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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-12-03 09:07:57
                            
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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
                                                                                    
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                本文想要了解一个问题,如果多个线程通过同一个SparkSession提交作业,不同线程间的作业是怎么调度的,工程中Spark使用的是FIFO模式。    单个Spark作业详细的运行流程可见之前写的那篇文章《Spark-Job执行流程分析》。这里简单提一下,一个action操作会被DAGScheduler根据Shuffle关系拆分成多个stage,同            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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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
                                                                                    
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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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
                                                                                    
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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            
                
         
            
            
            
            # 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
                                                                                    
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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            
                
         
            
            
            
            MySQL中的ENGINE=InnoDB、MyiSam的区别前情提要,今天上午在看一个关于SpringBoot的项目开发视频的时候注意到了视频中建立数据库表中所提到的MySQL数据库的存储引擎类型,常用的是InnoDB和MyiSam,就这两个存储引擎类型进行下了解学习吧。在这之前需要引入一个概念:MySQL中的锁机制。相对于其他数据库而言,MySQL数据库的锁机制比较简单,特点是会根据不同的存储引            
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            # 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 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
                                                                                    
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            1 命令行开启配置#显示查询结果set autotrace on#不显示查询结果set autotrace traceonly2 执行查询语句#设置命令行每行显示字符数,防止查询结果换行set line 4000#执行查询语句select * from ah02 where aaa001='4B24B79D1D4724DBE053E523AC0A48C8';3 分析查询结果       如上图所示            
                
         
            
            
            
            # 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
                                                                                    
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            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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            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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-07-17 23:31:07
                            
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            前言spark系列教程spark-core–RDD入门实战(详解各大api,基于IDEA开发)目录:RDD函数传值RDD依赖关系RDD缓存键值对RDD分区器数据的读取与保存连接mysql数据库RDD累加器广播变量 
  ## RDD函数传值方法 在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作,那么此时需要主要的是,初始化工作是在Driver端进行的,而实际运行程序是在Executor端进行的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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