一. 从Spark2.0以上版本开始,Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载.转换.处理等功能.SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能. SparkSession支持从不同的数据源加载数据,并把数据转换成DataFrame,并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表,然后使用SQL语句来操作数据.SparkSession亦提供了Hi…

Java中多线程使用匿名内部类的方式进行创建3种方式 package cn.edu.ujn.demo; // 匿名内部类的格式: public class ThreadDemo { public static void main(String[] args) { // 继承thread类实现多线程 new Thread() { public void run() { for (int x = 0; x < 100; x++) { System.out.println(Thread.current…

一.方式介绍 本次测试一种采用了四种方式进行了对比,分别是:1.在RDD内部调用java API.2.调用saveAsNewAPIHadoopDataset()接口.3.saveAsHadoopDataset().4.BulkLoad方法. 测试使用的大数据版本如下(均为单机版):Hadoop2.7.4.Hbase1.0.2.Spark2.1.0 二.测试 本次测试采用10W条单一列簇单一字段固定值进行测试. 以下是测试结果: 1.JAVA API 10W条数据:1000ms.944ms 100…

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 一.传统方式 这种方式就是常用的TableInputFormat和TableOutputFormat来读写hbase,如下代码所示 简单解释下,用sc.newAPIHadoopRDD根据conf中配置好的scan来从Hbase的数据列族中读取包含(ImmutableBytesWritable, Result)的RDD, 随后取出rowkey和value的键值对儿利用StatCounter进行一…

申明:线程的概念以及进程的相关概念,可以参考网络上其他资料,这里只讨论多线程是怎么实现. 一.多线程的简单理解 明白什么是多线程,小生通俗一点的理解为:在一个程序里,我想同时让这个程序完成多个任务. 比如:让主函数 main 在打印1~100之间的所有整数的时候,要求在主函数打印到 20 的时候,再运行另一个类里的程序,让它打印10~100之间的所有整数. 这里忽略同进程内的多线程之间的抢占时间问题,上面的举例需求是要求一个程序只要有发生同时运行俩个程序的情况就行,即不准出现无论程序跑多少次都是…

###############总结############ 线程创建的2种方式(重点) 进程:资源分配单位    线程:cpu执行单位(实体) 线程的创建和销毁的开销特别小 线程之间资源共享,是同一个进程中的资源共享,会涉及到安全问题,所以需要加锁解决 锁:牺牲了效率,保证了数据安全(重点) 死锁现象:出现在嵌套的时候,双方互相抢对方已经拿到的锁,导致双方互相等待(重点) 递归锁: 解决了死锁现象(重点) rlock 首先本身就是个互斥锁,维护了一个计数器,每次acquire+1,release…

方法一:map + reduceByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * WordCount实现第一种方式:map + reduceByKey * * @author 陈小哥cw * @date 2020/7/9 9:59 */ object WordCount1 { def…

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 2.2.0版本亲测 1. 基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了,就是基于R…

1.Spark 属性Spark应用程序的运行是通过外部参数来控制的,参数的设置正确与否,好与坏会直接影响应用程序的性能,也就影响我们整个集群的性能.参数控制有以下方式:(1)直接设置在SparkConf,通过参数的形式传递给SparkContext,达到控制目的.(通过set()方法传入key-value对)比如: val conf = new SparkConf() .setMaster(”local[2]“) #注意1 .setAppName(”test“) .set("spark.core…

/* * 匿名内部类的格式: */ public class ThreadDemo { public static void main(String[] args) { // 继承thread类实现多线程 new Thread() { public void run() { for (int x = 0; x < 100; x++) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "--" + x); } } }.s…