Spark-Redis连接池 jedispool returnresource 遭废弃 用 什么替代_百度知道 spark-stream 访问 Redis数据库示例 - 阿里云 [Redis]Java中使用Jedis操作Redis(Maven导入包).创建Redis连接池 - 谙忆-大学之旅 - CSDN博客 Kafka-延迟加载-连接池问题-序列化问题-Socket不能序列化问题 Spark and Kafka integration patterns · allegro.tech

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135808.html 目录 Web UI 事件日志 网络安全(配置端口) 仅适用于Standalone模式的端口 适用于所有集群管理器的通用端口 现在,Spark支持通过共享秘钥进行认证.启用认证功能可以通过参数spark.authenticate来配置.此参数控制spark通信协议是否使用共享秘钥进行认证.这种认证方式基于握手

目录 概述 原理 组成 执行流程 性能 API 应用程序模板 通用读写方法 RDD转为DataFrame Parquet文件数据源 JSON文件数据源 Hive数据源 数据库JDBC数据源 DataFrame Operation 性能调优 缓存数据 参数调优 案例 数据准备 查询部门职工数 查询各部门职工工资总数,并排序 查询各部门职工考勤信息 概述 Spark SQL是Spark的结构化数据处理模块. Spark SQL特点 数据兼容:可从Hive表.外部数据库(JDBC).RDD.Parqu

主要参考: Spark官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html 炼数成金PPT:02Spark编程模型和解析 本文基本按照Spark官方文档顺序,结合PPT中的详细描述,以及个人理解组成,并且本文基于Java语言接口进行分析.如有错误之处,恳请大家指出.本人也是Spark新手上路,理解可能有偏差,望广大同仁理解. Spark应用程序基本概念 基本元素 解释 Application 基于Spark的用户程序,包含

1.rdd持久化 2.广播 3.累加器 1.rdd持久化 通过spark-shell,可以快速的验证我们的想法和操作! 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6$ sbin/start-all.sh 启动spark-shell s

概述 近期工作上忙死了--广播变量这一块事实上早就看过了,一直没有贴出来. 本文基于Spark 1.0源代码分析,主要探讨广播变量的初始化.创建.读取以及清除. 类关系 BroadcastManager类中包括一个BroadcastFactory对象的引用.大部分操作通过调用BroadcastFactory中的方法来实现. BroadcastFactory是一个Trait,有两个直接子类TorrentBroadcastFactory.HttpBroadcastFactory.这两个子类实现了对H

一.前述 Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量. 累机器相当于统筹大变量,常用于计数,统计. 二.具体原理 1.广播变量 广播变量理解图 注意事项 1.能不能将一个RDD使用广播变量广播出去? 不能,因为RDD是不存储数据的.可以将RDD的结果广播出去. 2. 广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor端定义. 3. 在Driver端可以修改广播变量的值,在Executor端无法修改广播变量

Spark RDD持久化 RDD持久化工作原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中.当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition.这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次该RDD. 巧妙使用RDD持久化,甚至在某些场景下,可以将spark应用程序的性能提升10倍.对于迭

[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

一. 广播变量 广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上,而不用在任务之间传递变量.广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本.Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量,进而减少通信的开销. Spark的动作通过一系列的步骤执行,这些步骤由分布式的洗牌操作分开.Spark自动地广播每个步骤每个任务需要的通用数据.这些广播数据被序列化地缓存,在运行任务之前被反序列化出来.这意味着当我们需要在多个阶段的任务之间使用相同的数据,或者以反序列化形式缓存数据是十分重要的时候,显式

转载自:https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/79780463 Spark两种共享变量:广播变量(broadcast variable)与累加器(accumulator) 累加器用来对信息进行聚合,而广播变量用来高效分发较大的对象. 共享变量出现的原因: 通常在向 Spark 传递函数时,比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.广播变量 package com.wjy import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object GuboVal { def main(args: Array[String]): Uni

一.概述 在spark程序中,当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时,Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本.这些变量会被复制到每台机器上,并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序.通常跨任务的读写变量是低效的,但是,Spark还是为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量:广播变(broadcast variable)和累加器(accumulator) 二.广播变量broadcast variable 2.1 为什么

Shared Variables Spark does provide two limited types of shared variables for two common usage patterns: broadcast variables and accumulators. Broadcast variables allow the programmer to keep a read-only variable cached on each machine rather than sh

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都

一.概要 通常情况下,当向Spark操作传递一个函数时,它会在一个远程集群节点上执行,它会使用函数中所有变量的副本.这些变量被复制到所有的机器上,远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传.在任务之间使用通用的,支持读写的共享变量是低效的.尽管如此,Spark提供了两种有限类型的共享变量,广播变量和累加器. 二.广播变量 通常情况下,当一个RDD的很多操作都需要使用driver中定义的变量时,每次操作,driver都要把变量发送给worker节点一次,如果这个变量中的数据很大的话,会产生很高的

广播变量 背景 一般Task大小超过10K时(Spark官方建议是20K),需要考虑使用广播变量进行优化.大表小表Join,小表使用广播的方式,减少Join操作. 参考:Spark广播变量与累加器 Local Dir 背景 shuffle过程中,临时数据需要写入本地磁盘.本地磁盘的临时目录通过参数spark.local.dir配置. 性能优化点 spark.local.dir支持配置多个目录.配置spark.local.dir有多个目录,每个目录对应不同的磁盘,这样可以提升IO效率.另外,可以采

概述 最近工作上忙死了……广播变量这一块其实早就看过了,一直没有贴出来. 本文基于Spark 1.0源码分析,主要探讨广播变量的初始化.创建.读取以及清除. 类关系 BroadcastManager类中包含一个BroadcastFactory对象的引用.大部分操作通过调用BroadcastFactory中的方法来实现. BroadcastFactory是一个Trait,有两个直接子类TorrentBroadcastFactory.HttpBroadcastFactory.这两个子类实现了对Htt

Spark广播变量 使用广播变量来优化,广播变量的原理是: 在每一个Executor中保存一份全局变量,task在执行的时候需要使用和这一份变量就可以,极大的减少了Executor的内存开销. Executor中task在执行的时候如果使用到了广播变量,会找Executor里面的BlockManager来获取广播变量. 如果BlockManager中没有这个关闭变量,会从driver端拉取关闭变量. 在Driver端也有一个blockManagerMaster,其他的task执行的时候直接使用b

有人问我,如果让我设计广播变量该怎么设计,我想了想说,为啥不用zookeeper呢? 对啊,为啥不用zookeeper,也许spark的最初设计哲学就是尽量不使用别的组件,他有自己分布式内存文件系统,有自己的任务调度(standalone),有自己的sql解析.好吧这也是我喜欢他的地方,一栈式解决方案.

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