Database Data Files 11. Database System Files 12.Application Containers Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage 之 cache table 组织的? Spark SQL 将数据加载到内存是以列的存储结构。称为In-Memory Columnar Storage。 若直接存储Java Object 会产生很大的内存开销,并且这样是基于Row的......
但要注意的是,Spark 不仅可以搭配 Hadoop,还可以搭配 Mesos、Kubernetes,也支持 Standalone 独立运行模式。对于数据源而言,Spark 不仅可以从 HDFS 中读取,像 HBase、Cassandra、Kafka、关系型数据库等等,也是支持的。 Spark 更常见的搭配还是 Hadoop,我们这里也会使用 Hadoop。 Spark 环境搭建 下面我们来搭建 Spark 环...
val sc = new SparkContext(conf) val data = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5)) // 创建一个广播变量 val factor = sc.broadcast(2) // 使用广播变量 val result = data.map(x => x * factor.value) result.collect().foreach(println) } } 广播变量创建以后,我们就能够在集群的任何函数...
cache()和persist()的区别在于,cache()是persist()的一种简化方式,cache()的底层就是调用的persist()的无参版本,就是调用persist(MEMORY_ONLY),将数据持久化到内存中。 如果需要从内存中去除缓存,那么可以使用unpersist()方法。 rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) rdd.unpersist() 存储级别 RDD存储级别主要有...
bvCDwqcOJGSdZSEMLjfk***,kc2:kflI/sq+uf50Qhl1MmtG***;SETspark.hadoop.parquet.encryption.kms.client.class=io.glutenproject.encryption.InMemoryKMS;SETspark.hadoop.parquet.crypto.factory.class=org.apache.parquet.crypto.keytools.PropertiesDrivenCryptoFactory;--创建数据库CREATEdatabase IFNOTEXISTSadb_ext...
Spark SQL[访问和接口]:Spark SQL允许开发人员直接处理RDD,同时也可查询Hive、HBase等外部数据源。Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD,使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行查询,并进行更复杂的数据分析; Spark Streaming:Spark Streaming支持高吞吐量、可容错处理的实时流数据处理,其核心思路是将流...
instance.defaultDatabaseName=canal_test # enable druid Decrypt database password canal.instance.enableDruid=false # 配置过滤的正则表达式,监测canal_test库下的所有表 canal.instance.filter.regex=canal_test\\..* # 配置MQ ## 配置上在Kafka创建的那个Topic名字 canal.mq.topic=example ## 配置分区编号为...
"1200m" memory: "512m" labels: version: 3.2.2 serviceAccount: spark volumeMounts: - name: "test-volume" mountPath: "/tmp" executor: cores: 1 instances: 1 memory: "512m" labels: version: 3.2.2 volumeMounts: - name: "test-volume" mountPath: "/tmp" sparkConf: spark.ui.port: "40...
cores 5 --driver-memory 5g --num-executors 18 --executor-cores 21 --executor-memory 10g --master yarn --conf spark.executor.memoryOverhead=5g --conf spark.memory.offHeap.enabled=true --conf spark.memory.offHeap.size=45g --conf spark.task.cpus=1 --database tpcds_bin_partitioned_orc_...
# spark.executor.memory和spark.driver.memory指定executor和dirver的内存,512m或1g,既不能太大也不能太小,因为太小运行不了,太大又会影响其他服务 2、配置spark-env.sh $ cd /opt/bigdata/hadoop/server/spark-2.3.0-bin-without-hive/conf$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh#在spark-env.sh添加...