在我们使用JdbcRDD时系统默认的参数如下：sc: SparkContext,getConnection: () => Connection,sql: String,lowerBound: Long,upperBound: Long,numPartitions: Int,mapRow: (ResultSet) => T = JdbcRDD.resultSetToObjectA
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2023-05-15 17:04:37
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JdbcRDD图示：代码展示：object JdbcRddDemo { val getConn = () => { DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/lj?characterEncoding=UTF-8", "root", "root") } def main(args: A...
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2021-07-19 11:20:39
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今天准备将mysql的数据倒腾到RDD。非常早曾经就知道有一个JdbcRDD。就想着使用一下，结果发现却是鸡肋一个。 首先，看看JdbcRDD的定义： * An RDD that executes an SQL query on a JDBC connection and reads results
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2018-03-06 08:07:00
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视频：JDBCRDD源码及自定义JDBCRDD的分区策略深圳浪尖浪尖聊大数据jdbcRDD虽然是鸡肋，但是也值得一讲。帮助大家更进一步理解RDD。1,JDBCRDD使用valdata=newJdbcRDD(sc,getConnection,"SELECTid,aaFROMbbbwhere?<=IDANDID<=?",lowerBound=3,upperBound=5,numPartit
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2021-03-18 17:09:34
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JDBCRDD源码及自定义JDBCRDD的分区策略
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2021-07-26 14:37:12
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用spark RDD java api构建JdbcRDD来实现从关系型数据库中读取数据，这里使用的是derby本地数据库，当然可以是mysql或者oracle等关系型数据库
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2017-09-20 23:19:42
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前言呵呵 项目最开始是基于 sparkSession.read().jdbc(jdbcUrl, String.format(SQL_FORMAT, sql), properties).toJavaRDD() 来查询
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2024-03-15 15:18:58
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Spark 开发原则坐享其成要省要拖跳出单机思维 应用开发原则 ：坐享其成 : 利用 Spark SQL 优化能省则省、能拖则拖 : 节省数据量 , 拖后 Shuffle跳出单机思维 : 避免无谓的分布式遍历坐享其成设置好配置项，享受 Spark SQL 的性能优势，如钨丝计划、AQE、SQL functions钨丝计划：Tungsten 自定义了紧凑的二进制格式的数据结构，避免了 Java 对
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2024-01-28 01:18:02
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Spark扩展持久化RDD Cache缓存RDD CheckPoint 检查点缓存和检查点区别自定义分区存储与读取累加器广播持久化RDD Cache缓存RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系println(wordToOneR.
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2022-03-23 10:21:17
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一、定义与特点定义
专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，并形成一个高速发展应用广泛的生态系统。特点
速度快
内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍易用性
80多个高级运算符跨语言：使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。通用性
Spark 提供了大量的库，包括SQL、DataFrames、MLib、Gra
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2023-08-10 09:12:39
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一、什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因
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2023-07-12 09:57:21
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1、Application application（应用）其实就是用spark-submit提交的程序。一个application通常包含三部分：从数据源（比方说HDFS）取数据形成RDD，通过RDD的transformation和action进行计算，将结果输出到console或者外部存储。2、Driver Spark中的driver感觉其实和yarn中Application Master的
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2023-11-02 10:32:42
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Spark官方文档: Spark Configuration（Spark配置）Spark主要提供三种位置配置系统：环境变量：用来启动Spark workers，可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中；java系统性能：可以控制内部的配置参数，两种设置方法：编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx
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2017-07-03 11:19:00
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spark架构设计 1 角色名称 Client,Driver program,cluster manager/Yarn，workerNode 2 角色作用 client：用户通过client提交application程序，shell命令等 Driver：启动sparkContext环境，将application程序转换成任务RDD和DAG有向图，与clustermanger进行资源交互，分配ta
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2023-12-09 15:40:46
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引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新
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2017-07-13 21:10:00
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一、官网介绍 1 什么是Spark 官网地址：://spark.apache.org/ Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce ...
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2021-08-03 09:25:00
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一、分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。 二、为什么要进行分区 数据分区， ...
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2021-08-03 14:38:00
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本编主要基于B站尚硅谷的视频及文档做出的一些改写和添加自己的理
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2022-03-23 10:24:56
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一、scalascala是一种基于JVM的面向对象的函数编程，scala编程相对于java而言代码整洁、开发效率更高。其中scala优点主要有：1：面向对象，可以定义class，通过new调用实例对象使用。2：兼容java，在scala中可以直接调用java方法。2：函数式编程，柯里化函数，匿名函数，高阶函数等。3：代码行简单。4：支持并发控制，Actor Model机制5：目前比较流行的kafk
Spark代码流程创建SparkConf对象可以设置Application name。 可以设置运行模式及资源需求。 val conf = new SparkConf() conf.setAppName(“wordcount”) conf.setMaster(“local”) conf.set(key, value)创建SparkContext对象val sc = new SparkContext
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2023-09-04 22:53:06
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