Kryo Serialization: 相较于 Java Serialization 的方式,速度更快,空间占用更小,但并不支持所有的序列化格式,同时使用的时候需要注册class。spark-sql中默认使用的是kyro的序列化方式。 conf.set(“spark.serializer”, “org.apache.spark.serializer.KryoSerializer”) ,该参数会同时作用于机器之间数据的shuffle操作以...
在SparkSQL中,可以通过配置来指定作业运行的YARN队列。下面以代码示例的形式来说明具体的操作: // 创建SparkSession import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("SparkSQLExample") .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://namenode:8020/user/hive/warehouse")...
sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)"); sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'resources/kv1.txt' INTO TABLE src"); Row[] results = sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect(); 4、特殊用法 DataFrame df = sqlContext.sql("SELECT * FRO...
节点参数使用conf.xxx,部分spark.sql.xxx参数支持sql,但可能存在不生效情况,建议使用图中节点参数设置 如下动态分区参数: -spark.app.name:自定义spark application名称,将在webui及日志中显示-driver-cores:配置driver容器cpu个数,仅在cluster模式生效,client模式被spark.yarn.am.cores参数覆盖-driver-memory:配置driver...
toJSON.show() } /** * 从消息队列中取出JSON格式的数据,需要使用SparkSQL进行处理 */ @Test def json2(): Unit = { val df = spark.read.option("header", value = true).csv("dataset/BeijingPM20100101_20151231.csv") // df.toJSON.show() val jsonRDD = df.toJSON.rdd spark.read.json(...
在Spark SQL中更改列值可以通过使用`withColumn`函数来实现。`withColumn`函数用于添加、替换或重命名DataFrame中的列。 具体步骤如下: 1. 导入必要的库和模块...
易于开发:Spark SQL 既有 SQL 接口,也支持灵活的可迭代编程接口,非常方便不同场景下的数据开发。 安全:Spark SQL 可和不同的安全服务集成,实现细粒度的鉴权。 因此,完全基于使用 Spark SQL 来支撑企业级的数仓是完全可行的,并且在目前也被众多企业实践验证。
Spark系列 - (3) Spark SQL 4. Spark任务调度 4.1 核心组件 本节主要介绍Spark运行过程中的核心以及相关组件。 4.1.1 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业时主要负责: 将用户程序转化为任务(job) ...
将新应用程序总资源与指定队列中的 yarn 可用资源进行比较 步骤3:跟踪 Spark 应用程序 我们需要通过 Spark UI 或 Spark History UI 识别以下症状: 哪个阶段较慢 “阶段”选项卡中的事件时间线中是否充分利用了总执行程序 CPU v 核心 如果使用 spark sql,SQL 选项卡中的物理计划是什么 ...
spark.sql.hive.metastore.version=adb 指定Driver和Executor资源 参数名称 是否必填 参数说明 对应开源Spark参数名称 spark.driver.resourceSpec 是 Spark driver的资源规格。不同型号的取值对应不同的规格,详情请参见Spark资源规格列表的型号列。 重要 提交Spark应用时,可使用开源Spark参数,且取值需为Spark资源规格列表中...