摘要：
hive> select * from account limit 10;OKaccount.accountname account.accid account.platid account.dateid account.createtime1004210 1004210 6 20180116 20 阅读全文
posted @ 2018-08-30 15:49 打杂滴 阅读(2542) 评论(0) 推荐(0)
2018年8月30日
2018年8月23日
摘要：
CPU利用率 [root@host ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "processor"|wc -l4 查看本机的核心数 最常用CPU监测工具是TOP，当然TOP输出是一个瞬间值，如果想获取精确的数据，需要持续关注一段时间。 [root@host ~]# top top - 阅读全文
posted @ 2018-08-23 15:00 打杂滴 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)
2018年8月22日
摘要：
Spark sql 对SQL语句的处理，先将SQL语句进行解析（parse）形成一个tree,然后使用Rule对Tree进行绑定,优化等处理过程，通过模式匹配对不同类型的节点采用不同操作。查询优化器是Catalyst,它负责处理查询语句的解析，绑定，优化和生成物理计划等过程，Catalyst是Spa 阅读全文
posted @ 2018-08-22 10:09 打杂滴 阅读(544) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
dataframe以RDD为基础的分布式数据集，与RDD的区别是，带有Schema元数据，即DF所表示的二维表数据集的每一列带有名称和类型，好处：精简代码；提升执行效率；减少数据读取; 如果不配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER，那么集群的所有运行数据在Ma 阅读全文
posted @ 2018-08-22 09:53 打杂滴 阅读(341) 评论(0) 推荐(0)
2018年8月17日
摘要：
数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行，这样可以减少数据在网络上的传输，毕竟移动计算比移动数据代价小很多。进一步看，数据如果在运行节点的内存中，就能够进一步减少磁盘的I/O的传输。在spark中，数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>R 阅读全文
posted @ 2018-08-17 13:26 打杂滴 阅读(4482) 评论(0) 推荐(0)
2018年8月16日
摘要：
spark 运行架构基本由三部分组成，包括SparkContext(驱动程序)，ClusterManager(集群资源管理器)和Executor(任务执行过程)组成。 其中SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源的申请.任务的分配.监控等，负责作业执行的声明周期管理。 阅读全文
posted @ 2018-08-16 10:51 打杂滴 阅读(825) 评论(0) 推荐(0)
2018年8月15日
摘要：
spark运行结构图如下： spark基本概念 应用程序(application)：用户编写的spark应用程序，包含驱动程序（Driver）和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码，在执行过程中由一个或者多个作业组成。 驱动程序(dirver)：spark中Driver即运行上述Appl 阅读全文
posted @ 2018-08-15 10:26 打杂滴 阅读(469) 评论(0) 推荐(0)
2018年8月14日
摘要：
first count reduce collect take top takeOrdered aggregate fold lookup countByKey foreach foreachPartition sortBy 阅读全文
posted @ 2018-08-14 16:06 打杂滴 阅读(94) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
partitionBy mapValues flatMapValues combineByKey scala> aa.collect res77: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) scala> val mapRDD=aa.map(x 阅读全文
posted @ 2018-08-14 16:02 打杂滴 阅读(160) 评论(0) 推荐(0)
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