一、实验环境Ubuntu 20.04 - VMware Workstationjava - openjdk version “1.8.0_312”Scala code runner version 2.11.12Spark 2.1.0sbt 1.3.8二、Spark-shell交互式编程+HDFS操作 实验内容chapter5-data1.txt数据集包含了某大学计算机系的成绩
## 优化Spark写Hive性能的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何优化Spark写Hive的性能。首先，我们来看一下整个优化流程的步骤。
### 优化流程步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 提高并行度 |
| 步骤二 | 压缩数据 |
| 步骤三 | 合理分区 |
| 步骤四 | 使用Bucketing |
### 操作步骤及代
原创
2024-05-30 05:40:10
281阅读
# Hive on Spark 性能优化：当某个 Stage 特别慢时
在大数据处理过程中，性能问题往往是影响任务执行效率的关键因素之一。使用 Hive on Spark 时，如果发现某个特定的 Stage 特别慢，通常需要进行性能优化。本文将探讨其原因以及可能的解决方案，并给出相关的代码示例。
## 了解 Spark 的 Stage
在 Spark 作业中，Stage 是指一组任务，这些任
一、HDFS简介1.HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Apache Hadoop 项目的一个子项目，它的设计初衷是为了能够支持高吞吐和超大文件读写操作2.HDFS是一种能够在普通硬件上运行的分布式文件系统，它是高度容错的，适应于具有大数据集的应用程序，它非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB)3.HDFS使用多台计算机存储文件, 并且提供统一的访问接
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2024-10-16 09:28:31
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# 解决 Spark 运行特别慢的问题
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，但在现实应用中，有时我们会遇到 Spark 运行特别慢的情况。本文将探讨可能导致这个问题的原因以及一些优化措施，并附带相关代码示例。
## 1. Spark 的基本架构
在深入问题之前，了解 Spark 的基本架构是非常必要的。Spark 使用分布式处理模型，主要由 Driver、Cluster M
原创
2024-10-07 03:26:12
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背景：Hive版本：1.2.1，Spark 版本：2.3.0, 实时程序逻辑比较简单，从 Kafka 消费数据，写到 Hive 表。数据量级上亿，SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积，即大量任务处于 Queued 状态，卡在了某个 job，最长延迟时间为 1.7 h。查看 job 状态一直处于 processing, 但是发现该
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2023-07-21 19:45:01
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# 如何解决"Hive查询特别慢"的问题
## 概述
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施工具，用于处理大规模数据集的分布式处理。然而，有时候我们可能会遇到查询速度特别慢的问题。本文将指导你如何解决这个问题。
## 解决流程
下表展示了解决"Hive查询特别慢"问题的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 理解查询性能的影响因素 |
| 步骤二
原创
2023-07-16 09:24:21
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# Hive Sum 特别慢的解决方法
## 导言
在大数据分析领域，Hive 是一种非常流行的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。然而，有时候在使用 Hive 进行数据汇总（sum）操作时，可能会遇到性能问题，即“Hive Sum 特别慢”。本文将向刚入行的小白开发者解释整个问题的流程，并提供解决方法。
## 问题分析
当 Hive 执行 sum 操作特别慢时，我们需要从以下几个方面进行排查
原创
2023-11-27 12:16:10
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HIVE 优化浅谈hive不怕数据量大，导致运行慢的主要原因是数据倾斜。hive的运行机制这里就不再赘述，咱们直入正题，聊一下hive的优化方法。优化点一：业务逻辑优化1.去除冗余逻辑 对于复杂业务逻辑来说，在非数据倾斜的情况下，最有效的优化方式就是对业务逻辑的优化，去掉冗余的逻辑过程或无用的中间过程，能一步完成的不要分两步。尤其对于旧逻辑优化及数据迁移工作中较为常见。2.重复逻辑落临时表复杂的
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2023-08-18 22:39:51
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什么是RDD?RDD是一个弹性,客服员的分布式数据集,是spark中最基本的抽象,是一个不可变的有多个分区的可以并行计算的集合.RDD中并不装真正要计算的数据,而装的是描述信息,描述以后从哪里读取数据,调用了什么方法,传入了什么函数以及依赖关系RDD基本特点有一些列连续的分区:分区编号从零开始,分区数量决定了对应阶段Task的并行度
有一个函数作用在每个输入切片上:没一个分区都会产生一个task
# 如何解决 IDEA 查询 Hive 特别慢的问题
在使用 IntelliJ IDEA 查询 Hive 数据库时，可能会出现查询速度缓慢的问题。这通常由多种因素引起，比如查询的复杂度、Hive 服务器的性能等。在这篇文章中，我们将通过一系列步骤，教你如何诊断和解决这个问题。
## 整体流程
以下是解决 Hive 查询慢问题的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-01 10:59:25
128阅读
# 使用 PyHive 优化在 Hive 中的插入速度
在进行大数据处理时，我们常常需要将数据插入到 Hive 中。使用 PyHive 库可以方便地实现这一点，但有时候我们可能会发现插入速度特别慢。本文将为你详细介绍如何优化这个过程，从而提高插入效率。
## 过程概述
下面是整个过程中涉及的步骤，我们将通过表格的形式来展示。
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-01 12:35:27
215阅读
文章目录1. 前言2. MapReduce工作流程3. MapReduce运行机制4. MapReduce流程处理4.1 MapReduce执行过程图4.2 Split阶段4.3 Map阶段4.4 Combiner阶段4.5 Shuffle阶段4.5.1 Shuffle的前半生4.5.2 Shuffle的后半生4.5.3 Shuffle的人生意义4.6 Reduce阶段5. 灵魂拷问5.1 当缓
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2023-12-06 23:54:31
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Hive优化总结：包括SQL转化为MapReduce过程及MapReduce如何实现基本SQL操作，以及具体优化策略优化时，把hive sql当做map reduce程序来读，会有意想不到的惊喜。理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。这是这一年来，项目组所有成员宝贵的经验总结。长期观察hadoop处理数据的过程，有几个显著的特征:1.不怕数据多，就怕数据倾斜。2．对jobs数比较多的作
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2024-02-29 22:21:41
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1 hadoop中各工程包依赖简述 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster： http://research.google.com/archive/googlecluster.html
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2024-03-01 13:52:50
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# 使用Spark将数据写入HDFS的指南
在大数据处理的生态系统中，Apache Spark作为一个高效的分布式计算框架，常结合Hadoop分布式文件系统（HDFS）来处理和存储海量数据。本文将为您提供一个详细的指南，教您如何使用Spark将数据写入HDFS，并提供代码示例、流程图和序列图来帮助理解。
## 什么是HDFS？
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个可以存储数十亿个文件
原创
2024-10-15 06:18:12
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目录一.引言二.源码浅析1.RDD.saveAsTextFile2.TextOutputFormat 3.FileOutputFormat三.源码修改1.修改文件生成逻辑 - getRecordWriter2.允许目录存在 - checkoutputSpecs3.全部代码 - TextOutputFormatV2四.追加存储代码实战五.总结一.引言Output directory fil
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2023-08-01 23:58:21
90阅读
当第一次对RDD2执行算子，获取RDD3的时候，就会从RDD1开始计算，就是读取HDFS文件，然后对RDD1执行算子，获取 到RDD2，然后再计算，得到RDD3 另外一种情况，从一个RDD到几个不同的RDD，算子和计算逻辑其实是完全一样的，结果因为人为的疏忽，计算了多次，获取到了多个RDD。默认情况下，多次对一个RDD执行算子，去获取不同的RDD；都会对这个RDD以及之前的父RDD，全部重新计算
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2024-06-26 05:49:55
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Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可...代码在spark
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2023-08-02 14:29:52
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# 优化 Spark 中的 Group By 性能
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你解决 Spark 中 Group By 执行特别慢的问题。以下是一些优化步骤和代码示例，希望对你有所帮助。
## 优化步骤
以下是优化 Spark 中 Group By 性能的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确保数据分区合理 |
| 2 | 使用广播变量 |
原创
2024-07-27 10:19:28
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