def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark.app.name", "spark demo") val sc = new SparkContext(conf); // 读取hdfs数据 val textFileRdd = sc.textFil

为了实现,并发写操作,首先实验一下在本地情况下, 将一个文件切分成若干个 文件块 然后将文件块 通过多线程的并发的方式写入到指定目录下的文件中. 下面是简单的试着实现代码,暂时 先进行记录一下: import java.io.FileInputStream ; import java.io.FileOutputStream ; import java.io.File; import java.io.IOException ; import java.nio.channels.FileChanne

场景:使用Spark Streaming接收HDFS上的文件数据与关系型数据库中的表进行相关的查询操作: 使用技术:Spark Streaming + Spark JDBC External DataSources   HDFS上文件的数据格式为:id.name.cityId,分隔符为tab  1 zhangsan 1 2 lisi 1 3 wangwu 2 4 zhaoliu 3 MySQL的表city结构为:id int, name varchar 1 bj 2 sz 3 sh 本案例的结果

现在的需求是在一台Flume采集机器上,往Hadoop集群上写HDFS,该机器没有安装Hadoop. 这里的Flume版本是1.6.0,Hadoop版本是2.7.1. 把Hadoop集群的hdfs-site.xml.core-site.xml两个配置文件复制到 flume安装目录的conf目录去,把hadoop-hdfs-2.7.1.jar复制到 Flume  lib目录. 一.Flume配置文件: a1.sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a

功能:通过spark sql 将hdfs 中文件导入到mongdo 所需jar包有:mongo-spark-connector_2.11-2.1.2.jar.mongo-java-driver-3.8.0.jar scala代码如下: ) { System.) } ) ) ) ) ) ) ).getOrCreate() import spark.implicits._ val df = spark.read.json(hdfsServer + logPath + "/" + fileN

上一篇博客我向大家介绍了如何快速地搭建spark run on standalone,下面我将介绍saprk sql 如何对接 hdfs 我们知道,在spark shell 中操作hdfs 上的数据是很方便的,但是操作也未免过于繁琐,幸好spark 还想用户提供另外两种操作 spark sql 的方式 一 spark-sql 启动方式也比较简单 如果不添加 hive.metastore.warehouse.dir hiveconf 这个参数,则启动的spark sql 是基于本地文件的,默认为

前言 在前两篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中引出了spark shuffle的三种实现,spark shuffle写操作三部曲之BypassMergeSortShuffleWriter 讲述了BypassMergeSortShuffleWriter 用于shuffle写操作的具体细节,实现相对比较朴素,实现比较朴素,值得参考和学习.本篇文章,主要剖析了 UnsafeShuffleWriter用作写shuffle数据的具体细节.下面先来看UnsafeShuffleWrite

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排

使用python2在进行并发写的时候,发现文件会乱掉,就是某一行中间会插入其他行的内容. 但是在使用python3进行并发写的时候,无论是多进程,还是多线程,都没有出现这个问题,难道是python3的特性吗? import time import os import multiprocessing from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool def write(val, file): w = open(file, "a")

package main import ( "fmt" "runtime" "sync" ) const N = 26 func main() { const GOMAXPROCS = 1 runtime.GOMAXPROCS(GOMAXPROCS) var wg sync.WaitGroup wg.Add(N) for i := 0; i < N; i++ { go func(i int) { defer wg.Done() fmt.Pr

1. 前言 上篇文章讲了 Unsafe 类中 CAS 的实现,其实是在为这篇文章打基础.不太熟悉的小伙伴请移步Unsafe 中 CAS 的实现.本篇文章主要基于 OpenJDK8 来做源码解析. 2. 源码 ConcurrentHashMap 基于 HashMap 实现. JDK1.7 和 JDK1.8 作为并发容器在实现上是有差别的.JDK1.7 通过 Segment 分段锁实现,而 JDK1.8 通过 CAS+synchronized 实现. 2.1 ConcurrentHashMap 几个

package main import ( "fmt" "runtime" "sync" ) const N = 26 func main() { const GOMAXPROCS = 1 runtime.GOMAXPROCS(GOMAXPROCS) var wg sync.WaitGroup wg.Add(N) for i := 0; i < N; i++ { go func(i int) { defer wg.Done() fmt.Pr

问题 {:timestamp=>"2015-03-04T00:02:47.224000+0800", :message=>"Retrying webhdfs write for multiple times. Maybe you should increase retry_interval or reduce number of workers.", :level=>:warn}{:timestamp=>"2015-03-04T00

spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件 http://www.lxway.com/641062624.htm 一般而言,saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件,比如part-00一直到part-0n,n自然就是task的个数,亦即是最后的stage的分区数.那么有没有办法最后只生成一个文件,而不是成百上千个文件了?答案自然是有办法. 在RDD上调用coalesce(1,true).saveAsTextFile(),意味着做完计算之后将数据汇集到一

[本人原创],欢迎交流和分享技术,转载请附上如下内容: 作者:itshare [转自]http://www.cnblogs.com/itshare/ 通常我们知道,当一个日志借口被外部程序多个线程请求后,如果没有使用Buffer和异步写入IO的处理.CPU就会一直处于加锁和解锁的频繁切换,这样加上等待每次线程锁中的IO处理完毕的时间,高并发调用日志接口的整个过程中响应和处理速度就会严重变慢,并且让CPU一直居高不下. 这里,Coding First,先看对比结果,最后我再附上LogBufferP

对HDFS 上的文件,采用绝对路径,来读取获得 RDD: In [102]: mydata=sc.textFile("file:/home/training/test.txt")17/09/24 06:31:04 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_30 stored as values in memory (estimated size 230.5 KB, free 2.4 MB)17/09/24 06:31:04 INFO stora

OceanBase 0.4的UpdateServer存储引擎使用了一棵可以多线程并发修改的BTree,读写不冲突,由颜然 开发.线上运行稳定. UpdateServer存储引擎采用类leveldb的方式,最近的更新操作都写入内存中的一个活跃memtable,当活跃memtable占用内存达到某个阈值时,即冻结,dump到磁盘上形成sstable,从而释放内存.然后会开启一个新的memtable供随后的写入.与leveldb不同的是,leveldb采用skiplist做为核心存储数据结构,而Upd

前言 再上一篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中,主要介绍了 spark shuffle的准备工作,本篇文章主要介绍spark shuffle使用BypassMergeSortShuffleWriter写数据详细细节. 在本篇文章中如果有不了解的术语,也可以参照 spark shuffle的写操作之准备工作  做进一步了解. 这种shuffle写数据的方式是最简单的,spark计划在以后会移除这种shuffle机制. 先上源码,后解释: 流程如下: map数据根据分区函数写入

如何让sparkSQL在对接mysql的时候,除了支持:Append.Overwrite.ErrorIfExists.Ignore:还要在支持update操作 1.首先了解背景 spark提供了一个枚举类,用来支撑对接数据源的操作模式 通过源码查看,很明显,spark是不支持update操作的 2.如何让sparkSQL支持update 关键的知识点就是: 我们正常在sparkSQL写数据到mysql的时候: 大概的api是: dataframe.write         .format("s

报错: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=hgm, access=WRITE 其实就是当前window下hgm user没有hdfs的写权限   sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 777 / 或hdfs hdfs dfs -chmod 777 / 这样就给所有的用户加上了写的权限解决问题,当然仅仅限于自己开发学习时的情况   或者     org.apach

1 获取路径 val output = new Path("hdfs://master:9000/output/"); val hdfs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get( new java.net.URI("hdfs://master:9000"), new org.apache.hadoop.conf.Configuration()) 2 相关操作 // 删除输出目录 if (hdfs.exists(output)) h