在Spark Streaming的应用程序中,有时候需要将计算结果保存到数据库中,为了高效这里使用批量插入,结合c3po连接池,说明一下使用方法。 数据计算完成后,在foreachRDD中批量插入数据,因为是针对每一个p…
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Spark性能优化总结
总结一下个人看了一些Spark性能调优文章之后的理解,主要框架来自于meituantech,会在此框架上加入个人关注点,目录如下, 0. Overview 1. 开发调优 - 避免创建重复的RDD - 尽可能复用同一个R…
Spark Streaming 误用.transform(func)函数导致的问题解析
Spark/Spark Streaming transform 是一个很强的方法,不过使用过程中可能也有一些值得注意的问题。在分析的问题,我们还会顺带讨论下Spark Streaming 生成job的逻辑,从而让大家知道…
Spark转化和行动操作
1.转化操作#### 对一个数据{1,2,3,3}的RDD进行基本的RDD转化操作 (1)map() 将函数应用于RDD中的每个元素,将返回新的RDD rdd.map(x => x+1) 返回{2,3,4,4 } …
再谈RDD、DataFrame、DataSet关系以及相互转换(JAVA API)
Spark提供了三种主要的与数据相关的API: RDD DataFrame DataSet 三者图示 下面详细介绍下各自的特点: RDD 主要描述:RDD是Spark提供的最主要的一个抽象概念(Resilient Dis…
spark rdd缓存及缓存清理
首先我们看看官方的定义和用法介绍 RDD Persistence(持久化) Spark 中一个很重要的能力是将数据persisting持久化(或称为caching缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一…
为Spark程序编写单元测试
相比于传统代码,Spark是比较难调试的,所以对其进行单元测试是非常必要的。 RDD测试 RDD在集群中运行,每次修改bug后,都要上传到集群进行测试,代价非常大。 所以优先在本地进行单元测试,可以减少小模块的逻辑错误。…
Spark Streaming性能优化总结
代码优化部分 多个Action计算最好基于同一个RDD进行计算操作, 并且对相同的RDD进行Cache操作,避免重复计算,增加任务的执行时间;并且持久化级别最好使用MEMORY_ONLY_SER来减少内存使用; 在使用j…
Spark RDD Partition 算子
这里介绍了一些 spark RDD 中比较难理解的算子,方便以后回忆。 mapPartitions transformation转换 def mapPartitions[U](f: (Iterator[T]) =>…
Spark RDD学习笔记
一、学习Spark RDD RDD是Spark中的核心数据模型,一个RDD代表着一个被分区(partition)的只读数据集。 RDD的生成只有两种途径: 一种是来自于内存集合或外部存储系统; 另一种是通过转换操作来自于…
Spark RDD Map Reduce 基本操作
RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布…
【Spark Java API】Transformation(9)—sortByKey、repartitionAndSortWithinPartitions
sortByKey 官方文档描述: Sort the RDD by key, so that each partition contains a sorted range of the elements in ascen…