RDD分布式计算需要:分区控制Shuffle控制数据存储\序列化\发送数据计算API等一系列功能这些功能, 不能简单的通过python内置的本地集合对象(如List\字典等)去完成, 我们在分布式框架中, 需要有一个统一的数据抽象对象, 来实现上述分布式计算所需要功能, 这个抽象对象, 就是RDD.RDD定义:RDD叫做弹性分布式数据集, 是spark中最基本的数据抽象, 代表一个不可变, 可分区
# 大数据平台Spark抽数计算入门
作为刚入行的开发者，你可能会对“大数据平台Spark抽数计算”感到陌生，但实际上，只要你掌握了基本的流程和一些核心的代码，就可以轻松入门。本文将为你详细讲解如何在Spark上进行数据抽取与计算，我们将根据步骤和代码进行详细剖析。
## 流程概述
在进行Spark抽数计算的过程中，通常遵循以下步骤：
| 步骤 |
原创
2024-10-04 07:13:22
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ForeSpider数据采集软件之链接抽取前嗅ForeSpider数据采集软件是一款通用性互联网数据采集软件，软件几乎可以采集互联网上所有公开的数据，通过可视化的操作流程，从建表、过滤、采集到入库一步到位。同时软件内置了强大的爬虫脚本语言。如果有通过可视化采集不到的内容，都可以通过简单几行代码，实现强大的脚本采集。很多用户说可视化的操作太简单，一定要看软件脚本的教程，所以今天给大家出一个爬虫脚本的
# 实时抽数与MONGODB实时抽数
在现代数据分析和处理中，实时获取数据变得越来越重要。而MONGODB数据库也可以提供实时抽数的功能，让用户可以及时获取数据库中的数据。本文将介绍如何在MONGODB中实现实时抽数，并提供代码示例作为参考。
## 什么是实时抽数？
实时抽数是指在数据产生或数据变化的瞬间立即获取数据的过程。在MONGODB中，可以通过监听数据库中的变化来实现实时抽数，比如监
原创
2024-03-30 03:59:51
58阅读
Hadoop抽数任务卡死的问题时常在数据处理流程中出现，特别是在大数据量处理、复杂查询和资源占用较高的情况下。这种卡死不仅会增加任务的延迟，还可能导致数据丢失或不一致性。这篇博文将详细描述如何定位和解决Hadoop抽数任务卡死的问题，包含相关的技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论。
在进行问题分析的初期，我们可以根据浮现的各种问题将其进行归类，这里采用四象限图将问题进行拆解：
``
偶然打开以前的某个项目，发现代码里面有一个FIXME，写着此为临时方案，SQL存在性能隐患，需优化。这是一个在题库里随机抽题的SQL，采用的是ORDER BY RAND()，因为没有参与后续的迭代，今天把自己当时的思路记录一下。主要还是因为网上关于这块的博文大多写的一样，没啥参考价值，所以才记录一下自己的想法，如有错误，恳请指正。ORDER BY RAND() 为什么有性能问题首先是RAND这个随
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2024-01-21 01:19:42
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# 数据抽数的通用框架项目 Java
在数据驱动的时代，企业和组织越来越依赖于数据分析以作出明智的决策。数据抽数（Data Extraction）是从各种数据源中提取数据的过程，这一步骤是数据处理和分析的基础。本文将探讨一个通用的数据抽数框架项目，并通过 Java 语言展示一些关键实现。
## 数据抽数的概念
数据抽数是一个复杂的过程，其目的是在各种数据源（如数据库、API、CSV 文件等）
1 资源相关参数//以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置在mapred-site.xml就可以生效(1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。(2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限（单
# 如何解决Hive抽数慢的问题
## 流程图
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确认Hive数据抽取任务的具体流程 |
| 2 | 查看任务日志，分析任务执行过程中的性能瓶颈 |
| 3 | 优化任务执行，提高数据抽取效率 |
## 详细步骤
### 步骤一：确认Hive数据抽取任务的具体流程
在处理Hive数据抽取慢的问题时，首先需要明确整个任务的流
原创
2024-05-27 05:42:35
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Mysql是主流的开源关系型数据库，提供高性能的数据存储服务。在做后端开发时，有时会遇到性能瓶颈，这些瓶颈有时并不是来自应用本身，而是来自数据库层面。所以所以掌握Mysql的一些底层原理有助于我们更好地理解Mysql，对Mysql进行性能调优，从而开发高性能的后端服务。1、mysql的逻辑框架mysql逻辑框架图如下：最上层是处理客户端过来的连接的。主要做连接处理、授权认证、安全等。Mysql在这
第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为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去做一些额外的优化，有多种方式与Spark
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2023-12-13 19:43:04
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hive='/usr/bin/hive'hive_database='xxxxx'field_segmentation='\001'ext
原创
2023-01-09 19:08:42
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ETL增量抽取方式增量是以一个时间段为计量单位，记录该段时间内较以前增加的数据记录。增量抽取是将该段时间内增长的记录查找出来。增量抽取一般有三种抽取模式，用于捕获源系统新增的数据到系目标库中1)、时间戳方式，要求源表中存在一个或多个字段(时间戳),其值随着新纪录的增加而不断增加，执行数据抽取时,程序通过时间戳对数据进行过滤，抽取结束后，程序记录时间戳信息。2)、触发器方式。要求用户在源数据库中有创
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2024-09-06 07:13:31
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说来和MySQL倒是有缘，毕业的第一份工作就被分配到了RDS团队，主要负责把MySQL弄到云上做成数据库服务。虽说整天和MySQL打交道，但说实话那段时间并没有很深入的理解MySQL内核，做的事情基本都是围绕着MySQL做管控系统，比较上层。好在周边都是MySQL内核神级人物，在他们的熏陶下多多少少对MySQL的一些基本知识有一些零碎的记录和模糊的认识，这些基础对于今天整理理解MySQL
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2024-10-09 15:05:03
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概述 基于Spark，兼容Hive 集成在Spark中，不需单独安装 提供统一的数据访问方式 结构化的数据类型：JDBC、JSON、Hive、Parquet（Saprk SQL 默认数据源） 支持标准的数据连接：JDBC、ODBC Hive把sql解析成了mapreduce程序，sparksql把s
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2020-06-13 17:24:00
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概述 流式计算框架，类似Storm 严格来说不是真正的流式计算（实时计算），而是把连续的数据当做不连续的RDD处理，本质是离散计算 Flink：和 Spark Streaming 相反，把离散数据当成流式数据处理 基础 易用，已经集成在Spark中 容错性，底层也是RDD 支持Java、Scala、
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2020-06-14 23:48:00
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上篇写了用Random实现简单抽***奖，这回也用Random实现随机抽题。 思路：1、将题库中符合条件的题目的题目序号查询出来放到一个list集合中。2、根据list的size获取0-size之间的随机数，如此便可保证第三步中不会出现下标越界的情况。3、从list中获取下标为随机数的题目序号。 可能存在的问题：判断随机数是否重复 以下为实现过程和代码：public
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2023-05-19 14:22:42
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Filter
• CompareFilter
是高层的抽象类，下面我们将看到他的实现类和实现类代表的各种过滤条件• RowFilter,FamliyFilter,QualifierFilter,ValueFilter
行，列组，列，值等的过滤
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2023-07-12 09:28:52
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摘 要为了实现青岛理工大学(临沂)校区的考试无纸化，提高考试效率，降低任课教师批阅试卷的工作量，本文通过查阅大量文献，分析了当前在线考试的现状和发展趋势，并对目前存在的在线考试系统进行了深入的研究。本文首先介绍了在线考试系统的相关技术和解决方案，然后对本系统的功能需求进行了阐述，给出了系统的功能和结构框架的设计，接着对数据库设计进行了叙述，最后详细阐述了基础信息管理子模块、权限管理系统子模块和在线
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2023-08-30 21:42:57
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原作者：农民伯伯 前言 关于这个算法也许(肯定)已经被发明，但是我、我身边的朋友、我的老师在这之前是不知道也没能想出来的，如果你不知道的话，那么也包括你了: ) 在这个范围内被首次提出应该算是“发明”的！！增加、减少随机抽中几率——我的好朋友狄鹏在三年前想到的一个算法，我现在拿出来发扬光大。此算法可用于题库随机抽题、赌博机控制出
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2023-12-27 10:40:44
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