spark SQL的DataFrame的操作以及和RDD的转换相关概念:
spark的核心是RDD,它是弹性分布式数据集,对应着一
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2023-06-19 16:58:57
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SparkSQLSparkSQL简介SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,Shark应运而生,但又因为Shark
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2023-07-12 19:02:23
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2、SparkSql的存储方式对于内存列存储来说,将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储,将Hive支持的复杂数据类型(如array、map等)先序化后并接成一个字节数组来存储。此外,基于列存储,每列数据都是同质的,所以可以数据类型转换的CPU消耗。此外,可以采用高效的压缩算法来压缩,是的数据更少。比如针对二元数据列,可以用字节编码压缩来实现(010101)这样,每个列创建一个JVM对象,从而可
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2024-07-22 09:59:54
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# Spark SQL版本变化解析
Apache Spark是一个强大的开源数据处理框架,尤其在大数据处理和机器学习领域表现出色。Spark SQL模块使用户能够使用SQL查询结构化数据,并将其与Spark的其他特性无缝结合。在过去的几年中,Spark SQL经历了显著的版本变化,这些变化增强了功能、提高了性能,并改善了用户体验。本文将探讨这些变化,提供相应的代码示例,以及如何从中受益。
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知识背景(1)hive 是目前大数据领域,事实上的sql 标准。其底层默认是基于MapReduce实现的,但是由于MapReduce速度不够快。因此近几年,陆续出来了新的Sql 查询引擎。包括Spark Sql ,hive on tez ,hive on spark. Spark Sql 和hive on spark 是不一样的。spark sql 是Spark 自己开发出来针对各种数据源,包括h
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2023-12-30 23:57:29
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最近项目有资金账户的相关需求,需要使用锁做并发控制,借此机会整理下基于MybatisPlus @Version注解的乐观锁实现的方案,以及项目中遇到的坑 一.MybatisPlus 乐观锁的配置 参考MybatisPlus(以下简称MP)官方文档,https://baomidou.com/pages/0d93c0/#optimisticlockerinnerinterceptor MP
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2024-07-11 19:53:35
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文章目录一、Spark on Hive 和 Hive on Spark的区别1)Spark on Hive2)Hive on Spark(本章实现)二、Hive on Spark实现1)先下载hive源码包查看spark版本2)下载spark3)解压编译4)解压5)把spark jar包上传到HDFS6)打包spark jar包并上传到HDFS7)配置1、配置spark-defaults.con
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2023-12-29 23:47:49
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见下面代码实现import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spDataTypesimpo...
原创
2022-11-03 14:43:22
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!! expr - Logical not.%expr1 % expr2 - Returns the remainder after expr1/expr2.Examples:> SEL
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2022-11-03 14:10:55
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之前介绍过Spark 1.6版本的部署,现在最新版本的spark为3.0.1并且已经完全兼容hadoop 3.x,同样仍然支持RDD与DataFrame两套API,这篇文章就主要介绍一下基于Hadoop 3.x的Spark 3.0部署,首先还是官网下载安装包,下载地址为:http://spark.apache.org/downloads.html,目前spark稳定版本
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2023-08-02 12:35:01
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Spark 1.6.x的新特性Spark-1.6是Spark-2.0之前的最后一个版本。主要是三个大方面的改进:性能提升,新的 Dataset API 和数据科学功能的扩展。这是社区开发非常重要的一个里程碑。1. 性能提升根据 Apache Spark 官方 2015 年 Spark Survey,有 91% 的用户想要提升 Spark 的性能。Parquet 性能自动化内存管理流状态管理速度提升
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2023-08-09 16:41:01
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“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 【第8期互动问答分享】 Q1:spark线上用什么版本好? 建议从最低使用的Spark 1.0.0版本,Spark在1.0.0开始核心API已经稳定;
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2023-07-18 22:50:50
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# 探索Apache Spark的版本演化:从Spark 1.x到Spark 3.x
Apache Spark是一个广泛使用的开源大数据处理框架,以其快速、易用和灵活的特性而闻名。自其诞生以来,Spark已经经历了多个版本的迭代,每个版本都带来了新的特性和改进。本文将带您了解Spark的版本演化历程,并展示一些关键版本的代码示例。
## Spark 1.x:奠定基础
Spark 1.x是Ap
原创
2024-07-21 09:26:41
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# 如何在Apache Spark中查看Spark版本
在数据处理和分析的生态系统中,Apache Spark 是一个被广泛使用的大数据处理框架。在日常开发中,我们有时需要确认我们使用的 Spark 版本。本文将指导你如何查看 Spark 版本,并提供详细的步骤说明。
## 流程步骤
我们将整个过程分成以下几个步骤:
| 步骤号 | 步骤名称 | 描述
今天抽空回顾了一下Spark相关的源码,本来想要了解一下Block的管理机制,但是看着看着就回到了SparkContext的创建与使用。正好之前没有正式的整理过这部分的内容,这次就顺带着回顾一下。Spark作为目前最流行的大数据计算框架,已经发展了几个年头了。版本也从我刚接触的1.6升级到了2.2.1。由于目前工作使用的是2.2.0,所以这次的分析也就从2.2.0版本入手了。涉及的内容主要有:St
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2024-08-16 13:51:22
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Apache Spark在2015年得到迅猛发展,开发节奏比以前任何时候都快,在过去一年的时间里,发布了4个版本(Spark 1.3到Spark 1.6),各版本都添加了数以百计的改进。给Spark贡献过源码的开发者数量已经超过1000,是2014年年末人数的两倍。据我们了解,不管是大数据或小数据工具方面,Spark目前是开源项目中最活跃的。对Spark的快速成长及社区对Spark项目的重视让我们
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2023-09-05 14:17:39
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公司原来开发使用的是Kafka0.8版本的,虽然很好用,但是看了一下kafka官网的0.10版本更新了好多的特性,功能变得更强了。以后考虑换成0.10版本的,因此特意研究了一下两个版本的区别和使用方法。先贴出两个版本的pom文件一、spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.0.2.jar 1、pom.xml 1 org.apache.spark spark-core_2.
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2023-11-20 11:38:02
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首先祝大家端午节快乐,幸福安康。就在上周五, Apache Spark 3.0 全新发布,此版本给我们带来了许多重要的特性,感兴趣的同学可以看下这篇文章: Apache Spark 3.0.0 正式版终于发布了,重要特性全面解析 。Spark 是从 2010 年正式开源,到今年正好整整十年了!一年一度的 Spark+AI SUMMIT 在本周正在如
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2024-02-02 13:53:24
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# Apache Spark版本介绍及代码示例
## 1. Apache Spark简介
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架。它是在Hadoop MapReduce的基础上发展起来的,但相较于MapReduce,Spark提供了更高级的数据操作接口和更强大的性能。
Spark具有以下主要特点:
- **快速性能**:Spark使用内存计算,可以将数据存储在内存中
原创
2023-08-13 07:42:07
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坑很多,直接上兼容性最佳的命令,将python包上传到hdfs或者file:/home/xx/(此处无多余的/)# client 模式
$SPARK_HOME/spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--num-executors 2 \
--conf "spark.yarn.dist.archives=<Python包路径
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2024-05-15 13:54:42
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