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RSS订阅原创 Spark-SQL_Join策略的种类与选择
Spark底层中一共有以下5种join策略：1、Broadcast Hash Join（BHJ）2、Shuffle Hash Join3、Shuffle Sort Merge Join（SMJ）4、Cartesian Product Join5、Broadcast Nested Loop Join（BNLJ）
2024-06-25 23:14:34
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原创 Spark-SQL_RDD/DataFrame/DataSet的区别
dataSet：dateSet 就是在 DateFrame 的基础上增加一个强类型的概念，就是我自己去定义属性是什么类型，而不是靠读取数据定义类型。DataFrame：就是在 RDD 的基础上，加上结构，赋予数据的含义，类似 Sql 里面的表。RDD 与 DataSet 之间的转换，如果一层一层的来，太麻烦了，一步转换的方法如下。RDD：只关注数据本身，不关注数据代表的含义。DataSet 转换成 rdd 的方法。
2024-06-16 23:20:00
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原创 Hive中各种表的理解(流水/全量/快照/拉链)
流水表： 就是每天增量的数据直接累加，用于凭证表等，每条记录 ID 都是唯一全量表： 每天都是全量抽取的数据快照： 1、根据业务修改时间 upd_ts 字段，抽取 T-1 天更新 / 新增的数据 2、T-2 天的全量数据，关联 T-1 的数据，剔除历史数据中包含 T-1 天更新的数据 on a.card_no(T-2) = b.card_no (T-1) where b
2024-06-14 17:10:52
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原创 Spark项目之用户行为【性能优化9】数据倾斜优化
有点类似Hive数据倾斜的情况适用：已经找出倾斜的Key，直接对倾斜Key进行打散操作，以及聚合的逻辑可以进行拆分局部和总体的，比如加减乘等不适用：聚合逻辑复杂且不支持局部聚合，比如求平均值等实际项目操作：1、在品类ID聚合之前，可以先映射随机数前缀，scala:map(),java:maptopair()2、初步的reduceByKey3、初步聚合后，再映射回本来的Key, scala:map(),java:maptopair()4、全局的reduceByKey。
2024-06-14 10:53:34
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原创 Spark项目之用户行为【性能调优8】算子调优
实践：使用之前先评估RDD里面每个分区的数据量是多大，然后每个Excutor分到的内存是多大，避免同时处理大量数据造成OOM，在用户画像项目里面，我们拿到每行的数据转换成Tuple<sessionid,Row>的格式等很多转换格式的map都有做类似的优化。原理：map是对RDD中，每一行Row数据进行自定义转换处理，当数据量有一定程度时，自定义函数会执行多次，增加开销，这时候可以通过mapPartition来处理，他会一个分区的数据同时提交执行自定义函数转换RDD。
2024-06-05 16:37:52
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原创 Spark项目之用户行为【性能调优7】map端缓冲区大小及reduce端内存占比调整
在reduce端，进行聚合计算的时候，同样也有0.2(default)的内存比例是用来计算的，匿名函数规则计算，如果内存足够，则直接在内存中计算，否则需要spill到磁盘中，进行交互计算。在map端，task写文件之前，都有一个内存缓冲区，如果每个task数据量不大，那么就可以不溢写文件，直接利用内存计算。conf.set(“spark.shuffle.file.buffer”,“64”)，默认32k。
2024-05-30 16:56:32
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原创 Spark项目之用户行为【性能调优6】Shuffle-Map端文件合并
在了解Spark-Shuffle原理之后，我们看下实际生产环境中，减少Map端输出写入文件数量的优化效果，不了解的可以考古。
2024-05-30 16:08:14
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原创 Spark常见算子详解
groupByKey 和groupby 的区别是前者是确定以key为分组，所以只返回value的迭代器，程序上后者不确定以什么来分组，所以返回[(String,Int) (K,V)]定义：countByKey算子统计K-v类型的数据中的Key的次数，countByValue统计所有的value出现的次数，统计对象可以是K-v，也可以是List等。定义：rdd.aggregateByKey((初始化的值)(分区内迭代计算的逻辑)(分区间计算的逻辑))
2024-05-28 22:46:39
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原创 Spark-Core【Shuffle原理】-【源码】
因为不是CheckPoint，所以走compute方法，发现是个抽象类，RDD抽象类里面有很多，因为我们是属于ShuffleRDD嘛，所以在ShuffleRDD.scala里面，发现抽象的compute方法，所以其实每种RDD都有不同的compute方法？文字理解：如果只落一个文件，那么三个Task去分，不知道应该从哪里开始读起，如果落三个文件，任务一多，就会形成小文件的问题，所以最好的办法是，生成一个数据文件，一个索引文件可以通过源码解析得知，Spark的原理。阅读DAGSchedule.scala。
2024-05-24 15:58:43
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原创 Spark项目之用户行为【性能调优3】RDD重构以及持久化(待补充项目内容)
重构，提取一些公共的RDD进行持久化优化需求：在之前的 Wordcount 案例的基础上，我要同时实现 reduceByKey 和 groupByKey ，并且进行优化，同时重用代码和数据图解：结论：所以需要持久化 mapRDD 的数据 (内存 / 磁盘上)
2024-05-22 23:05:12
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空空如也
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