## 探索 Spark 的 Bucket 数量：高效数据处理的一把钥匙
Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析。Spark 中的“Bucket”概念在数据存储和查询效率上扮演着至关重要的角色。在本文中，我们将深入探讨 Spark 的 Bucket 数量，理解其重要性，并提供一些代码示例来帮助您更好地掌握这一概念。
### 什么是 Bucket
在
原创
2024-10-17 12:27:31
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RDD在计算的时候，每个分区都会起一个task，所以rdd的分区数目决定了总的的task数目。申请的计算节点（Executor）数目和每个计算节点核数，决定了你同一时刻可以并行执行的task。比如的RDD有100个分区，那么计算的时候就会生成100个task，你的资源配置为10个计算节点，每个两2个核，同一时刻可以并行的task数目为20，计算这个RDD就需要5个轮次。 如果计算资源不变，你有10
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2023-10-07 10:13:22
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# Hive Bucket数量的实现
在大数据领域，Hive是一种广泛使用的数据仓库工具，主要用来处理结构化数据。它通过在Hadoop上提供SQL-like查询语言（HiveQL），让用户可以方便地进行数据分析和查询。本文将详细指导你如何在Hive中实现Bucket数量的设置和使用，特别是针对刚入行的小白。
## 整体流程概述
下面是实现 Hive Bucket数量的整体流程总结：
| 步
原创
2024-09-18 05:44:59
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# Spark Bucket 优化详解
## 引言
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在 Spark 中，数据的分区（Partition）和桶（Bucket）机制是优化性能的重要手段之一。本文将介绍如何利用 Spark 的桶机制进行优化，并附带代码示例，帮助大家更好地理解和应用这一技术。
## 什么是桶（Bucket）
桶机制是在数据存储
原创
2024-08-10 04:14:49
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python语言的一些高阶用法主要有以下几个特性：·generators生成器用法·collections包常见用法·itertools包常见用法
·packing/unpacking封包/解包特性
·Decorators装饰器
·Context Managers上下文管理期
以上几个特性我会针对应用场景，使用注意事项，应用举例几个维度分别进行讲解，如果有同学对某个特性特别熟悉则可以直接跳过。
g
4.数量词概述数量词用来修饰名词，可数名词many, (a)few, several;修饰不可数名词，much,(a)little； a lot of ,some 等既可修饰可数也可修饰不可数修饰可数名词，How many。。？how many eggs are there in the fridge?There are a few修饰不可数，用how much…?how much milk is
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2024-03-31 09:28:34
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# Spark创建Iceberg Bucket表
## 1. 介绍
在本文中，我将向你展示如何使用Spark创建Iceberg Bucket表。Iceberg是一个开源的数据表格式，具有强大的数据管理和查询能力。Bucket是一种将数据分块存储的方式，可以提高查询性能。
## 2. 创建Iceberg Bucket表的步骤
下面是创建Iceberg Bucket表的步骤概述。我们将使用Sc
原创
2024-02-10 04:02:47
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目录1. map和reduce端缓冲区大小2. reduce端重试次数和等待时间间隔3. bypass机制开启阈值 1. map和reduce端缓冲区大小在Spark任务运行过程中，如果shuffle的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘IO操作
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2023-08-30 22:20:40
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Mongodb脚本解决复杂问题的计算能力有限，直接使用时较为吃力。很多情况下需要将数据读出后在主程序中进一步完成运算，而在Java等高级语言中编写这类集合式运算也比较麻烦。这时可以用集算器SPL语言来辅助实现，下面用例子说明。Mongodb中有一个test集合如下：> db.test.find({},{"_id":0})
{"value" : Numb
在Spark SQL中，桶抽样（Bucket Sampling）是一种基于哈希分桶的抽样方法，它可以将数据划分为若干个桶（bucket），然后抽取其中一个或多个桶的数据作为样本。桶抽样有两种主要形式：基于分桶列（Bucketed Column）的抽样：这种抽样要求表本身是分桶表（Bucketed Table），并且抽样是基于分桶时指定的列进行的。基于任意列的随机抽样：使用TABLESAMPLE语法，可以基于随机函数（如rand()）或指定列进行分桶抽样，即使表不是分桶表也可以使用。
概述之前写过spark批量导入Hbase的案例：Spark、BulkLoad Hbase、单列、多列，实现了多列的操作。整个过程涉及到排序、分解等操作相对复杂。最近看官网的文档,发现有两种方法：
73节的Bulk Loading中的为我之前实现的方法
111节的Bulk Load为hbase-spark中自带的方法但是在测试过程中发现官网的案例缺少某些关键代码，无法直接测试，于是花了一点时间去实现
之前做了记录了spark的一些配置调优，接下来记录一下本人在开发中用到的一些调优手段。算子调优MapPartitons提升Map类操作性能：spark中每个task处理一个RDD的partition，一条一条数据--> task functionMapPartitons后所有的数据（一个分区的所有数据）--> task function优点： 不用一条一条的去处理数据缺点：内存不够大的
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2023-10-26 21:19:41
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一.指定spark executor 数量的公式executor 数量 = spark.cores.max/spark.executor.coresspark.cores.max 是指你的spark程序需要的总核数spark.executor.cores 是指每个executor需要的核数二.指定并行的task数量
spark.default.parallelism参数说明：该参数用于设置每个st
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2023-08-11 10:30:10
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最近的Spark项目需要访问TSSD存储，由后台同学提供一个C++动态库，包含读写接口，然后我通过JNI包装so库，调用C++方法。在Spark中如何使用JNI调用C++动态库，这篇文章讲的很清楚了 http://icejoywoo.github.io/2018/07/25/spark-jni.html在后台同学给我提供so之前，我按照这篇文章实操了一遍，感觉问题不大，就把这项工作降低优先级，放一
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2024-06-05 22:52:18
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DiskStore负责将Block存储磁盘，且依赖于DiskBlockManager的服务。在Spark 1.x.x 版本中，BlockStore提供了对磁盘存储DiskStore、内存存储MemeoryStore及Tachyon存储TachyonStore的统一规范，DiskStore、MemoryStore和TachyonStore都是具体的实现。但从Spark 2.0.0 
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2024-02-26 06:26:35
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# 理解 Spark Job 数量及其影响
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行的选择，它因其高效的并行计算能力而受到青睐。在使用 Spark 处理数据时，我们常会提到“Spark Job”，这是什么呢？了解 Spark Job 的数量及其影响，有助于更好地优化你的数据处理流程。
## 什么是 Spark Job？
在 Spark 中，一个作业（Job）是由一系列算子（如
原创
2024-09-06 04:28:26
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# 理解 Spark 的 Worker Node 数量
在大数据处理的背景下，Apache Spark 作为一种强大的分布式计算框架，越来越受欢迎。其核心理念是通过将数据分布在多个节点上来提高处理速度和效率。在 Spark 的架构中，worker node 的数量直接影响到系统的整体性能和可扩展性。本文将阐述 Spark worker node 数量的重要性，并提供一些代码示例来帮助大家理解。
# 实现 Spark 工作数量的指南
在 Spark 中，工作（work）通常指代 RDD、DataFrame 或 Dataset 上执行的任务。通过计算工作数量，我们可以优化作业并提升性能。接下来，我将为你阐述整个流程，并通过代码示例和图表来帮助你明白如何实现这一目标。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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# 统计 Spark 运行的容器数量
随着大数据技术的不断发展，Apache Spark 已成为数据处理和分析的重要工具。作为一名刚入行的小白，了解如何统计 Spark 运行的容器数量是非常重要的技能。本文将详细介绍这一过程的步骤，并提供相关代码示例。
## 流程步骤
以下是统计 Spark 运行容器数量的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-11 04:05:27
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实验环境搭建在进行后续操作前，确保下列条件已满足。下载spark binary 0.9.1安装scala安装sbt安装java启动spark-shell （还可以参考学习八的介绍）单机模式运行，即local模式local模式运行非常简单，只要运行以下命令即可，假设当前目录是$SPARK_HOME MASTER=local bin/spark-shell "MASTER=
