这是一个单线程的逻辑,而且每次清理都要协同很多机器一同清理,清理速度相对来说比较慢,但是SQL并发很大的时候,产生速度超过了清理速度,整个driver就会发生内存泄露。而且brocadcast如果占用内存太多,也会使用非常多的本地磁盘小文件,我们在测试中发现,高持续性并发的情况下本地磁盘用于存储blockmanager的目录占据了我们60%...
开发平台的非数据传输作业大约52%使用了Spark SQL,差不多是两万多个,也可理解为原有Hive脚本已全部转成Spark SQL方式。转化完成,计算效率较之前提升了6-7倍。 3、经验分享 3.1 开发平台的灰度变更支持 首先分享我们在灰度变更部分的经验,这也是整个过程最重要的部分。我们最初在开发平台构建灰度变更机制是在Hive从...
日常工作中经常需要用到 spark,spark 可以说是大数据处理的利器,利用 spark sql 可以方便地进行数据分析( zeppelin作为前端);spark mllib 可以快速实现特征处理、模型训练;spark streaming 近实时处理数据流。 作为一名过来人,对 spark 也算有些经验,在此记录一下... 干货 Spark 调优的关键在于如何充分利用集群资源...
数据缓存:对于频繁访问的热点数据,可以考虑使用 Spark 的缓存机制(如 cache() 或persist()),减少重复读取数据库的开销。 结论 通过合理设置分区数、优化资源分配、提升网络带宽以及采用实战中的经验策略,我们可以有效提升 Spark SQL 并行读取 MySQL 数据的效率。这不仅有助于加快数据处理速度,还能提高资源利用率,为大...
Spark灰度升级引入了一种新的灰度升级规则 - engine,如上图所示,我们先在规则配置里设置一条使用SQL的引擎,即SparkSQL;我们配置了3条策略,对低优先级任务,当前的推送比例是100%,对高优先级任务,我们的推送比例是70%,并外我们还设置了一条Black List的策略,将遇到问题的作业暂时排除在推送之外 3.2 问题及其解决 ...
这段代码创建了一个SparkSession对象,它是 Spark SQL 的入口点。 2. 读取数据 接下来,你需要读取数据。这可以是 CSV 文件、JSON 文件、Parquet 文件等。 df=spark.read.csv("path/to/your/data.csv",header=True,inferSchema=True) 1. 这里,我们使用spark.read.csv方法来读取 CSV 文件。header=True表示文件...
CBO 的第一个版本已经在 Spark 2.2 中发布,感兴趣的开发者和使用者,如要使用 CBO,可以在收集统计信息之后,打开 spark.sql.cbo.enable 来使用 CBO。 Partition 功能详解 + 上汽实践分享(曹鲁老师) CarbonData 的 partition 特性将在 Apache CarbonData 1.2.0 版本里正式发布,此特性将显著提升大数据查询性能。上汽集...
使用Spark SQL 执行 SQL 脚本 作为一位经验丰富的开发者,你需要教会一位刚入行的小白如何使用 Spark SQL 执行 SQL 脚本。下面是整个过程的步骤以及每一步需要做的事情。 步骤概览 详细步骤 1. 创建 SparkSession 在开始之前,我们需要创建一个 SparkSession 对象。SparkSession 是 Spark 2.0 引入的全局入口点,可以...
3.4.7 使用spark sql实现 4.Spark 调优案例 5.参考资料 --- 1.遗留问题 1)BAT这样的企业内部是如何开发和运行Spark程序的? · 开发和测试 intellij进行开发,对scala支持的非常好,java也支持的很好,开发好了在local模式下运行进行测试,intellij是不能远程提交到集群的,itellij没有分发jar包功能。 · spark生产...
一、SparkSQL连接Hudi 1.1 Hive配置 为了连接Hudi，我们需要将Hive的metastore服务独立出来，并启动metastore服务。1.2 SparkSQL连接Hudi 二、创建表 在创建Hudi表时，有三个主要点需要关注：1. Hudi有两种表类型：写时复制(COW)和读时合并(MOR)，在创建表时可使用type选项指定。type = 'cow'或...