") .config("hive.exec.dynamici.partition", ...
.概述 离线数据处理生态系统包含许多关键任务,最大限度的提高数据管道基础设施的稳定性和效率是至关重要的。这边博客将分享Hive和Spark分区的各种策略,以最大限度的提高数据工程生态系统的稳定性和效率。 .内容 大多数Spark Job可以通过三个阶段来表述,即读取输入数据 使用Spark处理 保存输出数据。这意味着虽然实际数据转换主要发生在内存中,但是Job通常以大量的I O开始和结束。使用S ...
2021-06-27 17:18 0 434 推荐指数:
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一.分区策略 GraphX采用顶点分割的方式进行分布式图分区。GraphX不会沿着边划分图形,而是沿着顶点划分图形,这可以减少通信和存储的开销。从逻辑上讲,这对应于为机器分配边并允许顶点跨越多台机器。分配边的方法取决于分区策略PartitionStrategy并且对各种启发式方法 ...
从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API。DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定 ...
要求Spark版本2.3以上,亲测2.2无效 配置 config("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode","dynamic") 注意 1、saveAsTable方法无效,会全表覆盖写,需要用insertInto,详情见代码 2、insertInto ...
注意:必须在表定义时指定对应的partition字段。 一.指定分区 1.单分区 建表语句:create table day_table(id int, content string) partitioned by (dt string); 单分区表,按天分区,在表结构 ...
Hive笔记2:Hive分区、Hive动态分区 目录 Hive笔记2:Hive分区、Hive动态分区 一、Hive 分区 建立分区表: 增加一个分区: 删除一个分区 查看某个表的所有分区 ...
RDD是弹性分布式数据集,通常RDD很大,会被分成多个分区,保存在不同节点上。 那么分区有什么好处呢? 分区能减少节点之间的通信开销,正确的分区能大大加快程序的执行速度。 我们看个例子 首先我们要了解一个概念,分区并不等同于分块。 分块是我们把全部数据切分成好多块来存储叫做分块 ...
HIVE小结 HIVE基本语法 HIVE和Mysql十分类似 建表规则 CREATE TABLE 创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在,则抛出异常;用户可以用 IF NOT EXIST 选项来忽略这个异常 EXTERNAL 关键字可以让用户创建一个外部表,在建表 ...