Spark是粗粒度的，即在默认情况下会预先分配好资源，再进行计算。
好处是资源提前分配好，有计算任务时就直接使用计算资源，不用再考虑资源分配。
高峰值和低峰值时需要的资源是不一样的。资源如果是针对高峰值情况下考虑的，那势必在低峰值情况下会有大量的资源浪费。
Twitter最近推出了会秒杀Storm的Heron，非常值得关注。因为Heron能有更好的资源分配、 更
1. 自定义inputFormat1.1 需求无论hdfs还是mapreduce，对于小文件都有损效率，实践中，又难免面临处理大量小文件的场景，此时，就需要有相应解决方案 1.2 分析小文件的优化无非以下几种方式：1、 在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS2、 在业务处理之前，在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并3
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2024-07-17 00:07:12
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一、Spark性能调优之资源分配（1）、分配哪些资源？ executor、core per executor、memory per executor、driver memory（2）、在哪里分配这些资源？ 在我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数/usr/local/spark/bin
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2023-09-16 19:57:21
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# 使用Spark减少输出小文件数量的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 被广泛应用于大规模数据计算。一个常见的问题是生成大量小文件，这不仅会影响后续的处理效率，也会导致存储资源的浪费。本文将引导你实现减少输出小文件数量的目的，并提供具体的代码示例和步骤说明。
## 整体流程
下面是实现减少输出小文件数量的整体流程：
| 步骤 | 描述
# 如何实现"Hive数据导出文件数量"
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何在Hive中实现数据导出文件数量的功能。首先，我们来看一下整个流程，然后详细介绍每一步需要做什么以及使用的代码。
## 流程
以下是实现"Hive数据导出文件数量"的流程：
```mermaid
pie
title 数据导出文件数量流程
"查询数据" : 50
"导出数据" : 30
原创
2024-05-05 03:48:33
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一.spark是什么Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台，一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。可以理解spark是用来替代Hadoop中MapReduce而不是替代整个Hadoop，实际上在大部分应用中Spark运行在Hadoop的HDFS文件系统当中。但是Spark比MapReduce更高效。它可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应
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2023-09-30 11:59:35
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Spark是一个强大的大数据处理框架，但是在写入数据时，我们经常会面临“如何控制文件数量”的问题。文件数量过多不仅会影响后续的数据处理效率，还可能导致存储资源的浪费。因此，许多用户都在寻求有效的解决方案，以便在Spark中合理控制生成的文件数量。
## 用户场景还原
设想一下，我们有一个包含大量用户行为日志的数据库，数据量达到$D = n \times m$的规模，其中$n$为用户数，$m$为
# 通过Java Spark SQL输出文件
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，可以用来处理海量数据。Spark SQL 是 Spark 的一个模块，用于处理结构化数据。在 Spark SQL 中，我们可以使用 Java 编程语言来操作数据，并将结果输出到文件中。
## Spark SQL 概述
Spark SQL 是一个用于处理结构化数据的模块，它提
原创
2024-02-26 05:06:11
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# Spark输出文件大小
在进行数据处理时，Spark是一个非常流行的框架。然而，在处理大规模数据时，我们需要考虑输出文件的大小。本文将介绍如何在Spark中管理和优化输出文件的大小，以及如何通过代码示例演示这一过程。
## Spark输出文件大小的重要性
在Spark中，输出文件的大小是一个重要的考量因素。如果输出文件过大，会影响数据的传输速度和存储成本。另一方面，如果输出文件过小，会导
原创
2024-04-04 06:42:08
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一、spark启动有standalong、yarn、cluster，具体的他们之间的区别这里不在赘述，请参考官网。本文采用的是standalong模式进行搭建及将接使用。1、首先去官网下载需要的spark版本： http://spark.apache.org/downloads.html 本例使用的是spark-2.2.0-bin-hado
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2023-11-28 14:50:08
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在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark SQL写数据时，往往会遇到生成的小文件过多的问题，而管理这些大量的小文件，是一件非常头疼的事情。大量的小文件会影响
在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark SQL写数据时，
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2024-02-04 21:35:21
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spark内核源码学习-RDD基础篇1. RDD基本概念RDD，英文全称：resilient distributed dataset，中文名：弹性分布式数据集。它是可以并行处理的，错误容忍性强的数据集合。RDD是只读的，不能修改里面的数据，当对RDD使用map等转换操作后，会生成新的RDD。在spark中，我们可以通过SparkContext的parallelize方法，把一个普通集合创建为一个R
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2024-07-27 18:06:19
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支持的格式文件系统：比如NFS, HDFS, S3, TEXT, JSON等使用Spark SQL处理结构化数据：比如Json，APACHE HIVE等键值对的数据库：比如CASSANDRA, HBASE, ELASTICSEARCH, JDBC等文件系统下面是一些常见的，在spark中使用的文件系统： Text Files加载文件只需要调用textFile()这个函数即可。d = sc.text
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2023-08-30 15:08:35
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# Spark 中设置输出文件大小的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种非常流行的工具。它的强大和灵活使得用户能够高效地处理大规模数据集。但有时，我们需要控制输出文件的大小，以便于后续的数据处理或存储。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Spark 中设置输出文件大小。
## 整体流程
实现 Spark 输出文件大小设置的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-08 14:56:28
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# 如何在 Spark 中定义输出文件编码格式
在开发大数据应用时，处理数据的编码格式是一个非常重要的环节。Apache Spark 提供了一些方法来指定输出文件的编码格式。下面，我将为您详细讲解如何在 Spark 中定义输出文件编码格式的流程，并提供代码示例和详细说明。
## 整体流程
以下是实现该功能的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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有时您需要确切知道某个文件夹中存储了多少文件或文件夹。无论是工作还是自己的统计数据，如果您有Windows设备，有很多方法可以找到这些信息。由于我们的一些读者向我们询问了这个问题，我们决定撰写一篇综述文章，其中我们将向您展示我们所知道的计算文件夹内部元素的所有方法。我们将在本文中显示的计算文件和文件夹的方法在Windows 10，Windows 8.1和Windows 7中以类似的方式工作。为简单
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2024-04-25 22:09:10
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目前平台使用Kafka + Flume的方式进行实时数据接入，Kafka中的数据由业务方负责写入，这些数据一部分由Spark Streaming进行流式计算；另一部分数据则经由Flume存储至HDFS，用于数据挖掘或机器学习。HDFS存储数据时目录的最小逻辑单位为“小时”，为了保证数据计算过程中的数据完整性（计算某个小时目录中的数据时，该目录的数据全部写入完毕，且不再变化），我们在Flume中加入
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2024-06-06 15:10:00
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什么是DockerDocker最初是dotCloud公司创始人Solomon Hykes在法国期间发起的一个公司内部项目，它是基于dotCloud公司多年云服务技术的一次革新，并于2013年3月以Apache 2.0授权协议开源，主要项目代码在GitHub上进行维护。Docker 项目后来还加入了Linux基金会，并成立推动开放容器联盟( OCI )。Docker自开源后受到广泛的关注和讨论，至今
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2024-10-23 17:07:45
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## Java文件数量及其意义
在Java开发中，我们经常听到“java文件数量”这个概念。它指的是一个项目或代码库中的Java源代码文件的数量。这个指标对于评估代码库的复杂性、维护成本以及开发进度都有重要的意义。
### 代码示例
让我们来看一个简单的示例来说明Java文件数量的概念。
假设我们有一个简单的Java项目，包含以下几个文件：
1. `Main.java`：包含一个`mai
原创
2023-08-24 13:12:37
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一、output操作1、output操作 DStream中的所有计算，都是由output操作触发的，比如print()。如果没有任何output操作，那么，压根儿就不会执行定义的计算逻辑。
此外，即使你使用了foreachRDD output操作，也必须在里面对RDD执行action操作，才能触发对每一个batch的计算逻辑。否则，光有
foreachRDD output操作，在里面没有对RD
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2023-10-28 13:25:45
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