一.SparkSQL的进化之路 1.0以前: Shark 1.1.x开始: SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreaming(DataSet) 二.认识SparkSQL 2.…

SparkSQL的进化之路 1.0以前: Shark 1.1.x开始: SparkSQL(只是测试性的) SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 1.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreaming(DataSet) 认识SparkSQL 什么是Sp…

系列文章: FastAPI 学习之路(一)fastapi--高性能web开发框架 FastAPI 学习之路(二) FastAPI 学习之路(三) FastAPI 学习之路(四) FastAPI 学习之路(五) FastAPI 学习之路(六)查询参数,字符串的校验 FastAPI 学习之路(七)字符串的校验   FastAPI 学习之路(八)路径参数和数值的校验 FastAPI 学习之路(九)请求体有多个参数如何处理? FastAPI 学习之路(十)请求体的字段 FastAPI 学习之路(十一)请…

我们知道通过界面设置字段的change事件,是否是必填,是否可见非常容易.但有时我们需要动态地根据某些条件来设置,这时有需要通过js来动态地控制了. 下面分别介绍如何用js来动态设置.   一.动态设置字段的change事件 // form on load event function onLoad() { init();   pageAttr.delivery_from.addOnChange(deliveryFromChange); pageAttr.type.addOnChange(typ…

一.概述 上一篇主要是介绍了spark启动的一些脚本,这篇主要分析一下Spark源码中提交任务脚本的处理逻辑,从spark-submit一步步深入进去看看任务提交的整体流程,首先看一下整体的流程概要图: 二.源码解读 2.1 spark-submit # -z是检查后面变量是否为空(空则真) shell可以在双引号之内引用变量,单引号不可 #这一步作用是检查SPARK_HOME变量是否为空,为空则执行then后面程序 #source命令: source filename作用在当前bash环境下读…

摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 一.概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常…

一. 数据准备 本文主要介绍Spark SQL的多表连接,需要预先准备测试数据.分别创建员工和部门的Datafame,并注册为临时视图,代码如下: val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") empD…

概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的…

摘抄自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 一.概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本…

一.简介 Apache Flume是一个分布式,高可用的数据收集系统,可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中.Spark Straming提供了以下两种方式用于Flume的整合. 二.推送式方法 在推送式方法(Flume-style Push-based Approach)中,Spark Streaming程序需要对某台服务器的某个端口进行监听,Flume通过avro Sink将数据源源不断推送到该端口.这里以监听日志文件为例,具体整合方式如下: 2.1 配置日…

一.简介 1.1 多数据源支持 Spark支持以下六个核心数据源,同时Spark社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景. CSV JSON Parquet ORC JDBC/ODBC connections Plain-text files 注:以下所有测试文件均可从本仓库的resources目录进行下载 1.2 读数据格式 所有读取API遵循以下调用格式: // 格式 DataFrameReader.format(...).option("key", &qu…

前言: Java8 已经发布很久了,很多报道表明java8 是一次重大的版本升级.在Java Code Geeks上已经有很多介绍Java 8新特性的文章,例如Playing with Java 8 – Lambdas and Concurrency.Java 8 Date Time API Tutorial : LocalDateTime和Abstract Class Versus Interface in the JDK 8 Era.本文还参考了一些其他资料,例如:15 Must Read…

web最后一天:完了. Servlet3.0          一.要求         1.MyEclipse10.0或以上版本         2.发布到Tomcat7.0或以上版本 二.步骤         1.创建JavaEE6.0应用 三.概述         *注解代替web.xml配置文件         *异步处理         *对上传的支持 四.注解代替配置文件         1.删除web.xml         2.在Serlvet类上添加@WebServlet(ur…

一.启动脚本分析 独立部署模式下,主要由master和slaves组成,master可以利用zk实现高可用性,其driver,work,app等信息可以持久化到zk上:slaves由一台至多台主机构成.Driver通过向Master申请资源获取运行环境. 启动master和slaves主要是执行/usr/dahua/spark/sbin目录下的start-master.sh和start-slaves.sh,或者执行 start-all.sh,其中star-all.sh本质上就是调用start-m…

一.概述 垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为“GC”,它诞生于1960年 MIT 的 Lisp 语言,经过半个多世纪,目前已经十分成熟了. jvm 中,程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈都是随线程而生随线程而灭,栈帧随着方法的进入和退出做入栈和出栈操作,实现了自动的内存清理,因此,我们的内存垃圾回收主要集中于 java 堆和方法区中,在程序运行期间,这部分内存的分配和使用都是动态的. 二.垃圾收集器(garbage collector (GC)) 是什么? GC其实是一种自…

一.对象操作 help() 功能:返回目标对象的帮助信息 举例: print(help(input)) #执行结果 Help on built-in function input in module builtins: input(prompt=None, /) Read a string from standard input. The trailing newline is stripped. The prompt string, if given, is printed to standa…

一.版本说明 Spark针对Kafka的不同版本,提供了两套整合方案:spark-streaming-kafka-0-8和spark-streaming-kafka-0-10,其主要区别如下:   spark-streaming-kafka-0-8 spark-streaming-kafka-0-10 Kafka版本 0.8.2.1 or higher 0.10.0 or higher AP状态 Deprecated从Spark 2.3.0版本开始,Kafka 0.8支持已被弃用 Stable(…

一.案例引入 这里先引入一个基本的案例来演示流的创建:获取指定端口上的数据并进行词频统计.项目依赖和代码实现如下: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId> <version>2.4.3</version> </dependency> import org.apac…

概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各个参…

一.RAID的原理基础 在 讲解RAID的原理基础之前,我们首先来了解一下传统磁盘的劣势.我们知道一台PC机种都会包含CPU.内存.主板.硬盘.网卡等硬件,影响计算机性能的 组建包括:CPU.主板总线IO.内存IO.硬盘IO.网卡IO等.可能我们在一提到影响计算机的性能时,首先想到的就是CPU.但是随着计算机的发展, 特别是对于现代的处理器来说,其运算速度已经是非常快的了,同时我们的内存IO速度也已经达到了非常快的地步了(差不多应该有5G每秒),而我们也知道数 据都是保存硬盘上的,所以计算机其实…

在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 自定…

一.Hive的命令行 1.Hive支持的一些命令 Command Description quit Use quit or exit to leave the interactive shell. set key=value Use this to set value of particular configuration variable. One thing to note here is that if you misspell the variable name, cli will no…

API Server作为Kubernetes网关,是访问和管理资源对象的唯一入口,其各种集群组件访问资源都需要经过网关才能进行正常访问和管理.每一次的访问请求都需要进行合法性的检验,其中包括身份验证.操作权限验证以及操作规范验证等,需要通过一系列验证通过之后才能访问或者存储数据到etcd当中.如下图: 一.ServiceAccount Service account是为了方便Pod里面的进程调用Kubernetes API或其他外部服务而设计的.它与User account不同 User acc…

我们在写程序的时候经常会打一些日志来帮助我们查找问题,这次学习一下logging模块,在python里面如何操作日志.介绍一下logging模块,logging模块就是python里面用来操作日志的模块,logging模块中主要有4个类,分别负责不同的工作: Logger 记录器,暴露了应用程序代码能直接使用的接口:简单点说就是一个创建一个办公室,让人在里头工作 Handler 处理器,将(记录器产生的)日志记录发送至合适的目的地:这个简单点说就是办事的人,你可以指定是让在控制输出日志,还是在文…

在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 自定…

基于DM9000C的原厂代码修改dm9000c的驱动程序. 首先确认内存的基地址 iobase. 确定中断号码. 打开模块的初始化函数定义. 配置内存控制器的相应时序(结合DM9000C.C的手册). 程序代码: /* dm9ks.c: Version 2.08 2007/02/12 A Davicom DM9000/DM9010 ISA NIC fast Ethernet driver for Linux. This program is free software; you can redi…

一.协议栈层次对比 设备无关层到驱动层的体系结构 1).网络协议接口层向网络层协议提供提供统一的数据包收发接口,不论上层协议为ARP还是IP,都通过dev_queue_xmit()函数发送数据,并通过netif_rx()函数接受数据.这一层的存在使得上层协议独立于具体的设备.2).网络设备接口层向协议接口层提供统一的用于描述具体网络设备属性和操作的结构体net_device,该结构体是设备驱动功能层中各函数的容器.实际上,网络设备接口层从宏观上规划了具体操作硬件的设备驱动功能层的结构.3).设备…

Nor Flash和Nand Flash的不同: 类型 NOR Flash  Nand Flash  接口 RAM-like,引脚多 引脚少 容量 小(1M.2M...) 大(512M.1G) 读 简单 复杂 写 复杂 复杂 价格 贵 便宜   无坏块.位反转 有位反转.坏块   存储一些重要的文件 可以出错的文件比如视频 xip 可以 不可以 使用uboot来体验nor Flash操作.(Nor的A0接到Soc的A1上.所以地址应该左移1位.) 1. 读数据(NOR Flash可以像内存一样直…

安装驱动后,可在/dev/目录下发现已经生成了相应的设备文件. 格式化设备:mkdosfs /dev/ramblock. 挂载设备. 读写设备 . 驱动程序代码: /************************************************************************* > File Name: ramblock.c > Author: > Mail: > Created Time: 2016年11月05日 星期六 22时17分28秒 **…

USB在接入系统的时候,以0的设备ID和主机通信,然后由主机为其分配新的ID. 在主机端,D+和D-都是下拉接地的.而设备端的D-接上拉时,表明此设备为高速设备:12M/s. D+接上拉时则是全速设备:480M/S. PC的USB口中的D+D-有15K的下拉电阻,未接USB设备时,皆为低电平. 而设备中的D+D-则是1.5K的上拉电阻.一旦接入PC中,电脑就会知道有设备接入. USB是主从结构.所有的传输都是由主机发起的,即USB设备没有主动通知USB主机的能力. USB的传输类型: 控制传输.…