如果一次处理后的数据太多,一下字发送kafka就会导致kafka对赛,那就然他睡几毫秒。不可可根据业务数据调试。每分钟100万左右就可以了吧。 ...
使用registerTempTable注册表是一个临时表,生命周期只在所定义的sqlContext或hiveContext实例之中。换而言之,在一个sqlontext 或hiveContext 中registerTempTable的表不能在另一个sqlContext 或hiveContext 中使用。 而saveAsTable则是永久的,只要连接存在,spark再启的时候,这个表还是在的。 官网上 ...
2015-09-29 16:39 0 2575 推荐指数:
如果一次处理后的数据太多,一下字发送kafka就会导致kafka对赛,那就然他睡几毫秒。不可可根据业务数据调试。每分钟100万左右就可以了吧。 ...
说一下默认的配置saveAsTable方法会以parquet文件的形式存储数据,但是由于spark和hive使用的parquet标准不一致(对decimal类型存储的时候,具体和精度有关如DecimalType(10,2)会报错而DecimalType(38,18)并不会 ...
sparkcore是做离线批处理 sparksql 是做sql高级查询 sparkshell 是做交互式查询 sparkstreaming是做流式处理 区别: Spark Core : Spark的基础,底层的最小数据单位是:RDD ; 主要 ...
: *被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadc ...
在spark中,map与mapPartitions两个函数都是比较常用,这里使用代码来解释一下两者区别 两个函数最终处理得到的结果是一样的 mapPartitions比较适合需要分批处理数据的情况,比如将数据插入某个表,每批数据只需要开启一次数据库连接,大大减少了连接开支,伪代码如下: ...
在使用中一直知其然不知其所以然的地使用RDD.cache(),系统的学习之后发现还有一个与cache功能类似看起来冗余的persist 点进去一探究竟之后发现cache()是persist()的特例 ...
repartition 和 partitionBy 都是对数据进行重新分区,默认都是使用 HashPartitioner,区别在于partitionBy 只能用于 PairRDD,但是当它们同时都用于 PairRDD时,结果却不一样: 不难发现,其实 partitionBy 的结果才是 ...
cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的,这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了,可以大大节省程序运行时间。 cache和persist的区别 基于Spark 1.6.1 的源码,可以看到 说明是cache()调用了persist(), 想要知道二者 ...