lyhk.net
当前位置:首页 >> 如何判断 spArk里面 数据量特别多的kEy >>

如何判断 spArk里面 数据量特别多的kEy

首先以一个简单的示例开始:用Spark Streaming对从TCP连接中接收的文本进行单词计数. /** * 功能:用spark streaming实现的针对流式数据进行单词计数的程序

100只是传给example.jar的程序参数; 以--master指定的master url为准; executor-memory是给每个executor指定使用的内存;total-executor-cores 这个参数是所有的executor使用的总CPU核数.这两个参数需要根据你的机器配置情况以及Spark程序的

rdd这种对象都是spark的api,哪会有啥不同?说不同的话,应该是在本地跑spark分析任务和集群跑spark分析任务会有一些差别.在本地跑时处理大文件比较费劲,可能容易内存溢出;集群跑时需要注意占内存的参数需要广播变量,否则影响集群分析的性能.

ass UsridPartitioner(numParts:Int) extends Partitioner{ //覆盖分区数 override def numPartitions: Int = numParts //覆盖分区号获取函数 override def getPartition(key: Any): Int = { key.toString.toInt%10 }}object Test { def main(args: Array[String]) { val

怎样理解spark中的partition和block的关系 hdfs中的block是分布式存储的最小单元,类似于盛放文件的盒子,一个文件可能要占多个盒子,但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件.假设block设置为128M,文件是250M,那么这份文件占3个

reduceByKey等一些***ByKey的算子,算子里传入自定义函数,即可使用你的函数内部实现合并你的数据

你先看看你有没有设置分片数,分片/分区数目是Spark的并行粒度.默认情况下,由集合得到的RDD,分片数为2?(我不是特别确定);由HDFS上的文件生成的RDD,按照block分片(好像是128M,这里也不是特别确定).所以,默认情况

spark是有sparkui的,点进你的application里面,选择Executors选项卡,里面就有哪个数据节点跑什么任务了,非常直观的.

如果 equals 和 hashCode 实现符合预期语义的话就不应该有 bug.如果有 bug,说明这两个函数实现本身就有问题.即便在 reduceByKey 里不出问题,迟早也在别的地方出问题.

spark支持运算量大的数据处理吗1. Web Service 简介 Web Service是一个平台独立的,低耦合的,自包含的、基于可编程的web的应用程序,可使用开放的XML(标准通用标记语言下的一个子集)标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.lyhk.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com