虽然我们可以通过上面显示的KuduContext执行大量操作,但我们还可以直接从默认数据源本身调用读/写API. 要设置读取,我们需要为Kudu表指定选项,命名我们要读取的表以及为表提供服务的Kudu集群的Kudu主服务器列表. import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Cr

Spark与KUDU集成支持: DDL操作(创建/删除) 本地Kudu RDD Native Kudu数据源,用于DataFrame集成 从kudu读取数据 从Kudu执行插入/更新/ upsert /删除 谓词下推 Kudu和Spark SQL之间的模式映射 到目前为止,我们已经听说过几个上下文,例如SparkContext,SQLContext,HiveContext,SparkSession,现在,我们将使用Kudu引入一个KuduContext.这是可在Spark应用程序中广播的主要可序

本节内容 ------------------ · Spark为什么要分区 · Spark分区原则及方法 · Spark分区案例 · 参考资料 ------------------ 一.Spark为什么要分区    分区概念:分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定. 为什么要分区,这个借用

After the GA of Apache Kudu in Cloudera CDH 5.10, we take a look at the Apache Spark on Kudu integration, share code snippets, and explain how to get up and running quickly, as Kudu is already a first-class citizen in Spark’s ecosystem. As the Apache

目录 spark的分区 一. Hash分区 二. Ranger分区 三. 自定义Partitioner 案例 spark的分区 ​ Spark目前支持Hash分区和Range分区,用户也可以自定义分区,Hash分区为当前的默认分区,Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数.RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数. 注意 (1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的,非Key-Value类型的RDD,分区器的值是None (2)每个RDD的分区ID范围

1.kudu介绍 1.1 背景介绍 在KUDU之前,大数据主要以两种方式存储: (1)静态数据: 以 HDFS 引擎作为存储引擎,适用于高吞吐量的离线大数据分析场景.这类存储的局限性是数据无法进行随机的读写. (2)动态数据: 以 HBase.Cassandra 作为存储引擎,适用于大数据随机读写场景.这类存储的局限性是批量读取吞吐量远不如 HDFS,不适用于批量数据分析的场景. 从上面分析可知,这两种数据在存储方式上完全不同,进而导致使用场景完全不同,但在真实的场景中,边界可能没有那么清晰,面

本次实践使用kafka console作为消息的生产者,Spark Streaming作为消息的消费者,具体实践代码如下 首先启动kafka server .\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties 创建一个Topic 此处topic名以test为例 kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --part

Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台.在速度方面,Spark 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理.在处理大规模数据集时,速度是非常重要的.Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算,因而更快.不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算,Spark 依然比MapReduce 更加高效. 总的来说,Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景,包括批处理.迭代算法.交互式查询.流处理.通过在一个统一的框架

转载自:    spark总结 第一个Spark程序 /** * 功能:用spark实现的单词计数程序 * 环境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 导入相关类库import org.apache.spark._ object WordCount { def main(args: Array[String]) { // 建立spark运行上下文 val sc = new SparkContext("local[3]", "WordCount&quo

本篇文章主要剖析Spark的内存管理体系. 在上篇文章 spark 源码分析之十四 -- broadcast 是如何实现的?中对存储相关的内容没有做过多的剖析,下面计划先剖析Spark的内存机制,进而进入内存存储,最后再剖析磁盘存储.本篇文章主要剖析内存管理机制. 整体介绍 Spark内存管理相关类都在 spark core 模块的 org.apache.spark.memory 包下. 文档对这个包的解释和说明如下: This package implements Spark's memory

围绕spark的其他特性和应用.主要包括以下几个方面 spark自定义分区 spark中的共享变量 spark程序的序列化问题 spark中的application/job/stage/task之间的关系 spark on yarn原理和机制 spark的资源分配方式 1. spark自定义分区 1.1 自定义分区说明 在对RDD数据进行分区时,默认使用的是HashPartitioner 该函数对key进行哈希,然后对分区总数取模,取模结果相同的就会被分到同一个partition中 HashPa

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

第2章 Spark分布式执行涉及的组件 每个Spark应用都由一个驱动程序来发起集群上的各种并行操作,驱动程序通过一个SparkContext对象访问Spark:驱动程序管理多个执行器节点,可以用SparkContext来创建RDD. 第3章 RDD(Resilient Distributed Dataset:弹性分布式数据集) RDD特点 Spark中,对数据的所有操作不外乎:创建RDD.转化已有RDD.调用RDD操作进行求值. Spark会自动将RDD中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行

前言 Apache Spark 自 2010 年面世,到现在已经发展为大数据批计算的首选引擎.而在 2020 年 6 月份发布的Spark 3.0 版本也是 Spark 有史以来最大的 Release,其中将近一半的 issue 都属于 SparkSQL.这也迎合我们现在的主要场景(90% 是 SQL),同时也是优化痛点和主要功能点.我们 Erda 的 FDP 平台(Fast Data Platform)也从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0 并做了一系列的相关优化,本文将主要结合

一篇了解大数据架构及Hadoop生态圈 阅读建议,有一定基础的阅读顺序为1,2,3,4节,没有基础的阅读顺序为2,3,4,1节. 第一节 集群规划 大数据集群规划(以CDH集群为例),参考链接: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_host_allocations.html https://blog.csdn.net/xuefenxi/article/details/81563033 Clou

Cloudera Enterprise 6.2.x   或者参考https://blog.csdn.net/shawnhu007/article/details/52579204 第零步:优化相关 echo 'vm.swappiness = 10' >> /etc/sysctl.conf sysctl -p ## 禁用透明大页面压缩 echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag echo never > /sys/k

1 节点说明   IP Role 192.168.1.111 ActiveNameNode 192.168.1.112 StandbyNameNode,Master,Worker 192.168.1.113 DataNode,Master,Worker 192.168.1.114 DataNode,Worker HDFS集群和Spark集群之间节点共用. 2 安装HDFS 见HDFS2.X和Hive的安装部署文档:http://www.cnblogs.com/Scott007/p/3614960

Spark中三大数据结构:RDD:  广播变量: 分布式只读共享变量: 累加器:分布式只写共享变量: 线程和进程之间 1.RDD中的函数传递 自己定义一些RDD的操作,那么此时需要主要的是,初始化工作是在Driver端进行的,而实际运行程序是在Executor端进行的,这就涉及到了跨进程通信,是需要序列化的. 传递一个方法 class Search(query: String){ // extends Serializable //过滤出包含字符串的数据 def isMatch(s: Strin

使用内部包裹存储库 您可以通过托管内部存储库或手动将存储库文件复制到Cloudera Manager主机来为Cloudera Manager创建parcel存储库. 继续阅读: 托管内部包裹存储库 配置Cloudera Manager Server以使用托管存储库的宗地URL 使用本地包裹存储库 托管内部包裹存储库 要托管内部存储库,必须在Cloudera Manager主机可访问的内部主机上安装或使用现有Web服务器,然后将存储库文件下载到Web服务器主机. 安装Web服务器 存储库通常使用网

推荐的群集主机和角色分配 要点:本主题描述了Cloudera Manager管理的CDH群集的建议角色分配.您为部署选择的实际分配可能会有所不同,具体取决于工作负载的类型和数量,群集中部署的服务,硬件资源,配置和其他因素. 使用Cloudera Manager安装向导安装CDH时,Cloudera Manager会尝试根据主机中可用的资源在群集主机(分配给网关主机的角色除外)之间分配角色.您可以在向导中显示的“ 自定义角色分配”页面上更改这些分配.您也可以稍后使用Cloudera Manager

第1章 RDD概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象.代码中是一个抽象类,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. 1.2 RDD的属性 1) 一组分区(Partition),即数据集的基本组成单位; 2) 一个计算每个分区的函数; 3) RDD之间的依赖关系; 4) 一个Partitioner,即RDD的分片函数; 5) 一个列表,存储存取每个Partition的优先位置(p