spark2.0.1 csv文件转换parquet文件
读取HDFS上csv文件转化为parquet import org.apache.spark.sql.{SQLContext, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types._ object Demo { def main(args: Array[String]): Unit = { ...
读取HDFS上csv文件转化为parquet import org.apache.spark.sql.{SQLContext, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types._ object Demo { def main(args: Array[String]): Unit = { ...
MapReduce过程、Spark和Hadoop以Shuffle为中心的对比分析 mapreduce与Spark的map-Shuffle-reduce过程 mapreduce过程解析(mapreduce采用的是sort-based shuffle) 将获取到的数据分片partition进行解析,获得k/v对,之后交由map()进行...
1、首先下载分析文件网址为:http://grouplens.org/datasets/movielens/(MovieLens 1M Dataset中的这个包ml-1m.zip) 2、部分文件如下: movies.dat: 1::Toy Story (1995)::Animation|Children's|Comedy ...
scala代码 Scala import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by zhangshuai on 2016/9/27. */ object Mysql_spa...
Java /** * Created by zhangshuai on 2016/9/22. */ // 输入文件 // Spark 100 // Hadoop 65 // Spark 99 // Hadoop 61 // Spark 195 // ...
Broadcast 顾名思义,broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他各个节点上去。这样的场景很多,比如 driver 上有一张表,其他节点上运行的 task 需要 lookup 这张表,那么 driver 可以先把这张表 copy 到这些节点,这样 task 就可以...
Cache 和 Checkpoint 作为区别于 Hadoop 的一个重要 feature,cache 机制保证了需要访问重复数据的应用(如迭代型算法和交互式应用)可以运行的更快。与 Hadoop MapReduce job 不同的是 Spark 的逻辑/物理执行图可能很庞大,task 中 c...
架构 前三章从 job 的角度介绍了用户写的 program 如何一步步地被分解和执行。这一章主要从架构的角度来讨论 master,worker,driver 和 executor 之间怎么协调来完成整个 job 的运行。 实在不想在文档中贴过多的代码,这章贴这么多,...
Shuffle 过程 上一章里讨论了 job 的物理执行图,也讨论了流入 RDD 中的 records 是怎么被 compute() 后流到后续 RDD 的,同时也分析了 task 是怎么产生 result,以及 result 怎么被收集后计算出最终结果的。然而,我们还没有讨论数据...
Job 物理执行图 在 Overview 里我们初步介绍了 DAG 型的物理执行图,里面包含 stages 和 tasks。这一章主要解决的问题是: 给定 job 的逻辑执行图,如何生成物理执行图(也就是 stages 和 tasks)? 一个复杂 job 的逻辑执行图 代码...