今天,我们还是在介绍spark的小练习,这次的小练习还是基于IP相关的操作,我们可以先看一下今天的需求,我们有两个文件, 第一个文件,是IP的字典,也就是我们上一篇介绍过的,就是表明了所有IP字段所属的位置,以及最大值以及最小值(例如) 1.0.1.0|1.0.3.255|16777472|16778239|亚洲|中国|福建|福州||电信|350100|China|CN|119.306239|26.075302 1.0.8.0|1.0.15.255|16779264|16781311|亚洲|中国…

把纯真IP库读到内存,纯真IP库本来就是有序的,然后每次请求二分查找就行,44WIP查找十几次就搞定了 dispatch_mode最好写3,不然做服务的时候,会导致进程任务分配不均匀. max_request 处理请求数量累加到达该值会重启处理进程,防止内存泄露 worker_num 根据内存和服务处理能力可以自己设置跑几个工作进程. swoole.php <?php require 'ipmatch.php'; class IpServer { protected $iptables; pro…

Spark性能调优:广播大变量broadcast 原文链接:https://blog.csdn.net/leen0304/article/details/78720838 概要 有时在开发过程中,会遇到需要在算子函数中使用外部变量的场景(尤其是大变量,比如100M以上的大集合),那么此时就应该使用Spark的广播(Broadcast)功能来提升性能. 在算子函数中使用到外部变量时,默认情况下,Spark会将该变量复制多个副本,通过网络传输到task中,此时每个task都有一个变量副本.如果变量本…

RDD是分布式内存的一个抽象概念,是一种高度受限的共享内存模型,即RDD是只读的记录分区的集合,能横跨集群所有节点并行计算,是一种基于工作集的应用抽象. RDD底层存储原理:其数据分布存储于多台机器上,事实上,每个RDD的数据都以Block的形式存储于多台机器上,每个Executor会启动一个BlockManagerSlave,并管理一部分Block:而Block的元数据由Driver节点上的BlockManagerMaster保存,BlockManagerSlave生成Block后向Block…

如何判断宽窄依赖: =================================== 6. Spark 底层逻辑 导读 从部署图了解 Spark 部署了什么, 有什么组件运行在集群中 通过对 WordCount 案例的解剖, 来理解执行逻辑计划的生成 通过对逻辑执行计划的细化, 理解如何生成物理计划   如无特殊说明, 以下部分均针对于 Spark Standalone 进行介绍 部署情况 在 Spark 部分的底层执行逻辑开始之前, 还是要先认识一下 Spark 的部署情况, 根据部署情…

文章目录 需求 思路 ip地址转换为Long类型的两种方法 ip地址转换数字地址的原理 第一种方法 第二种方法 步骤 一.在mysql创建数据库表 二.开发代码 需求 日常生活中,当我们打开地图时,会通过地图道路颜色获取当前交通情况,也可以通过地图上经常网购的IP地址热力图得出哪些地区网购观念更发达,还有当前疫情的情况,各个地区疫情的热力图可以直观反应出疫情的严重程度. 想要获取热力图,首先要清楚,通过点击流日志中的IP地址信息,可以推算出所在城市甚至经度和维度,通过计算同一经度纬度出现的次数,…

[业务场景] 在Spark的统计开发过程中,肯定会遇到类似小维表join大业务表的场景,或者需要在算子函数中使用外部变量的场景(尤其是大变量,比如100M以上的大集合),那么此时应该使用Spark的广播(Broadcast)功能来提升性能. [原理说明] 在算子函数中使用到外部变量或两表join时,默认情况下,Spark会将该变量或小维表复制多个副本,通过网络传输到task中,此时每个task都有一个变量副本.如果变量本身比较大的话(比如100M,甚至1G),那么大量的变量副本在网络中传输的性能…

#8.打印斐波拉契数列前n项 def fib(n): if n==1 or n==2: return 1 return fib(n-1)+fib(n-2) for i in range(1,9): print(fib(i)) C:\Users\dell>py -3 C:\Users\dell\Desktop\练习\4\20190428.py1123581321 #9.检查ipV4的有效性,有效则返回True,否则返回False,(提示使用split函数进行分割) def check_ipv4_a…

转载自:http://www.tuicool.com/articles/7VNfyif 王联辉,曾在腾讯,Intel 等公司从事大数据相关的工作.2013 年 - 2016 年先后负责腾讯 Yarn 集群和 Spark 平台的运营与研发.曾负责 Intel Hadoop 发行版的 Hive 及 HBase 版本研发.参与过百度用户行为数据仓库的建设和开发,以及淘宝数据魔方和淘宝指数的数据开发工作.给 Spark 社区贡献了 25+ 个 patch,接受的重要特性有 python on yarn-…

如果你的算子函数中,使用到了特别大的数据,那么,这个时候,推荐将该数据进行广播.这样的话,就不至于将一个大数据拷贝到每一个task上去.而是给每个节点拷贝一份,然后节点上的task共享该数据. 这样的话,就可以减少大数据在节点上的内存消耗.并且可以减少数据到节点的网络传输消耗. final Accumulator<Integer> num = sc.accumulator(Object);…