通常写spark的程序用scala比较方便,毕竟spark的源码就是用scala写的。然而,目前java开发者特别多,尤其进行数据对接、上线服务的时候,这时候,就需要掌握一些spark在java中的使用方法了一、mapmap在进行数据处理、转换的时候,不能更常用了在使用map之前 首先要定义一个转换的函数 格式如下:Function transForm =new Function() {//Str
翻译自 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+JoinOptimization#LanguageManualJoinOptimization-AutoConversiontoSMBMapJoin目录结构Join Optimization ----Join 调优 Improvements to th
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一、并行执行Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。或者Hive执行过程中可能需要的其他阶段。默认情况下,Hive一次只会执行一个阶段。不过,某个特定的job可能包含众多的阶段,而这些阶段可能并非完全互相依赖的,也就是说有些阶段是可以并行执行的,这样可能使得整个job的执行时间缩短。不过,如果有更多的阶段可以并行执行,
转载 2023-07-17 22:31:27
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JVM技术简介JVM介绍 JVM是Java Virtual Machine的缩写,是一个可以运行JAVA字节码的虚拟计算机他有自己的指令集、内存区域、执行引擎,拥有自己独立的运行机制,是JAVA平台的一部分。其中,图中的 JRE(Java Runtime Environment) Java 程序运行时的一些基础库类,同时包含JVM。 JDK(Java Development Kit) Java程序
转载 2023-12-06 22:20:17
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1.Jvm重用JVM重用不是指同一Job的两个或两个以上的Task同时运行于同一JVM上,而是 N个Task按顺序在同一个Jvm上运行,即省去了Jvm关闭和再重启的时间。N值可以在Hadoop的mapre-site.xml文件mapreduce.job.jvm.numtasks(默认1)属性进行设置。也可在hive的执行设置:set  mapred.job.reuse.jvm.num.t
转载 2024-01-25 22:14:12
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5. Checkpoint目标Checkpoint 的作用Checkpoint 的使用5.1 Checkpoint 的作用Checkpoint 的主要作用是斩断 RDD 的依赖链, 并且将数据存储在可靠的存储引擎中, 例如支持分布式存储和副本机制的 HDFS.Checkpoint 的方式可靠的 将数据存储在可靠的存储引擎中, 例如 HDFS本地的 将数据存储在本地什么是斩断依赖
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# Hive JVM 重用开启方案 在大数据处理与分析的场景中,Apache Hive 是一种广泛使用的数据仓库系统。随着数据规模的增长,Hive 的性能优化成为了开发者和运维人员关注的焦点。其中,JVM(Java Virtual Machine)重用是一种可以显著提高 Hive 性能的策略。本文将详细讲解如何在 Hive 中开启 JVM 重用,并通过具体实例进行说明。 ## 1. 理解 JV
原创 7月前
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JVM重用JVM重用是Hadoop调优参数的内容,其对Hive的性能具有非常大的影响,特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景,这类场景大多数执行时间都很短。 Hadoop的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和Reduce任务的。这时JVM的启动过程可能会造成相当大的开销,尤其是执行的job包含有成百上千task任务的情况。JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次
转载 2024-06-18 06:27:52
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一、MapReduce Mapper hadoop mapper 任务主要负责处理每个输入记录,并生成一个新 键值对,这个 键值对跟输入记录是完成不一样的。mapper 任务的输出数据由这些 键值对组成的集合。在 mapper 任务把数据写到本地磁盘之前,数据会被按 key 进行分区并排序,分区的目的是要把 key 相同的值聚集在一起。MapReduce 框
前段时间,公司Hadoop集群整体的负载很高,查了一下原因,发现原来是客户端那边在每一个作业上擅自配置了很大的堆空间,从而导致集群负载很高。下面我就来讲讲怎么来现在客户端那边的JVM堆大小的设置。我们知道,在mapred-site.xml配置文件里面有个mapred.child.java.opts配置,专门来配置一些诸如堆、垃圾回收之类的。看下下面的配置:<property> &
一.问题切入调用spark 程序的时候,在获取数据库连接的时候总是报  内存溢出 错误(在ideal上运行的时候设置jvm参数 -Xms512m -Xmx1024m -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=1024M,不会报错) 二.jvm参数 和 saprk 参数 和内存四区 解读1.内存四区   1、栈区(stack):由编译
转载 2023-07-28 13:50:28
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第1步:验证JAVA安装在Hive安装之前,Java必须在系统上已经安装。使用下面的命令来验证是否已经安装Java:$ java –version如果Java已经安装在系统上,就可以看到如下回应:java version "1.7.0_71" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_71-b13) Java HotSpot(TM) Client
Hadoop的JVM重用机制和小文件解决一、hadoop2.0 uber功能   1) uber的原理:Yarn的默认配置会禁用uber组件,即不允许JVM重用。我们先看看在这种情况下,Yarn是如何执行一个MapReduce job的。首先,Resource Manager里的Applications Manager会为每一个application(比如一个用户提交的MapReduce Job)
在CDH上使用Hive时,实现JVM重用是一项可以显著提高查询效率和降低资源占用的优化措施。接下来,我将详细描述如何处理“cdh上hive如何开启JVM重用”的问题,并提供相应的解决方案和案例。 ### 问题背景 在某个数据处理中,企业每天都会进行大量Hive查询,而这些查询经常触发JVM的启动。根据统计数据,一个典型的Hive查询大约需要消耗10秒来启动JVM,导致一分钟需要多次启动的情况,
原创 6月前
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## 实现Spark JVM的步骤 ### 1. 准备工作 在开始实现Spark JVM之前,你需要先安装以下软件和工具: - Java Development Kit (JDK):确保已经安装了JDK,并且配置了JAVA_HOME环境变量。 - Apache Spark:下载并安装Apache Spark,可以从官方网站或者Apache Spark的GitHub仓库获取最新版本。 ### 2
原创 2023-10-11 10:25:03
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        JVM重用是Hadoop调优参数的内容,其对Hive的性能具有非常大的影响,特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景,这类场景大多数执行时间都很短。        Hadoop的默认配置通常是使用派生JVM来执...
原创 2021-06-01 14:37:22
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        JVM重用是Hadoop调优参数的内容,其对Hive的性能具有非常大的影响,特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景,这类场景大多数执行时间都很短。        Hadoop的默认配置通常是使用派生JVM来执行
# Spark JVM配置详解 Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架,它在大数据处理、机器学习以及实时数据分析中扮演着重要的角色。Spark 的性能很大程度上取决于 Java 虚拟机(JVM)的配置。在这篇文章中,我们将探讨如何优化 SparkJVM 配置,以提高性能和资源利用率。 ## 基础概念 Spark 是用 Scala 语言编写的,而 Scala 本质上是运行在
原创 8月前
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Spark Streaming + Kafka direct 的 offset 存入Zookeeper并重用
原创 2021-07-27 16:25:38
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jvm管理的内存大致包括三种不同类型的内存区域:Permanent Generation space(永久保存区域)Heap space(堆区域)Java Stacks(Java栈)第一种java.lang.OutOfMemoryError:PermGen spaceJVM的Perm区主要用于存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGenspace,这个区域成
转载 2024-01-02 09:39:54
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