spark 计算分层

最新推荐文章于 2024-09-04 00:12:24 发布
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#spark 计算分层

spark的计算分层
最大application 最小task
application —job — stadge —task

application:一个运行程序为一个application
job:一个application中有很多个action操作，一个action就有一个job
stadge: 一个job，从后往前推，遇到宽依赖，划分stadge
task: 在一个stadge中并行运算着很多个task, 一个partiond的内容由一个task处理

shining0903lxy
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[Spark基础]--spark自定义分区及使用方法
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
03-30 1万+
Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数 注意： (1)只有Key-Value类型的RDD才有分区的，非Key-Value类型的RDD分区的值是None (2)每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决定这个值是属于那个分区的。 分区方式的优劣 HashPartitione...
【Spark实战系列】spark 如何实现自定义分区策略
JasonLee实时计算
03-22 2590
spark默认是提供了两种分区器,HashPartitioner和RangePartitioner,但是有的时候不能满足我们实际的需求,这个时候我们可以自定义一个分区器,也非常的简单.看下面一个demo,把key是偶数的放到一个分区,key是奇数的放到另一个分区. package spark import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, S...
spark 分层聚合方法rollup()实践应用
Toby的博客
04-19 805
1、rollup()分层聚合方法 -实践1 #in python from pyspark.sql.functions import count,min,max,avg,var_pop,stddev_pop,countDistinct df.rollup("code")\ .agg(countDistinct("user_id").alias("user_cnt"))\ .select("code","user_cnt")\ .orderBy("code")\ .show(200)
计算网络分层
root
08-12 337
一、计算机网络是如何分层的 1、分层模型总览 首先，我们都知道最基础的分层协议是计算机网络 OSI（Open System Interconnection）体系。OSI 模型如上图（a）所示，网络结构被拆分为 7 层，自顶向下分别是应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层以及物理层。但是 OSI 模型是一种概念模型，虽然理论比较完整，并不实用。 TCP/IP 体系如上图（c）所示，包含了应用层、传输层、网络层以及网络接口层，不过我们一般关注上面三层的内...
Spark的应用架构和程序层次结构
小叮当的博客
11-07 1807
Spark程序运行层次结构
基于Spark的分层协同过滤推荐算法
10-17
总结来说，基于Spark的分层协同过滤推荐算法通过利用Spark框架的分布式计算优势，实现了对传统协同过滤算法的优化。它通过构建用户兴趣模型、用户聚类和并行化Item-based协同过滤推荐三个主要步骤，提升了推荐系统的...
一文入门大数据准流式计算引擎Spark【万字详解，全网最新】
qq_73181349的博客
09-04 1950
Spark发展、特点、概述，三大组件：Spark Core、Saprk SQL、Spark Streaming，RDD算子、RDD转换和行动操作、RDD持久化和缓存、检查点机制、宽窄依赖、DAG、Stage，Spark SQL发展、概述、特点、dataframe、dataset，Spark Streaming工作机制、缓存、容错、DStream、常见流式计算和离线计算，Spark多种部署方式
图计算: 使用 Spark Graphx Pregel API 处理分层数据
雾岛与鲸的博客
11-25 1660
今天，分布式计算引擎是许多分析、批处理和流应用程序的支柱。Spark提供了许多开箱即用的高级功能（pivot、分析窗口函数等）来转换数据。有时需要处理分层数据或执行分层计算。许多数据库供应商提供诸如“递归 CTE（公用表达式）”或“join” SQL 子句之类的功能来查询/转换分层数据。CTE 也称为递归查询或父子查询。在这篇文章中，我们将看看如何使用 Spark 解决这个问题。 分层数据概述 – 存在分层关系，其中一项数据是另一项的父项。分层数据可以使用图形属性对象模型表示，其中每一行都是一个顶点（节点）
Spark sql分层
最新发布
10-10
Spark SQL是一个基于Hadoop的数据处理工具，它将SQL查询与Apache Spark的高性能计算能力结合起来。Spark SQL的架构可以分为以下几个层次： 1. **数据源接口**（DataSource API）：这是Spark SQL的基础，提供了一种...
精选资源
使用 MapReduce/Spark 进 行 Cube 计算的原理及过程
11-29
在大数据处理领域，Apache Kylin和MapReduce/Spark等工具广泛应用于Cube计算，以实现高效的数据分析和查询。本文将深入探讨Cube计算的原理、过程，以及如何利用MapReduce和Spark进行构建。 首先，了解Kylin架构至关...
h5spark:在Spark中支持分层数据格式和丰富的并行IO接口
05-10
在Spark中支持分层数据格式，HDF5 / NetCDF4和Rich Parallel I / O接口 通过Lustre文件系统优化在HPC上优化I / O性能 输入和输出 输入的是HDF5文件 输出是一个RDD对象 下载H5Spark git clone 只需在Cori / Edison上测试H5Spark Python版本： 导出PYTHONPATH = $ PYTHONPATH：path_to_h5spark / src / main / python / h5spark sbatch spark-python.sh Scala版本： 导出LD_LIBRARY_PATH = $ LD_LIBRARY_PATH：path_to_h5spark / lib 模块负载 sbt汇编 sbatch spark-scala.sh 在Pyspark脚本中使用 将h5spark路径
Spark最全操作完整示例代码
08-03
最全Spark操作完整示例代码-------是基于java的。 包含所有的spark常用算子操作和ml以及mlib、sparkstreaming、sparkSQL操作的示例DEMO。 内附有详细说明,由于内容过大删除了两个jar包,需要自己去下载,spark的安装包下的有这两个包，导入项目即可。懒得改maven项目了。 适合有一定基础和已经工作的人员下载学习。 个人Github: https://github.com/huangyueranbbc
SPARK中实现自定义分区
zhaoxiangchong的专栏
10-31 2760
大家好：  在spark的开发中，有时需要将数据按照某个字段进行分开存储，这就需要用到spark的自定义分区的功能。 先说测试数据，放在文件"C:\test\url1.log"中,数据如下所示： 20170721101954 http://sport.sina.cn/sport/race/nba.shtml 20170721101954 http://sport.sina.cn/sport...
spark自定义分区
辉哥大数据
09-19 1696
目录一、需求二、代码展示三、数据展示四、结果展示五、三种分区方式介绍 1、默认分区方式(实际上是HashPartitioner) 2、HashPartitioner分区 3、RangePartitioner分区——————————————————————————————–一、需求 防止大量数据倾斜，自定义Partition的函数，map阶段使用元祖（i
spark项目3层架构模式
探索数据奥秘的博客
11-02 1840
1、3层架构模式 application--程序 common--部分类抽象出来的一部分，特质例如 controller--程序调度 service --服务层，逻辑 dao--持久层，数据 util--工具类，皆可使用 2、原wordCount示例代码 object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setMast.
Spark的概念、集群管理器、存储层次
大黑牛的博客
08-29 546
本文让我们来聊一聊Spark是什么，以及涉及到的相关概念   1.1 Spark是什么              Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。 在速度方面，Spark 扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模 式，包括交互式查询和流处理。 Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上 进行的复杂...
spark—三层架构
weixin_44604159的博客
10-15 2565
spark三层架构，开发入门的基本知识
一个商城项目的架构分层
Sparks550的博客
05-20 659
架构分层意义 1.结耦 2.同意规范 3.开发速度快
Spark分区算法详解
Nice的博客
05-10 1528
一、Spark数据分区方式简要 在Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset）是其最基本的抽象数据集，其中每个RDD是由若干个Partition组成。在Job运行期间，参与运算的Partition数据分布在多台机器的内存当中。这里可将RDD看成一个非常大的数组，其中Partition是数组中的每个元素，并且这些元素分布在多台机器中。图一中，RDD1包含了5个Partition，RDD2包含了3个Partition，这些Partition分布在4个节点中。 Spark包
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