函数代码: class MySparkJob{ def entry(spark:SparkSession):Unit={ def getInnerRsrp(outer_rsrp: Double, wear_loss: Double, path_loss: Double): Double = { val innerRsrp: Double = outer_rsrp - wear_loss - (XX) * path_loss innerRsrp } spark.udf.register("getX…
Spark以yarn方式运行时抛出异常: cluster.YarnClientSchedulerBackend: Yarn application has already exited with state FINISHED! 解决方案: 主要是给节点分配的内存少,yarn kill了spark application. 1.停止hadoop集群 [root@node06 bin]# stop-all.sh 2.给yarn-site.xml增加配置: <property> <name&g…
调用sqlContext.udf.register() 此时注册的方法 只能在sql()中可见,对DataFrame API不可见 用法:sqlContext.udf.register("makeDt", makeDT(_:String,_:String,_:String)) 示例: def makeDT(date: String, time: String, tz: String) = s"$date $time $tz" sqlContext.udf.regis…
起初开始写一些 udf 的时候感觉有一些奇怪,在 spark 的计算中,一般通过转换(Transformation) 在不触发计算(Action) 的情况下就行一些预处理.udf 就是这样一个好用的东西,他可以在我们进行 Transformation 的时候给我们带来对复杂问题的处理能力. 这里有两种最典型的方法. 应用于 spark 2.4 1. 直接在 SparkSession.sql 里面直接使用注册好的 udf,类似于这种写法 xx = SparkSession.catalog.regi…
直接上代码,详见注释 import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by zxh on 2016/6/10. */ object UDF_test { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() implicit val sc = new…
本課主題 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据本地性资源分配源码实现 引言 TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器,底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的,所以豪无疑问的是一个至关重要的内容.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 程序运行时具体创建的实例对象 了解 TaskScheduler 与 Sched…
本课主题 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据本地性资源分配源码实现 引言 TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器,底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的,所以豪无疑问的是一个至关重要的内容.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 程序运行时具体创建的实例对象 了解 TaskScheduler 与 Sched…
本课主题 Broadcast 运行原理图 Broadcast 源码解析 Broadcast 运行原理图 Broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他的节点上; 例如 Driver 上有一张表,而 Executor 中的每个并行执行的Task (100万个Task) 都要查询这张表的话,那我们通过 Broadcast 的方式就只需要往每个Executor 把这张表发送一次就行了,Executor 中的每个运行的 Task 查询这张唯一的表,而不是每次执行的时候都从 Driver 中获得这张表…
We use Redis on Spark to cache our key-value pairs.This is the code: import com.redis.RedisClient val r = new RedisClient("192.168.1.101", 6379) val perhit = perhitFile.map(x => { val arr = x.split(" ") val readId = arr(0).toInt val…
本课主题 Broadcast 运行原理图 Broadcast 源码解析 Broadcast 运行原理图 Broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他的节点上; 例如 Driver 上有一张表,而 Executor 中的每个并行执行的Task (100万个Task) 都要查询这张表的话,那我们通过 Broadcast 的方式就只需要往每个Executor 把这张表发送一次就行了,Executor 中的每个运行的 Task 查询这张唯一的表,而不是每次执行的时候都从 Driver 中获得这张表…