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Spark SQL中防止数据倾斜sqlContext.sql中添加distribute by rand()

一、在 Spark SQL中有时会因为数据倾斜影响节点间数据处理速度,可在SQL中添加distribute by rand()来防止数据倾斜val dataRDD = sqlContext.sql("select A ,B from table your_table distribute by rand() ")二、在数据量过大时,若在Spark SQL中 使用

#spark
spark读hdfs(hive表)处理数据结果落hive表Demo

一、查询引擎测试压测demo实现逻辑很久没写spark工程了,近期需要一个查询引擎测试压测工具,以hive(HDFS)中每日落盘的查询来压测引擎性能,正适合用spark读hdfs,结果落hive。小结个小demo吧(1) 实现逻辑spark读取HDFS中存储的随机某天(以参数形式传入)的查询(hive_test.engine_queryjson表的第二列即为查询)以2秒为间隔向引擎提交查...

spark优化

1. 部分Executor不执行任务或task过多等待时间过长(1) 任务partition数过少, 每个partition只会在一个task上执行任务。改变分区数,可以通过 repartition 方法,即使这样,在 repartition 前还是要从数据源读取数据,此时(读入数据时)的并发度根据不同的数据源受到不同限制,常用的大概有以下几种:hdfs - block数就是p

#spark
IDEA Java/Scala混合项目maven打包

引用IDEA Java/Scala混合项目maven打包1.在建立Maven项目时,选择骨架为maven-archetype-quickstart2.pom文件内容为:project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchem

#java
hive-随机取样

转自http://daizj.iteye.com/blog/2273426http://lxw1234.com/archives/2015/08/444.htm0-Random sampling        使用RAND()函数和LIMIT关键字来获取样例数据。使用DISTRIBUTE和SORT关键字来保证数据是随机分散到mapper和reducer的。O

#hive
《机器学习实战》学习笔记-[10]-回归-岭回归

《机器学习实战》学习笔记-[10]-回归-岭回归

#机器学习
spark-DataFrame学习记录-[2]解决spark-dataframe的JOIN操作之后产生重复列(Reference '***' is ambiguous问题解决)

【1】转帖部分转自:http://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/52837269如分别创建两个DF,其结果如下:val df = sc.parallelize(Array(    ("one", "A", 1), ("one", "B", 2), ("two", "A", 3), ("two", "B", 4))

#scala
Spark SQL通过JDBC连接MySQL读写数据

Spark SQL通过JDBC连接MySQL读写数据来源:传智播客云计算学科转自:http://heb.itcast.cn/news/20151229/16012088060.shtml?qq-pf-to=pcqq.discussionSpark SQL通过JDBC连接MySQL读写数据Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFr

#scala
Java-FastJson

一、源码地址:点击打开链接二、maven依赖:via Maven:replace VERSION_CODE with real version name such as 1.2.21    com.alibaba    fastjson    VERSION_CODE三、主要APIpublic static final Object parse(String

#java#json
RDD基础学习-[4]PairRDD聚合函数基础

待续。。。package com.dt.spark.main.RDDLearn.PairRDDAggrFunAPIimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/*** Created byon 16/7/17.*///=======================================

#scala
到底了