的多个 redis 实例在内存配置和 cpu 配置上都是一致的,所以一旦出现访问量倾斜或者数据量倾斜,则可 ...
场景一: api: textFile hfds: .... .map key,value .reduceByKey ... .map 实际的业务计算逻辑 场景:hdfs的某个文件有 个block,他们的大小分布非常不均匀时,比如有的是 M,有的是 M,有的是 K。此时spark计算非常非常慢,通过web ui监视发现,有的task处理了好几百M的数据,有的 task之处理了几k,导致严重的数据倾斜 ...
2016-11-11 17:30 0 1666 推荐指数:
的多个 redis 实例在内存配置和 cpu 配置上都是一致的,所以一旦出现访问量倾斜或者数据量倾斜,则可 ...
def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.ma ...
原创,未经同意转载,复制的没唧唧 def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = ...
...
...
提示:mac pycharm python2.7环境,亲测无误! ...
1.写在前面 在spark streaming+kafka对流式数据处理过程中,往往是spark streaming消费kafka的数据写入hdfs中,再进行hive映射形成数仓,当然也可以利用sparkSQL直接写入hive形成数仓。对于写入hdfs中,如果是普通的rdd则API ...
总结了一下三个方法:hdfs自带 按字节复制 按行复制 (在java io里还有字符复制,暂且不提) 因为hdfs自带的,不知道为什么有些场合不能用,每次能下载的个数还不一定,所以就考虑自己按照java的方式来复制,就出现第2、3种方法。 有时间好好研究一下IO,比如针对特殊文件,文件复制会出 ...