一.工作原理剖析 1.图解 二.性能优化 1.设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf()) 2.在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT.减少数据类型导致的不必要的内存开销. 3.编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from students.不要写select *的方式. 4.并行处理查询结果:对于Spark SQL查询的结果

https://www.abcdocker.com/abcdocker/808------[PHP] – 性能优化 – Fcgi进程及PHP解析优化

第3章 SparkSQL解析 3.1 新的起始点SparkSession 在老的版本中,SparkSQL提供两种SQL查询起始点,一个叫SQLContext,用于Spark自己提供的SQL查询,一个叫HiveContext,用于连接Hive的查询,SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点,实质上是SQLContext和HiveContext的组合,所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的.SparkSessio

1.sparkSql处理核心:Catalyst工作流程(本质:把sql.dataframe相结合,以树tree的形式来存储.优化) 2.catalyst工作流程 1)Parser(解析器):SqlParser生成LogicPlan Tree 主要是先进行词法分析,再进行语法非分析 词法分析:将输入的sql语句串解析为一个一个的token 语法分析:在词法分析的基础上,将单词序列组合成各类语法短语,组成各个LogicPlan 2)Analyser:遍历整个语法树,对树上的每个节点进行数据类型绑定以

在 sql 语言中,where 表示的是过滤,这部分语句被 sql 层解析后,在数据库内部以谓词的形式出现: 在 sparkSQL 中,如果出现 where,它会现在数据库层面进行过滤,一般数据库会有索引,效率不会太低, sparkSQL 只读取过滤后的数据,大大减少数据量,提高效率,特别是提高 join 的效率 大致过程如图

    去年接触的一个项目中,需要通过TCP与设备进行对接的,传的是Modbus协议的数据,然后后台需要可以动态配置协议解析的方式,即寄存器的解析方式,,配置信息有:Key,数据Index,源数据类型,数据库列类型,数据排列方式  一开始使用的方式是,从数据库读取出协议的配置,然后在接收到数据的时候,循环每个配置项根据配置-----解析数据------转换类型----存临时列表,,后来改进了一下,配置项存缓存,,数据库修改的时候,同时更新缓存.. 但还是慢了一点,因为需一个配置大概是20-30个

2018年3月16日 大型仪器设备分类查出后,需要展示个分类下总共有多少台设备.因为分类总共分三层,加起来数据700+.以后该系统上线设备可能达到2000+,这样统计每个分类下的设备可能会拖垮服务器. 下面给出项目图片 今天先把问题抛出来. 现在有两种方法解决: 1.根据每个分类查询所在分类下的所有设备仪器,这种方法不可行,分类就大概700+,每个都要查库非得崩了. 2.应该把所有设备都查询出来,然后把设备归到某些分类下.但,怎么把所有设备分到700+分类下呢? 2018年3月19日,早晨来了大

直接上代码 val spark = SparkSession.builder() .appName("name") .master("local[2]") .getOrCreate() val df = spark.read.json("src\\main\\resources\\json.txt") df.show() //没有多线程处理的情况,连续执行两个Action操作,生成两个Job df.rdd.saveAsTextFile("

在对一个dataframe的多个列实现应用同一个函数时,是否能动态的指定? 例如: 对A,B,C三列实现分组统计 1.初始化spark,构建DF val spark = SparkSession.builder() .appName("name") .master("local[2]") .getOrCreate() val df = spark.read.json("src\\main\\resources\\json.txt") 2.静态实现

      在介绍sparkSQL之前.我们首先来看看,传统的关系型数据库是怎么执行的.当我们提交了一个非常easy的查询: SELECT a1,a2,a3 FROM tableA Where condition 能够看得出来,该语句是由Projection(a1,a2,a3).Data Source(tableA).Filter(condition)组成.分别相应sql查询过程中的Result.Data Source.Operation,也就是说SQL语句按Result-->Data Sour

最近想来,大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合.互相借鉴的.传统型数据库强势在于其久经考验的SQL优化器经验,弱势在于分布式领域的高可用性.容错性.扩展性等,假以时日,让其经过一定的改造,比如引入Paxos.raft等,强化自己在分布式领域的能力,相信一定会在大数据系统中占有一席之地.相反,大数据相关技术优势在于其天生的扩展性.可用性.容错性等,但其SQL优化器经验却基本全部来自于传统型数据库,当然,针对列式存储大数据SQL优化器会有一定的优化策略. 本文主要介绍SparkSQL的优

一.前述 Spark on Hive: Hive只作为储存角色,Spark负责sql解析优化,执行. 二.具体配置 1.在Spark客户端配置Hive On Spark 在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml: 配置hive的metastore路径 <configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrif

一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单的SQL语法检查,能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回作为RDD使用.     2.Spark on Hive和Hive on Spa

最近想来,大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合.互相借鉴的.传统型数据库强势在于其久经考验的SQL优化器经验,弱势在于分布式领域的高可用性.容错性.扩展性等,假以时日,让其经过一定的改造,比如引入Paxos.raft等,强化自己在分布式领域的能力,相信一定会在大数据系统中占有一席之地.相反,大数据相关技术优势在于其天生的扩展性.可用性.容错性等,但其SQL优化器经验却基本全部来自于传统型数据库,当然,针对列式存储大数据SQL优化器会有一定的优化策略. 本文主要介绍SparkSQL的优

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.SharkShark是基于Spark计算框架之上且兼容Hive语法的SQL执行引擎,由于底层的计算采用了Spark,性能比MapReduce的Hive普遍快2倍以上,当数据全部load在内存的话,将快10倍以上,因此Shark可以作为交互式查询应用服务来使用.除了基于Spark的特性外

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) 2.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreami

本文由  网易云发布. 作者:范欣欣(本篇文章仅限知乎内部分享,如需转载,请取得作者同意授权.) 最近想来,大数据相关技术与传统型数据库技术很多都是相互融合.互相借鉴的.传统型数据库强势在于其久经考验的SQL优化器经验,弱势在于分布式领域的高可用性.容错性.扩展性等,假以时日,让其经过一定的改造,比如引入Paxos.raft等,强化自己在分布式领域的能力,相信一定会在大数据系统中占有一席之地.相反,大数据相关技术优势在于其天生的扩展性.可用性.容错性等,但其SQL优化器经验却基本全部来自于传统型

建议参考SparkSQL官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单

最近听了阿里一位大牛的讲座,讲web架构优化对网页加载的影响,看完之后对他所讲的一些优化方法进行一些总结和整理,发现收获还是蛮多的,下面多为个人整理和个人见解,希望有说的不对的,能及时指出 1.DNS解析优化 1.1利用TTL:利用TTL:因为DNS解析时,都是逐层查找DNS缓存,最后去跟服务器查询,而缓存有是有一定的生命周期,即Time To Live,而如果能快速的拿到缓存A记录,也就避免了我们逐层慢慢的查询了 1.2拆分域名:浏览器对于同一域名下文件同步请求是有上限的,比如ie8,同一域名

一. 运维 1. Master挂掉,standby重启也失效 Master默认使用512M内存,当集群中运行的任务特别多时,就会挂掉,原因是master会读取每个task的event log日志去生成spark ui,内存不足自然会OOM,可以在master的运行日志中看到,通过HA启动的master自然也会因为这个原因失败. 解决 增加Master的内存占用,在Master节点spark-env.sh 中设置: export SPARK_DAEMON_MEMORY 10g # 根据你的实际情况

前言 之前的一篇文章介绍了索引来提高数据库的查询性能,这其实仅仅是个开始.也许假设缺乏适当的保养,索引你以前建立的,甚至成为拖累,成为帮凶下降数据库的性能. 寻找碎片 消除碎片索引维护可能是最常规的任务,,议是当碎片等级为 5% - 30% 之间时採用 REORGANIZE 来"重整"索引.假设达到 30% 以上则使用 REBUILD 来"重建"索引.决定採用何种手段和操作时机可能需要考虑很多的因素,下面4条是你必需要考虑的: 备份的计划 server的负载 磁盘剩