RDD 是 Spark 的一个最基本的抽象 (如果你看一下源码的话,你会发现 RDD 在底层是一个抽象类,抽象类显然不能直接使用,必须要继承并实现其内部的一些方法后才可以使用),它代表了不可变的、元素的分区(partition)集合,这些分区可以被并行操作。假设我们有一个包含 300 万个元素的数组,那么可以将这个数组分成 3 ...
使用spark从s3分区数据中删除基于分区列的重复项若要获取重复项，请使用group by（）和count（）（返回每个组的行数），gt（1）将获取所有具有重复项的行。
getAs[String]("data_type")) .collect() .mkString library } /** * Check whether the table is a partitioned table * */ def partitionJudgment(ss:SparkSession,tabName:String):Boolean={ val sqlStatement = s"desc table $tabName" val partitionFlag = ss.sql(sqlStatement) .select("col_name...
AI代码解释 [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs-mkdir/data/[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ ls bin data etc include input lib libexecLICENSE.txt logsNOTICE.txtREADME.txt safemode.sh sbin share wcinput wcoutput[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs-put./LICENSE.txt/...
其中,DataGenerator可以用于生成测试数据,用来完成后续操作。 5、将模拟数据List转换为DataFrame数据集 ##转成dfvaldf= spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts,2))##查看数据结构df.printSchema()##查看数据df.show()# 指定字段查询df.select("rider","begin_lat","begin_lon","driver","end...
Spark Streaming是Spark Core的一个扩展,用于高吞吐且容错地处理持续性的数据,目前支持的外部输入有Kafka,Flume,HDFS/S3,Kinesis,Twitter和TCP socket。 Spark Streaming将连续数据抽象成DStream(Discretized Stream),而DStream由一系列连续的RDD(弹性分布式数据集)组成,每个RDD是一定时间间隔内产生的数据。使用函数对D...
任务能够根据数据本地性(data locality)被分配,意思是优先将任务分配到数据存储的节点,从而提高性能。 3)优雅降级 (degrade gracefully) 读取数据最快的方式当然是从内存中读取,但是当内存不足的时候,RDD会将大分区溢出存储到磁盘,也能继续提供并行计算的能力。
shuffle read是任务读取的数据量,如果有的任务这个值明显特别高,说明出现数据倾斜shuffle write是任务写出的数据量,同样可以表示数据倾斜如果shuffle出现spill disk,说明shuffle内存不够,开始往硬盘写了。可以调大shuffle的内存,或者增大shuffle的partition数量。往硬盘写的数据如果不大,问题也不大。如果往硬盘溢写超过60G...
Spark SQL支持以Parquet,ORC,JSON,CSV和文本格式读取和写入数据,并且Spark包中还存在大量其他连接器,还可以使用JDBC DataSource连接到SQL数据库。 转数据格式如下所示: 代码语言:txt AI代码解释 events = spark.readStream \ .format("json") \ # or parquet, kafka, orc... ...
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