大数据Spark “蘑菇云”行动第38课:Spark中Shuffle详解 原创 duan_zhihua 2016-09-02 20:17:30 ©著作权 文章标签 大数据 文章分类 Python 后端开发 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者duan_zhihua的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 大数据Spark “蘑菇云”行动第38课:Spark中Shuffle详解 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:第36课 spark的job执行过程详解 下一篇:大数据Spark “蘑菇云”行动第38课:Spark中的Cache和Checkpoint运行内幕详解 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 如何利用DPU加速Spark大数据处理? | 总结篇 一、总体介绍1.1 背景介绍近年来,随着存储硬件的革新与网络技术的突飞猛进,如NVMe SSD和超高速网络接口的普及应用,I/O性能瓶颈已得到显著改善。然而,在2020年及以后的技术背景下,尽管SSD速度通过NVMe接口得到了大幅提升,并且网络传输速率也进入了新的高度,但CPU主频发展并未保持同等步调,3GHz左右的核心频率已成为常态。在当前背景下Apache Spark等大数据处理工具中,尽管存 Spark DPU 了解spark计算模型 简介 在集群背后,有一个非常重要的分布式数据架构,即弹性分布式数据集(resilient distributed dataset,RDD),它是逻辑集中的实体,在集群中的多台机器上进行了数据分区。通过对多台机器上不同RDD分区的控制,就能够减少机器之间的数据重排(datashuffling)。Spark提 数据 spark 数据块 spark 设置动态分区数量 在 Apache Spark 中处理数据时,分区数是一个重要的参数,因为它直接影响到任务的并行度和性能。当想要根据数据中的实际值来动态设置分区数量时,可以使用一些技巧来实现。如果希望基于 DataFrame 或 Dataset 中某一列的唯一值数量来设置分区数,可以使用如下方法:计算唯一值的数量:首先需要计算出关心的那一列中不同值的数量。这可以通过 distinct() 函数结合 count() spark 动态分区 大数据Spark “蘑菇云”行动第33课:Spark架构剖析 大数据Spark “蘑菇云”行动第33课:Spark架构剖析 大数据 大数据Spark “蘑菇云”行动第38课:Spark中的Cache和Checkpoint运行内幕详解 大数据Spark “蘑菇云”行动第38课:Spark中的Cache和Checkpoint运行内幕详解 1 spark中cache运行内幕 2 spark中checkpoint运行内幕 spark 大数据 大数据Spark “蘑菇云”行动第34课:在IDEA中开发Spark实战 大数据Spark “蘑菇云”行动第34课:在IDEA中开发Spark实战 大数据 大数据Spark “蘑菇云”行动第79课:Spark GraphX 代码实战及源码剖析 大数据Spark “蘑菇云”行动第79课:Spark GraphX 代码实战及源码剖析 源码剖析 大数据 大数据Spark “蘑菇云”行动第35课SparkMaster、Worker、Driver、Executor工作流程详解 大数据Spark “蘑菇云”行动第35课SparkMaster、Worker、Driver、Executor工作流程详解 工作流程 大数据 大数据Spark “蘑菇云”行动第83课:Hive架构剖析与初体验 大数据Spark “蘑菇云”行动第83课:Hive架构剖析与初体验 hive 单机版 Hive 大数据Spark “蘑菇云”行动第95课:Hive安全解析和实战等 大数据Spark “蘑菇云”行动第95课:Hive安全解析和实战等企业实战中,使用的2个第三方安全软件推荐如下:1,Knox Gatewayhttps://k hive apache Hive 大数据Spark “蘑菇云”行动第93课:Hive中的内置函数、UDF、UDAF实战 大数据Spark “蘑菇云”行动第93课:Hive中的内置函数、UDF、UDAF实战 hive hadoop Text 大数据Spark “蘑菇云”行动第40课:Spark编程实战之aggregateByKey、reduceByKey、groupByKey、sortByKey深度解密 大数据Spark “蘑菇云”行动第40课:Spark编程实战之aggregateByKey、、groupByKey、sortByKey深度解密 编程实战 大数据 大数据Spark “蘑菇云”行动第96课:基于Hive对电商数据案例分析 大数据Spark “蘑菇云”行动第96课:基于Hive对电商数据案例分析tbStock.txt订单号, 交易位置 ,交易日期BYSL000 大数据 Hive 订单系统 大数据Spark “蘑菇云”行动第87课:Hive嵌套查询与Case、When、Then案例实战 大数据Spark “蘑菇云”行动第87课:Hive嵌套查询与Case、When、Then案例实战 Hive的趋势是做大数据书籍仓 hive 大数据 子查询 大数据Spark “蘑菇云”行动第86课:Hive分区表剖析与代码实战 大数据Spark “蘑菇云”行动第86课:Hive分区表剖析与代码实战HIVE的分区类似如windows 的磁盘分区 C 、D 、E 提高了查询速度。 Hive 分区表 hadoop 2016年大数据Spark“蘑菇云”行动之flume整合spark streaming 近期,听了王家林老师的2016年大数据Spark“蘑菇云”行动,需要将flume,kafka和Spark streaming进行整合。 感觉一时难以上手,还是先从简单着手吧:我的思路是这样的,flume产生数据,然后输出到spark streaming,flume的源数据是netcat(地址:localhost,端口22222),输出是avro spark streaming flume 大数据Spark “蘑菇云”行动第48课程 Spark 2.0内幕深度解密和学习最佳实践 大数据Spark “蘑菇云”行动第48课程 Spark 2.0内幕深度解密和学习最佳实践 观点1:从Spark 2.0开始,Spark本身成为了编译器 90%左右都是在基 SQL Hive 最佳实践 大数据Spark “蘑菇云”行动第60课: 广告点击系统广告点击趋势分析与实现 大数据Spark “蘑菇云”行动第60课: 广告点击系统广告点击趋势分析与实现 大数据 大数据Spark“蘑菇云”行动第56课:在线广告点击黑名单分析和实现 大数据Spark“蘑菇云”行动第56课:在线广告点击黑名单分析和实现 补充完整黑名单动态生成和过滤的核心逻辑(可以不考虑数据库操作本身) 动态生成 数据库操作 大数据 大数据Spark “蘑菇云”行动第91课:Hive中Index和Bucket案例实战及存储类型rcfile实战详解 大数据Spark “蘑菇云”行动第91课:Hive中Index和Bucket案例实战及存储类型实战详解索引:例如每行扫描,假 hive 数据 apache