自定义分区我们在wordcount小案例中看到结果是1个part-r-000000的文件,那如果我想对统计结果,按照不同的条件输出到不同的文件(分区),那该如何处理呢?我们梳理一下这个过程先一个文本文件,上传到hdfs后以block块存储,split到切片,一个切片对应一个maptask任务,一个maptask任务会对数据进行分区、归并和排序等操作,输出成一个临时文件(外部无序,内部有序),一个分
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2021-04-21 08:37:28
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Spark Streaming介绍
●官网
http://spark.apache.org/streaming/
●概述
Spark Streaming是一个基于Spark Core之上的实时计算框架。
特点
易用:可以像编写离线批处理一样去编写流式程序,支持java/scala/python语言。
容错:SparkStreaming在没有额外代码和配置的情况下可以恢复丢失的工作。
易整合到Spa
目录一、需求二、代码展示三、数据展示四、结果展示五、三种分区方式介绍 1、默认
原创
2022-12-28 15:37:41
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# Android自定义分区实现教程
## 一、流程梳理
下面是实现Android自定义分区的步骤表格:
```mermaid
journey
title 实现Android自定义分区流程
section 确定需求
section 划分分区
section 格式化分区
section 操作分区
```
## 二、详细步骤及代码
### 1. 确定需
原创
2024-06-01 05:24:47
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1. fdisk [-l] 装置名称:查看磁盘分区情况,或进行磁盘分区,参数::输出后面接的装置所有的partition内容。若仅有fdisk –l时,则系统将会把整个系统内能够搜寻的装置的partition都列出来。该指令执行后,只需在for help:后输入m,即可查看各参数的意义。2. mkfs [-t 文件系统格式] 装置文件名:格式化文件系
在这之前,你必须清楚你的系统,未来主要的使用目的为何?有什么特殊需求?硬件设置为何?
假如你完全没有概念。那系统只需要一个”/”,就可以了。Linux的根目录,是所有目录的基础,只要有他,系统就可以引导。顶多再加个swap分区,供系统在内存不足的状况下,可以使用硬盘来交换文件,现代的计算机swap大约2G就足够了。
swap可以理解为「在硬盘上的内存」,系统通常会先使用物理内存,当物理内存不足时,
生产者生成数据的数据,按自定义key做hashcode进行分区
原创
2018-03-26 10:04:05
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# 如何实现自定义分区规则 mysql
## 介绍
在 MySQL 中,分区是一种将表数据划分到多个独立的存储单元中的技术。自定义分区规则可以帮助我们更灵活地对数据进行管理和查询。在这篇文章中,我将教你如何实现自定义分区规则。
## 流程步骤
首先,让我们看一下实现自定义分区规则的整个流程:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | --- |
| 1 | 创建一个分区函数 |
| 2 |
原创
2024-04-12 05:36:03
88阅读
Kafka整合SpringBoot准备工作假设你了解过 SpringBoot 和 Kafka。1、SpringBoot2、KafkaKafka 的话可以看看的博客 : Kafka 安装及快速入门 ,学习的话自己开台虚拟机自己手动搭建环境吧,有条件的买服务器。3、版本Kafka服务版本为 kafka_2.11-1.1.0 (Scala), 也就是1.1.0Kafka的spring
文章目录1、简介2、方案13、方案21、简介自定义ubuntu 的分区大小电脑:硬盘大小 :1T内存:8 G2、方案1亲测可
原创
2023-11-24 10:45:28
170阅读
Flink之Partitioner(分区规则)方法注释global()全部发往1个taskbroadcast()广播(前面的文章讲解过,这里不做阐述)forward()上下游并行度一致时一对一发送,和同一个算子连中算子的OneToOne是一回事shuffle()随机分配(只是随机,同Spark的shuffle不同)rebalance()轮询分配,默认机制就是rebalance()recale()一
rebalance用round robbin模式将数据分配到下游的子任务。partitionCustom: 自定义数据分区。shuffle随机地将数据分配到下游的子
原创
2024-03-21 15:29:01
56阅读
# 实现自定义分区 Java
## 整体流程
首先,我们需要创建一个自定义分区器类,继承自`Partitioner`类,并实现其中的`getPartition`方法。然后,在Spark程序中使用自定义分区器进行数据分区。
下面是实现自定义分区的具体步骤:
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个自定义分区器类,继承`Partitioner`类 |
| 2 |
原创
2024-07-09 05:11:53
66阅读
textFile()创建rdd时分区分析 此时是可以自己填入分区数的,也可以不填。现在来分析一下默认值。 ctrl+鼠标左键点击textFile()def textFile(
path: String,
minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {
assertNotSto
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2024-09-27 13:52:52
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我们特意略过了关于如何初始化应用的规则,以及在运行时有哪些方法来更新这些规则的细节内容。在这篇文章中我们将具体介绍这些细节。你将学习如何将第一部分中描述的数据分区方法与动态配置结合起来使用。只要共同使用这两种模式,调整很多业务逻辑时就不用再重新编译代码和重新部署 Flink 作业了。规则广播首先我们来看一下先前定义的数据处理管道: DataStream<Alert> alerts =
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2024-03-15 19:37:56
178阅读
记录一下hadoop 数据类型章节的笔记,以便后期使用,本文是边学习边记录,持续更新中
[size=large][b]Hadoop 常用自带的数据类型和Java数据类型配比如下[/b][/size]
[table]
|[color=red]Hadoop类型[/color]|[color=red]Java类型[/color]|[color=red]描述
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2023-07-14 20:34:23
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目录MapReduce中的分组1 默认分组2 自定义分组3 可能存在的问题4 总结MapReduce中的分组分组组件是Map端至Reduce端过程中的一部分,即:Map -----> 分组组件 ------> Reduce;1 默认分组默认情况下:Reduce端接收到的数据是按照map输出的key进行分组;分组时,Key相同的为一组;Key中的对象,均实现了WritableCompar
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2024-05-07 09:08:21
187阅读
概述存储过程和自定义函数是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合。相对普通查询优点:可以简化应用开发人员的工作,可重用。减少数据库与应用服务器之间的数据传输。提高了数据处理的效率。安全性提高。由于存储过程也可以使用权限控制,而且参数化的存储过程可以防止SQL注入攻击,也在一定程度上保证了安全性。存储过程与函数的区别在于函数必须有返回值,而存储过程没有,存储过程的参数可以使用in(输入)
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2024-04-24 17:34:58
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RDD.getNumPartitions()方法可以获得一个RDD分区数量,
1、默认由文件读取的话,本地文件会进行shuffle,hdfs文件默认会按照dfs分片来设定。
2、计算生成后,默认会按照executor-number*executor-cores来分片,也就是spark默认按照总工作核数来对数据分片,而不是工作实例数。
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2023-05-31 07:10:29
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1. 理解spark 分区【Partitioning】1.1. 分区概念及分区方法Spark分区是一种将数据分割到多个分区的方法,这样您就可以并行地在多个分区上执行转换,从而更快地完成作业。还可以将已分区的数据写入文件系统(多个子目录),以便下游系统更快地读取数据。Spark有几种分区方法来实现并行性,可以根据需要选择使用哪种分区方法。PARTITIONING METHODS (SCALA)说明提
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2023-08-29 16:30:00
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