spark-sql 缓存数据表(cacheTable/uncacheTable)
Spark相对于Hadoop MapReduce有一个很显著的特性就是“迭代计算”（作为一个MapReduce的忠实粉丝，能这样说，大家都懂了吧），这在我们的业务场景里真的是非常有用。 假设我们有一个文本文件“datas”，每一行有三列数据，以“\t”分隔，模拟生
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2024-10-25 17:59:48
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# Spark SQL：解决数据插入缓慢的问题
在大数据处理的世界里，Apache Spark 已经成为了流行的工具，尤其是在进行数据分析和ETL（提取、转换、加载）任务时。然而，当我们使用Spark SQL进行数据插入操作时，可能会遇到执行缓慢的问题。本文将探讨这个问题的根源，并提供相应的解决方案，同时用代码示例来加以说明。
## 一、Spark SQL 插入数据慢的原因
1. **数据量
原创
2024-08-26 03:28:18
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# 优化 Spark on Hive 全表扫描性能
在大数据处理时代，Spark 和 Hive 被广泛应用于数据分析和处理。尽管它们的组合可以解决许多问题，但是在进行全表扫描时，性能往往会受到影响。本文将介绍在使用 Spark 进行 Hive 全表扫描时，如何优化性能的步骤和代码示例。
## 整体流程
首先，让我们看一下优化全表扫描的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
|------|--
目录?7.1 什么是分区器？?7.2 RDD之间的依赖关系?1. 窄依赖?2. 宽依赖?7.3 什么时候需要使用分区器?7.4 内置分区器1.?HashPartitioner（哈希分区器）2.?RangePartitioner（范围分区器）7.5 ?自定义分区器?7.1 什么是分区器？分区器是上下游RDD分配数据的规则?7.2 RDD之间的依赖关系RDD之间存在依赖关系,可以通
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2024-08-14 18:22:21
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在我们使用Spark on Yarn的时候都会看到这样的一句：warning Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME. Ps：解释一下这幅图为什么这样啊，是因为我们内存不够了，所以才这样的，并不影响我们解决问题的既然提示我们
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2024-10-10 15:39:53
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# 如何优化Spark中的过滤操作
在处理大数据时，Spark是一个非常流行的分布式计算框架。但是，有时您会发现过滤操作（`filter`）非常慢。本文将带你从头到尾了解如何优化Spark中的过滤操作，并提供实际代码示例以及流程图支持。
## 整体流程
下面是优化Spark过滤操作的整体流程：
| 步骤 | 描述
在Spark ML库中，TF-IDF被分成两部分：TF (+hashing) 和 IDF。TF: HashingTF 是一个Transformer，在文本处理中，接收词条的集合然后把这些集合转化成固定长度的特征向量。这个算法在哈希的同时会统计各个词条的词频。IDF: IDF是一个Estimator，在一个数据集上应用它的fit（）方法，产生一个IDFModel。 该IDFModel 接收特征向量
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2023-10-20 08:37:38
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一、RDD的实现1、作业调度当对RDD执行“转换操作”时，调度器(DGAScheduler)会根据RDD的血统来构建由若干调度阶段(State)组成的有向无环图（DAG），每个调度阶段包含尽可能多的连续“窄依赖”转换。调度器按照有向无环图顺序进行计算，并最终得到目标RDD。调度器（TaskScheduler）向各节点分配任务采用延时调度机制并根据数据存储位置来确定（数据本地性：移动计算而非移动数据
问题背景测试SQLselect asset_inout_ex['asset_inout_1c_sum_1'],dt
from ASSET_INOUT_AMT a
where dt<20181119 and cust_code=0000000
order by dt
limit 10000;因为原始表中有456 个DT分区，所以DAG中是一个包含456个 HadoopRDD 的 UnionR
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2024-08-12 20:50:56
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前言 自Google发表三大论文GFS、MapReduce、BigTable以来，衍生出来的开源框架越来越多，说到大数据开源生态，就不得不先提一下Hadoop。Hadoop以其高可用、高扩展、高容错等特性早已形成了开源工业界的事实标准。作为一个可以搭建在廉价PC上的分布式集群生态体系，Hadoop用户可以在不清楚底层运行细节的情况下，利用MapReduce简单开发出自己的分布式应用。但是Hadoo
一、spark streaming和storm有何区别？一个实时毫秒，一个准实时亚秒，不过storm的吞吐率比较低。 二、spark有哪些组件？Master：管理集群和节点，不参与计算。Worker：计算节点，进程本身不参与计算，和master汇报。Driver：运行程序的main方法，创建sparkcontext对象。Spark context：控制整个application的生命周期
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2023-10-09 23:29:25
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# Spark 去重慢的问题解决指南
在处理大数据时，Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。虽然 Spark 提供了许多强大的功能，但在某些情况下，去重操作可能会变得很慢。本文将帮助你理解如何优化 Spark 去重的性能，提供一套清晰的流程，并给出每一步所需的代码示例。
## 处理流程
我们可以将 Spark 去重的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
## 如何优化Spark计算中的count操作
### 1. 整体流程
首先，让我们来看一下优化Spark计算中count操作的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(读取数据) --> B(数据预处理)
B --> C(进行count操作)
C --> D(优化count操作)
D --> E(输出结果)
```
### 2. 具体
原创
2024-05-11 07:19:06
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# Spark Union All 的性能问题分析与优化
在数据处理的过程中，我们经常需要将多个 DataFrame 合并成一个，这时 `union` 和 `unionAll` 是两个重要的操作。然而，许多使用 Apache Spark 的开发者在使用 `union all` 操作时会感到性能很慢。这篇文章将探讨 `union all` 的性能问题，并提供一些优化建议。
## 什么是 Unio
目录1. Spark简介2. Spark的相关术语2.1 master和worker节点2.2 Application2.3 driver和executor进程2.4 Cluster Manager2.5 Task2.6 Job2.7 Stage2.8 DAGScheduler2.9 TASKScheduler3. 运行原理4. 任务提交4.1 使用spark submit启动应用程序4.1.1
# MySQL 插数据很慢的原因定位
## 1. 引言
MySQL 是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种类型的应用程序中。但是，有时候我们会遇到插入数据很慢的情况，这严重影响了数据库的性能和应用程序的响应时间。本文将介绍一些可能导致 MySQL 插数据很慢的常见原因，并提供相应的解决方案。
## 2. 原因一：索引问题
索引是数据库中提高查询效率的一种重要方式，但过多或不合理的
原创
2024-01-25 09:21:26
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1.背景介绍Spark是一个开源的大规模数据处理框架，由Apache软件基金会支持。它可以处理大量数据，提供高性能、高可扩展性和高容错性。Spark的核心组件是Spark Streaming、Spark SQL、MLlib和GraphX等。Spark的出现是为了解决Hadoop生态系统中的一些局限性。Hadoop是一个分布式文件系统，它的核心组件是HDFS。Hadoop的优点是可扩展性强、容错性好
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2024-07-11 06:54:46
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1，Exactly once 事务什么事Exactly once 事务？数据仅处理一次并且仅输出一次，这样才是完整的事务处理。Spark在运行出错时不能保证输出也是事务级别的。在Task执行一半的时候出错了，虽然在语义上做了事务处理，数据仅被处理一次，但是如果是输出到数据库中，那有空能将结果多次保存到数据库中。Spark在任务失败时会进行重试，这样会导致结果多次保存到数据库中。
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2023-10-21 09:48:40
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Spark权威指南读书笔记（二） 结构化API一、结构化API综述与简介结构化API是处理各种数据类型的工具，可处理非结构化的日志文件，半结构化的CSV文件，以及高度结构化的Parquet文件。通常而言，结构化API主要指以下三种核心分布式集合类型API：Dataset类型DataFrame类型SQL表和视图1.DataFrame类型 与 Dataset类型DateFrame具有行和列的类似于分布
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2024-02-04 21:34:48
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昨天写完R脚本 没测试就发到博客里， 结果实际运行发现很慢，运行时间在2小时以上， 查看spark控制台， 大量时间消耗在count上， 产生的stage多大70多个 。 分析原因。 1 select *可以优化， 2 join操作可以放倒hive sql里的尽量放到hive sql里这两个优化， 最终目的都是为了减少I/O操作。 hive数据到spa
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2023-09-27 09:59:53
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