class> \ # 应用程序主入口类
--master <master-url> \ # 集群的 Master Url
今天仍然处于感冒状态，打开电脑随便写一篇，然后滚回床上休息。我们都知道，在HDFS中不宜存储大量的小文件。所谓小文件，就是大小远小于dfs.block.size的文件。如果有大量小文件的话，会浪费block，使元数据增加，挤占宝贵的NameNode内存。另外，大文件能够发挥磁盘顺序读写的优势，小文件会产生很多随机读写，性能下降。在我们的数仓体系中，有一部分业务的日志数据来源是RocketMQ。我们
问题使用spark sql执行etl时候出现了，最终结果大小只有几百K或几M，但是小文件一个分区有上千的情况。运行spark sql 效率比较低危害：hdfs有最大文件数限制浪费磁盘资源（可能存在空文件）；hive中进行统计,计算的时候,会产生很多个map,影响计算的速度。解决方法方法一：通过spark的coalesce()方法和repartition()方法val rdd2 = rdd1.coa
本篇文章为Spark shuffle调优系列第一篇，主要分享Spark Shuffle调优之合并map端输出文件。 默认的shuffle过程如下图所示：其中第一个stage中的每个task都会给第二个stage的每个task创建一份map端的输出文件;第二个stage中每个task会到各个节点上面去拉取第一个stage中每个task输出的，属于自己的那一份文件。问题来了：默认
往期链接： Spark基础：Spark SQL入门
Spark基础：数据读写
Spark基础：读写Parquet
Spark基础：读写Hive
Spark基础：读写JDBC
Spark基础：Spark SQL优化
Spark基础：分布式SQL查询引擎Spark SQL设计的时候就考虑了与Hive元数据、SerDes、UDF的兼容性。1 与现有的Hive数仓集
背景小文件带来的问题对于HDFS从 NN RPC请求角度，文件数越多，读写文件时，对于NN的RPC请求就越多，增大NN压力。从 NN 元数据存储角度，文件数越多，NN存储的元数据就越大。对于下游流程下游流程，不论是MR、Hive还是Spark，在划分分片（getSplits）的时候，都要从NN获取文件信息。这个过程的耗时与文件数成正比，同时受NN压力的影响。在NN压力大，上游小文件多的情况下，下游
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2023-09-08 20:38:04
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背景1、许多Spark SQL用户都要求一种方法来控制Spark SQL中的输出文件数；2、Scala/Java/Python代码中可以使用coalesce()和repartition()方法有效的控制Spark文件数量；3、但用户需要在SparkSQL服务的SQL语句中使用提示；4、建议在SparkSQL中添加以下Hive样式的COALESCE和REPARTITION提示。提示名称不区分大小写。
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2023-07-27 16:33:10
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# Spark合并小文件程序实现流程
## 1. 理解问题
首先，我们需要明确什么是“Spark合并小文件程序”。在大数据处理中，由于数据量巨大，会产生很多小文件，这些小文件会降低Spark的性能。因此，我们需要将这些小文件合并成较大的文件，以提高Spark的处理效率。
## 2. 实现步骤
下面是实现“Spark合并小文件程序”的步骤和相应的代码示例：
| 步骤 | 操作 | 代码示例
# Spark分区小文件合并
在使用Spark进行大数据处理时，经常会遇到分区数据过多而导致小文件过多的问题。这些小文件会影响作业的性能，增加读取和写入的开销。因此，我们需要将分区小文件合并，以提高作业的效率。
## 为什么要合并小文件
当我们使用Spark处理大规模数据时，数据通常会被划分到多个分区中进行处理。每个分区生成的结果会被写入到不同的文件中。如果分区过多，会导致生成大量的小文件，
# Spark SQL 合并小文件
在大数据处理中，通常会遇到大量的小文件的情况，这些小文件可能会影响数据处理的效率和性能。合并小文件是一种常见的优化策略，可以将多个小文件合并为较少的大文件，减少文件数量，提高数据处理的效率。
## 问题描述
在数据处理过程中，通常会使用 Spark SQL 来处理大规模的数据。但是，当数据以大量小文件的形式存储在分布式文件系统（如 HDFS）中时，会导致每
# 如何实现“Spark输出合并小文件”
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“Spark输出合并小文件”的流程：
```mermaid
erDiagram
|步骤1: 读取数据|
|步骤2: 进行数据处理|
|步骤3: 输出数据|
```
## 每一步的具体操作
### 步骤1: 读取数据
在这一步，我们需要使用Spark的API来读取我们的数据。这里
概述Spark Streaming是Spark中用于实时数据处理的模块Spark Streaming是Spark Core API的扩展，它支持弹性的，高吞吐的，容错的实时数据流的处理。数据可从多种数据源获取，例如Kafka，Flume，Kinesis及TCP Socket。也可以通过例如map，reduce，join，window等的高阶函数组成的复杂算法处理。最终将处理后的数据输出到文件系统，
