从WordCount開始分析
编写一个样例程序
编写一个从HDFS中读取并计算wordcount的样例程序:
packageorg.apache.spark.examples
importorg.apache.spark.SparkContext
importorg.apache.spark.SparkContext._
objectWordCount{
defmain(args : Arr
并行度：其实就是指的是，Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？假设，现在已经在spark-submit脚本里面，给我们的spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core。基本已经达到了集群或者ya
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2024-08-04 17:27:47
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# Spark读取ClickHouse并行度解析
在大数据处理领域，数据的读取和操作效率至关重要。Apache Spark与ClickHouse的组合，为数据工程师在处理大规模数据时提供了强大的工具支持。本文将重点分析如何通过Spark读取ClickHouse，并探讨如何设置并行度以优化读取性能。同时，我们将通过代码示例、甘特图和表格进行详细说明。
## 1. Spark和ClickHouse
Clickhouse+Spark+Flink一体化实时数仓（开源）模拟环境配置 （spark默认只有300mb内存占用最大处理200w行数据） 因cdh6已经收费并且不开源。寻找替代产品 以下为最低配置 8核心16g 500g 单机就可以搭建1亿以下数据级别离线+实时数仓。 主要用于配置低的小型大数据项目。也要做数仓的。（例如：学校，单位）优点：需要配置低，而且全是开源最新，过漏扫方便，查询性能比
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2023-10-11 21:32:34
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## Spark SQL读取HDFS并行度
在使用Spark进行数据处理时，经常需要从HDFS中读取大规模的数据进行分析。在这个过程中，调整并行度是非常重要的，可以提高作业的性能和效率。下面我们将介绍如何通过Spark SQL读取HDFS数据，并调整并行度来优化作业。
### 读取HDFS数据
首先，我们需要使用Spark SQL来读取HDFS中的数据。Spark SQL提供了一个简单而强大
原创
2024-03-04 06:53:25
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# Flink并行读取MySQL实现
## 1. 流程概述
在实现"flink并行读取mysql"的过程中，我们需要经历以下几个步骤：
1. 配置Flink环境；
2. 添加MySQL连接驱动；
3. 创建Flink数据源；
4. 实现并行读取MySQL数据；
5. 运行Flink程序。
下面将详细介绍每个步骤需要做的事情以及相应的代码实现。
## 2. 步骤详解
### 2.1 配置
原创
2023-09-26 06:15:27
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object JdbcDatasourceTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JdbcDatasourceTest")
.master("local")
.getOrCreate()
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2024-09-16 11:21:17
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【一】Hadoop版本演进过程 由于Hadoop1.X 以前版本在 MapReduce 基本构架的设计上存在作业主控节点(JobTracker)单点瓶颈、作业执行延迟过长、编程框架不灵活等较多的缺陷和不足,2011 年 10 月,Hadoop 推出了基于新一代构架的 Hadoop
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2023-10-23 09:29:05
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–spark submitspark-submit --conf spark.default.parallelism=40 --num-executors 5 --executor-cores 4 --executor-memory 8G --master yarn --class com.xx.TopDiscount topnDiscount-1.0-SNAPSHOT.jar $1 $2spar
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2023-09-01 23:43:40
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Spark中的Spark Streaming可以用于实时流项目的开发，实时流项目的数据源除了可以来源于日志、文件、网络端口等，常常也有这种需求，那就是实时分析处理MySQL中的增量数据。面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql，然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果，但是Mysql往往还有其他业务也在使用，这些业务往往比较重要，通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成
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2023-12-21 21:49:56
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# 使用Flink SQL 读取MySQL并行度
Apache Flink 是一个开源的流式计算框架，可以处理无限流数据以及批处理数据。Flink SQL 是 Flink 的一种简单而强大的查询语言，可以方便地进行数据处理和分析。在实际应用中，我们可能需要从外部数据源中读取数据，比如 MySQL 数据库。在使用 Flink SQL 读取 MySQL 数据时，我们可以设置并行度来提高作业的性能。
原创
2024-07-08 03:29:14
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利用Scala与spark-sql两种方式分析海量数据前言： Mapreduce和Spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别相同：两者都是用mr模型来进行并行计算 区别：MapReduce这些并行计算大都是基于非循环的数据流模型， 也就是说，一次数据过程包含从共享文件系统读取数据、进行计算、完成计算、写入计算结果到共享存储中，在计算过程中，不同计算节点之间保持高度并行， 这样的数据流模型使
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2023-07-11 19:13:25
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## Spark读取MySQL：从零基础到实现
### 1. 确保环境配置
在开始之前，我们需要确保已经正确配置了以下环境：
- Java环境：Spark运行在Java虚拟机上，因此需要先安装Java Development Kit（JDK）。
- Spark环境：确保已经正确安装了Spark，并配置了相关的环境变量。
- MySQL环境：确保已经正确安装和配置了MySQL数据库。
###
原创
2023-11-07 10:15:42
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1、什么是SparkApache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。是基于内存计算的大数据并行计算框架 spark是一个实现快速通用的集群计算平台。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型。 高效的支撑更多计算模式，包括交互式查询和流处理。spark的一个主要特点是能够在内
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2023-11-24 20:52:03
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Spark特点1. 减少磁盘 I/O: MapReduce 会将计算中间结果存储到 HDFS 上，后续计算再从 HDFS 上读取数据计算，这样势必造成磁盘 I/O 成为瓶颈。Spark将内容存储在内存中，减少了磁盘I/O，但是确增加了对内存的大量需求。2. 增加并行度:Spark任务划分为不同的 stage，允许多个 stage 即可以串行执行，又可以并行执行。3. 避免重新计算: 当
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2023-10-19 10:22:13
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Spark作业，Application，Jobs，action（collect）触发一个job，1个job；每个job拆成多个stage，发生shuffle的时候，会拆分出一个stage，reduceByKey；并行度：其实就是指的是，Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。 如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？假设，现在
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2023-09-06 13:13:00
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Spark之并行度和分区 文章目录Spark之并行度和分区并行度和分区集合数据源分区文件数据源分区默认分区数指定分区数文件分区数量的计算方式 并行度和分区默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。记住，这里 的并行执行的任务数量（Task），并不是指的切分任务的数量。
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2023-08-28 12:59:20
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Spark 2.4.8 Job调度概览跨应用程序调度动态资源分配配置和设置资源分配策略请求策略移除策略优雅关闭ExecutorsApplication内部调度公平调度池默认Pools行为配置Pool属性调度使用JDBC 连接器 概览Spark 有多种工具为资源调度在复杂计算. 首先,回顾下,在集群模式概念中,每个 Spark application(SparkContext实例)运行一个独立一组
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2023-09-11 14:18:10
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Spark 并行度指的是什么？Spark作业，Application Jobs action(collect)触发一个job； 每个job 拆成多个stage， 怎么划分： 发生shuffle的时候，会拆分出一个stage；（怎么会发生shuffle？）stage0 stage1
WordCount
val lines = sc.textFile(“hdfs://”)
val words = l
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2023-12-20 05:37:34
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做大数据一定要有一个概念，需要处理的数据量非常大，少则几十T，多则上百P，全部放内存是不可能的，会OOM，必须要用迭代器一条一条处理。RDD叫做弹性分布式数据集，是早期Spark最核心的概念，是一种数据集合，它的核心就是迭代器。创建方式有两种创建RDD的方式：在驱动程序中并行化现有集合引用外部存储系统中的数据集示例1：并行化集合val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,
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2023-06-19 11:37:21
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