风有衡 spark优化 摘要: spark之资源分配 1.分配哪些资源 executor,cpu per executor,memory per executor,driver-memory 2.在哪里分配这些资源 /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class cn.spark.spark 阅读全文 posted @ 2021-11-07 15:46 风有衡 阅读(327) 评论(0) 推荐(0) 编辑 大数据离...
(2)、多个从节点,HregionServer; 4、hbase集群的配置是一主多从或者多主多从(一定注意区分和hive之间的关系,切记),一主多从可以动态添加主节点,配置成多主多从。 5台机器IP:192.168.70.101(c7001)、192.168.70.102(c7002)、192.168.70.103(c7003)、192.168.70.104(c7004)、192.168.70.105(c7005) 1.解压缩hb...
二是看数据。这里包含两个部分:一是看元数据,包括字段解释、数据来源、代码表等等一切描述数据的信息;二是抽取一部分数据,使用人工查看方式,对数据本身有一个直观的了解,并且初步发现一些问题,为之后的处理做准备。 第一步:缺失值清洗 缺失值是最常见的数据问题,处理缺失值也有很多方法,我建议按照以下四个步骤进行:...
乐观锁是在应用层加锁,而悲观锁是在数据库层加锁(for update) 乐观锁顾名思义就是在操作时很乐观,这数据只有我在用,我先尽管用,最后发现不行时就回滚。 悲观锁在操作时很悲观,生怕数据被其他人更新掉,我就先将其先锁住,让别人用不了,我操作完成后再释放掉。 悲观锁需要数据库级别上的的实现,程序中是...
import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.io.OutputStreamWriter; import java.net.URLEncoder; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; ...
1、Lxx1-xx1大数据基础数据平台:xx1是公共基础数据层。主要是用于从各关系型数据库或其它子公司抽取数据,并提供给所有团队使用的基础数据平台; 2、Lxx1-xx3大数据对外公共数据平台:xx3是数据对外公共层,主要是用于对外部公司供数的,是数据对外传递的唯一途径; ...
第一种,Spark Standalone,公司集群上,搭建了一套Spark集群,你心里应该清楚每台机器还能给你使用的,大概有多少内存,多少cup core;那么设置的时候,就根据这个实际的情况,去调节每个spark作业的资源分配。比如说你的每台机器能够给你使用4G内存,2个cup core;20台机器;executor 20;4G内存,2个cup core,平均每个executor...
import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; /** * 日期工具类 */ public class CalendarUtil { public static final String sf = "yyyyMMdd"; ...
RDD是spark的核心,也是整个spark的架构基础,RDD是弹性分布式集合(Resilient Distributed Datasets)的简称,是分布式只读且已分区集合对象。这些集合是弹性的,如果数据集一部分丢失,则可以对它们进行重建。 RDD接口 RDD的本质特征 RDD--partitions Spark中将1~100的数组转换为rdd ...
隔离性 所有操作全部执行完以前,其他会话不能看到过程 一致性 事务前后,数据总额一致 持久性 一旦事务提交,对数据的改变就是永久的 数据库隔离级别 读未提交 不可重复读 事务A多次读取同一数据,事务B在事务A多次读取的过程中,对数据做了更新并提交,导致事务A多次读取同一数据时,结果先后读取的数据结果会不一致 ...