spark-shuffle我们来先说一下shuffle，shuffle就是数据从map task到reduce task的过程。 shuffle过程包括两部分：shuffle write shuffle read，shuffle write发生在数据的准备阶段也就是map task，shuffle readf发生数据的拷贝阶段 也就是reduce task阶段， shuffle的性能好坏影响着整个
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2023-12-02 13:26:16
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MapWithState 了解UpdateStateBykey和MapWithState都是对DStream做批次累加操作，都可以将每个批次的结果进行累加计算，但是UpdateStateByKey是真正基于磁盘存储的，所有批次结果都会累加至磁盘，每次取值的时候也会直接访问磁盘，不管当前批次是否有值，都会获取之前批次结果数据，而MapWithState，虽然也是基于磁盘存储，但是 它合理使用内存，也
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2024-07-17 23:31:07
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# Spark Hint: A Beginner's Guide to Apache Spark
Apache Spark is an open-source distributed computing system that provides an interface for programming entire clusters with implicit data parallelism
原创
2024-04-07 03:41:35
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目录基本概念官方文档概述含义RDD出现的原因五大属性以单词统计为例，一张图熟悉RDD当中的五大属性解构图RDD弹性RDD特点分区只读依赖缓存checkpoint 基本概念官方文档介绍RDD的官方说明：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html概述含义RDD (Resilient Distributed Datase
动态分区修剪（Dynamic Partition Pruning）所谓的动态分区裁剪就是基于运行时（run time）推断出来的信息来进一步进行分区裁剪。举个例子，我们有如下的查询：SELECT * FROM dim_iteblog
JOIN fact_iteblog
ON (dim_iteblog.partcol = fact_iteblog.partcol)
WHERE dim_iteb
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2024-08-07 08:44:53
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一、Hint是Oracle提供的一种SQL语法，它允许用户在SQL语句中插入相关的语法，从而影响SQL的执行方式。 二、在使用Hint的时候需要注意一点的是，并非在任何时候Hint都起作用，原因是如果CBO认为使用Hint会导致错误的结果时，Hint将被忽略。 三、具体用法如下：1. /*+ALL_ROWS*/表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小
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2023-07-12 09:49:33
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# Spark Hint Framework
## Introduction
In the field of big data processing, Apache Spark has emerged as one of the most popular and efficient frameworks. It provides a powerful platform for distribu
原创
2023-08-11 14:26:22
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一 简介spark核心是RDD，官方文档地址：https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds官方描述如下：重点是可容错，可并行处理Spark revolves around the concept of a resilient distribute
spark的使用spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群。安装pyspark# os.environ['PYSPARK_PYTHON']='解析器路径' pyspark_python配置解析器路径
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON']="D:/dev/python/python3.11.4/python.exe"pip install
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2024-08-26 15:04:52
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# 如何在Spark中实现“Hint Repartition”
在大数据处理的过程中，经常需要对数据进行重分区(repartition)，以提高任务的执行效率和性能。Spark提供了“Hint repartition”的功能来优化数据的分布和处理。我将通过本文详细介绍如何实现这一过程。
## 1. 整体流程
下面的表格展示了实现“Spark Hint Repartition”的整体流程：
原创
2024-07-31 08:00:42
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# Spark 中的多个 Hint 使用
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个备受欢迎的开源工具，它提供了高效的数据处理能力。为了优化查询性能，Spark 提供了一种称为 Hint 的功能，可以帮助优化器选择最佳的执行计划。本文将深入探讨 Spark 中的多个 Hint，以及如何有效地使用它们来优化您的查询。
## 什么是 Hint？
在 SQL 查询中，Hint 是一种指示优
原创
2024-10-14 05:13:17
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WordCount 需求&准备●图解●首先在linux服务器上安装nc工具nc是netcat的简称，原本是用来设置路由器,我们可以利用它向某个端口发送数据yum install -y nc●启动一个服务端并开放9999端口,等一下往这个端口发数据nc -lk 9999●发送数据 话不多说！！！上代码！package cn.itcast.streaming
import
# Spark SQL Hint 使用指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架，而其 SQL 组件 Spark SQL 使得处理结构化数据变得更加高效与便利。为了提高查询执行的性能，Spark SQL 提供了一种功能强大的特性：Hints（提示）。本文将介绍 Spark SQL Hints 的使用方法，并通过代码示例加以说明。
## 什么是 Hint?
Hint
原创
2024-08-03 06:48:48
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# Spark with AS 的写法：从数据处理到数据分析
Apache Spark 是一个快速统一的分析引擎，特别适合大数据处理。Spark 的核心功能之一是 DataFrame API，它提供了一种结构化数据处理的方式，类似于关系数据库中的表。而 `AS` 关键字在 Spark 中用于为 DataFrame 的列、表或视图起别名，以提高代码的可读性和可维护性。本文将介绍 Spark wit
# Spark SQL Hint Repartition 实现步骤
本文将指导你如何使用 Spark SQL 提供的 Hint Repartition 功能来优化你的数据分区。
## 步骤概览
下面是实现 Spark SQL Hint Repartition 的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建 SparkSession |
| 步骤 2
原创
2023-08-15 13:54:16
373阅读
# 如何使用Spark Hint
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(开始)
B[获取数据集]
C[应用hint]
D[执行操作]
E(结束)
A --> B;
B --> C;
C --> D;
D --> E;
```
## 二、状态图
```mermaid
state
原创
2024-05-29 04:34:51
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1.判断触发unsafeshuffle的条件得到SerializedShuffleHandle参考类：org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManagerdef canUseSerializedShuffle(dependency: ShuffleDependency[_, _, _]): Boolean = {
val shufId = dep
# Spark3 Repartition Hint实现流程
## 1. 简介
在Spark中，repartition是一个常用的操作，用于重新分区数据，以优化数据的分布和并行处理。Spark3引入了一项新的功能：Repartition Hint，它可以指示Spark在执行repartition操作时优化数据的分区方式。
本文将介绍如何使用Spark3 Repartition Hint来实现数
原创
2023-08-29 08:28:15
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# Spark unionAll的写法
在Spark中，我们经常会遇到需要合并多个数据集的情况。而`unionAll`操作正是用于将两个或多个数据集合并在一起的方法。本文将详细介绍`unionAll`的写法以及一些示例代码。
## 什么是unionAll
`unionAll`是Spark中一个常用的操作，它可以将多个数据集按照列的顺序连接在一起，生成一个新的数据集。这个操作不会删除任何数据，
原创
2023-12-26 06:24:23
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Kafka版本0.10.0spark版本 2.1 Spark streaming在同一个application中多个kafka source当使用一个group id的时候订阅不同topic会存在消息消费堆积，并且控制页面streaming时间会存在严重延时。 在spark根据存在的输出流依次生成job的时候，将会依次串行调用各个kafka source的compute()方法
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2023-12-03 09:07:57
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