目录基础概述分工作业提交流程Executor共享变量Broadcast Variable(广播变量)Accumulator(累加变量)内存管理相关配置堆内内存堆外内存Execution 内存和 Storage 内存动态调整Task之间内存分布Spark Corespark的shuffleshuffle writeBypassMergeSortShuffleWriterSortShuffleWrit
转载 2024-07-20 05:58:00
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大数据计算的第一代框架Hadoop,是致力于解决离线计算的问题而产生的,在离线批处理上性能优异,但是在实时流处理上,一直被诟病。Hadoop之后,Spark和Storm在流处理上成为对手。今天的大数据入门分享,我们就主要来讲讲,流处理框架Spark Streaming与Storm。Apache Spark处理Spark框架的出现,是在Hadoop MapReduce基础上继承研发而来,本质上来说
文章目录文本文件输入输出JSON文件输入输出CSV文件输入输出SequenceFile文件输入输出对象文件输入输出Hadoop输入输出格式数据库的输入输出mysql读取HBase读取 文本文件输入输出当我们将一个文本文件读取为 RDD 时,输入的每一行 都会成为RDD的一个元素。也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个pair RDD, 其中键是文件名,值是文件内容。 val input =
spark中有重要的组件SparkContext和SQLContext,在读取数据文件时我们可以通过这两个组件进行不同形式的读取,比如:val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("testRead") val sc = new SparkContext(conf) val readFile = sc.textFile("C
转载 2024-04-10 09:02:49
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## 如何实现Spark读取单个大文件 作为一名经验丰富的开发者,我将会教你如何使用Spark读取单个大文件。在本文中,我将会以步骤的形式详细介绍整个流程,并附上每一步所需的代码和注释。 ### 流程图 ```mermaid erDiagram 程序员 --> 读取大文件 ``` ### 状态图 ```mermaid stateDiagram [*] --> 开始
原创 2024-06-07 06:16:47
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简介spark是一个开源免费的,通用的,可靠性的分布式计算框架,可用于处理海量的数据Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。常见的计算框架MapReduce -> 离线批处理Spark ->离线批处理+实时处理Storm ->实时处理Flink ->实时处理Hadoop MapReduce 存在问题当发生shuffle时底层会产生大量的磁盘I/O,会降
# 使用Spark处理单个大文件的指南 在大数据处理领域,Apache Spark 是一个强大的工具,尤其适合处理大量数据文件。而我们今天的任务是教会你如何使用 Spark 处理个大文件。本文将详细介绍整个流程、每一部分的代码和注释,以及相关的类图和序列图,便于你全面理解这个过程。 ## 一、处理流程 | 步骤 | 描述
原创 2024-09-09 07:32:14
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如果不合并map端输出文件的话,会怎么样? 前置条件: 每个executor有2个cpu core。4个task。task是线程执行的。 所以先并行跑2个task,再跑剩下2个task 图解如下: 第一个stage,每个task,都会给第二个stage的每个task创建一份map端的输出文件第二个stage,每个task,会到各个节点上面去,拉取第一个stage每个task输出的,属于自
Spark数据分区调研Spark以textFile方式读取文件源码textFile方法位于spark-core_2.11/org.apache.spark.api.java/JavaSparkContent.scala  参数分析:path       :String是一个URI,可以是HDFS、本地文件、或者其他Ha
转载 2023-10-13 22:51:32
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一、小文件管理 之指定分区数1、配置 spark.sql.shuffle.partitions,适用场景spark.sql()合并分区spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 5) #后面的数字是你希望的分区数这样配置后,通过spark.sql()执行后写出的数据分区数就是你要求的个数,如这里5。2、配置 coale
# 处理大文件Spark应用 ## 介绍 在处理大规模数据时,Spark是一种非常强大的工具。它提供了分布式计算的能力,可以轻松地处理大文件。本文将向你展示处理大文件的完整流程,并提供相应的代码示例,帮助你快速入门。 ## 整体流程 以下是处理大文件的整体流程: ```mermaid flowchart TD A[加载超大文件] --> B[处理数据] B --
原创 2023-11-28 03:58:48
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目录1. RDD复用2. 尽早filter3. 读取大量小文件-用wholeTextFiles4. mapPartition和foreachPartition1、mapPartitions2、foreachPartition5. filter+coalesce/repartition(减少分区)6. 并行度设置 1. RDD复用在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复
转载 2023-08-30 13:51:54
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Github桌面端和网站上都无法直接上传大于100MB的文件,此时就要借助 GitLFS才能实现大文件的上传。准备工作将GitLFS安装到Git的bin文件夹下 GitLFS下载链接:gitlfs上传大文件1.在本地仓库的文件夹下打开cmd,并检查GitLFS是否安装成功git lfs install出现如下提示就是安装成功了 2.在你项目下设置你需要跟踪的大文件git lfs trac
转载 2022-09-23 16:12:29
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报错java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceededHDFS上有一些每天增长的文件,使用Snappy压缩,突然某天OOM了1.原因:因为snappy不能split切片,也就会导致一个文件将会由一个task来读取,读取后解压,数据又会膨胀好多倍,如果文件数太大而且你的并行度也挺大,就会导致大量full gc,最终OOM为了程序能快速跑起来,
转载 2023-09-18 17:24:50
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一般来说,基于Hadoop的MapReduce框架来处理数据,主要是面向海量大数据,对于这类数据,Hadoop能够使其真正发挥其能力。对于海量小文件,不是说不能使用Hadoop来处理,只不过直接进行处理效率不会高,而且海量的小文件对于HDFS的架构设计来说,会占用NameNode大量的内存来保存文件的元数据(Bookkeeping)。另外,由于文件比较小,我们是指远远小于HDFS默认Block大小
1.问题描述 最近使用spark sql执行etl时候出现了,最终结果大小只有几百k,但是小文件一个分区有上千的情况。危害:hdfs有最大文件数限制 浪费磁盘资源(可能存在空文件); hive中进行统计,计算的时候,会产生很多个map,影响计算的速度。 2.解决方法 方法一:通过spark的coalesce()方法和repartition()方法val rdd2 = rdd1.coalesce
# Java多个大文件导入 在实际开发中,我们经常需要处理大文件导入的问题。当处理个大文件时,我们需要考虑一些优化策略,以提高导入效率并减少资源占用。本文将介绍如何在Java中处理个大文件的导入,并提供一些代码示例。 ## 为什么要优化多个大文件导入? 在处理个大文件时,如果不进行优化,可能会导致程序运行速度慢、内存占用过高等问题。为了提高效率和避免资源浪费,我们需要采取一些优化策略。
原创 2024-05-22 05:22:38
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# 如何实现JAVA多个大文件上传 ## 一、流程图 ```mermaid flowchart TD A(点击上传按钮) --> B(选择多个文件) B --> C(将文件转换为字节流) C --> D(将字节流发送至服务器) D --> E(服务器接收并保存文件) ``` ## 二、整体流程 1. **点击上传按钮**:点击上传按钮触发文件选择功能。 2
原创 2024-07-08 04:09:20
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# Java读取多个大文件 在实际开发中,有时候我们需要处理个大文件,比如日志文件、数据文件等。一次性读取所有文件可能会导致内存溢出,因此我们需要一种高效的方法来读取多个大文件。本文将介绍如何使用Java来读取多个大文件,并给出相应的代码示例。 ## 读取单个大文件处理个大文件之前,先来看一下如何读取单个大文件。通常我们使用`BufferedReader`来逐行读取文件内容,以节省内
原创 2024-07-06 05:52:40
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在大数据开发领域中,spark也成功受欢迎平台之一,我也基于spark开发过一些大数据计算作业,其中的调优过程也记录一下。1、对重复的RDD作缓存处理比如一个RDD多次使用那么应该对这个RDD作缓存处理,避免重复计算。JavaRDD txtRdd = sc.textFile("spark-biz/src/main/resources/people.txt"); JavaRDD<Person&
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