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大数据侠客
spark相关问题汇总及解决spark性能调优
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pythonspark大数据云计算数据仓库
现有AWSEMR集群上运行PySpark代码,可以读写S3上的数据文件,Snowflake数据仓库也需要导入S3上的文件到表。现在要用AWSKMS有客户端密钥加密S3上的文件,同时允许PySpark代码,可以读写S3上的数据文件,Snowflake数据仓库导入S3上的文件到表。为了实现AWSEMR上的PySpark读写KMS加密的S3文件,并让Snowflake导入这些文件,请按照以下步骤操作:一
- 11 Spark面试真题
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#Sparkspark面试大数据
11Spark大厂面试真题1.通常来说,Spark与MapReduce相比,Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制?2.hadoop和spark使用场景?3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点?5.RDD持久化原理?6.checkpoint检查点机制?7.checkpoint和持久化机制的区别?8.RDD机制理解吗?9.Spa
- OLAP引擎比较
小手追梦
hadooprpcjava
一,sparksql与dorisspark虽然是一个计算引擎,但sparksql也支持符合通用语法的sql查询,延迟为分钟级。doris是一个OLAP数据库,支持对大数据的复杂查询,延迟为秒级。doris比sparksql快,主要原因在于针对场景不同导致的架构不同。sparksql启动一个查询,需要进行资源调度、任务调度、任务分发,耗时更久。doris是常驻进程,启动一个doris查询后,快速的对
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 图书推荐系统
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javawebjava大数据hadoop课程设计
系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统,它可以根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术,可以实现大数据的实时处理,从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外,该系统还可以根据用户的习惯和偏好,提供更加个性化的书籍推荐,从而满足用户的需求。系统的使用者包含普通用户和管理员两类,普通用户是系统的主要服务对象,主流人群是经常查看
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SparkStreaming编程权威使用指南文章目录SparkStreaming编程权威使用指南概述快速示例基本概念链接初始化StreamingContext离散化流(DStreams)输入DStreams和Receivers基本源文件流基于自定义接收器的流作为流的RDD队列高级源自定义源接收器的可靠性在DStreams上的转换操作updateStateByKey操作transform操作窗口操作
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SparkStreaming的背压机制是一种根据JobScheduler反馈的作业执行信息来动态调整Receiver数据接收率的机制。在Spark1.5.0及以上版本中,可以通过设置spark.streaming.backpressure.enabled为true来启用背压机制。当启用背压机制时,SparkStreaming会自动根据系统的处理能力来调整数据的输入速率,从而在流量高峰时保证最大的吞
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基本流程--spark2.3.1新定义接口--中间使用了一些过度接口为了兼容老版本如:BaseStreamingSourceDataSource为一个类,定义了可插拔的数据源,对应一些列旧的数据源DataSourceV2spark2.3.1新接口,只是一个接口,没有任何方法,需要配合ReadSupport或者WriteSupport接口等一起MicroBatchReadSupport--实现创建M
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javaspark大数据hadoophive
基本流程spark2.2.1StructuredNetworkWordCount统计来自socket的wordcount创建stream,指定数据源DataStreamReader--从外部存储加载流数据的接口lines=spark.readStream.format("socket").option("host",host).option("port",port).load()加载数据流为Dat
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- 性能优化案例:通过合理设置spark.shuffle.memoryFraction参数的值来优化PySpark程序的性能
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在PySpark中,合理调整spark.shuffle.memoryFraction参数可以有效优化Shuffle阶段的性能,尤其是在存在大量磁盘溢出的场景下。通过合理设置spark.shuffle.memoryFraction并结合其他优化手段,可显著减少Shuffle阶段的磁盘I/O,提升PySpark作业的整体性能。以下是优化案例的总结及分步说明:优化背景问题现象:PySpark作业在Shu
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1.spark的运行架构(主从模式)主节点:master-----资源管理调度和任务的分配---------类似yarn从节点:worker-----执行具体的计算任务整体运行架构:编写spark运行程序用户将应用程序提交给spark集群驱动其会创建对应的编程入口(sparkcontext/sparksession)主节点复制资源管理调度和任务分配从节点执行计算任务(多个计算任务:每个计算任务会分
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博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有17年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。研究的背景:随着我国气象事业的发展,气象数据的实时分析和可视化成为越来越重要的任务。然而,目前气象数据的分析与展示手段仍然较为传统,缺乏交互性,不能满足现代气象业务的需求。因此,研究一种基于Pytho
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小小搬运工40
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基于Spark的实时计算服务的流程架构通常涉及多个组件和步骤,从数据采集到数据处理,再到结果输出和监控。以下是一个典型的基于Spark的实时计算服务的流程架构:1.数据源数据源是实时计算服务的起点,常见的数据源包括:消息队列:如Kafka、RabbitMQ、AmazonKinesis等。日志系统:如Flume、Logstash等。传感器数据:物联网设备产生的数据流。数据库变更数据捕获(CDC):如
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步六孤陆
首先从Anaconda官网上下载Anaconda。一、解压安装包sudobashAnaconda3-2020.07-Linux-x86_64.shchown-Rhadoop:hadoop/opt/anaconda/vi/etc/profileexportANACONDA_HOME=/opt/anacondaexportPATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin:source/etc
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Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,可以用Python进行分布式数据处理,它在内存中利用了ApacheHadoopYARN资源调度框架对数据进行并行处理。PySpark可以直接使用Hadoop文件系统、HDFS来存储数据,也可以通过S3、GCS、ADLS等云存储平台保存数据。因此,在不同的数据源之间移动数据时,只需要复制一次数据就可以完成
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今天学习写scala,拿xgboost试一下~先记一下xgboost调参要点:7.xgboost中比较重要的参数介绍(1)objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标,可选的目标函数如下:“reg:linear”–线性回归。“reg:logistic”–逻辑回归。“binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题,输出为概率。“binary:logi
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《大数据平台建设整体架构设计方案》关键词:大数据平台、分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据湖、数据安全、数据质量管理、数据治理、数据挖掘、机器学习、图计算、自然语言处理、Hadoop、Spark、Flink、项目规划、运维管理、最佳实践。摘要:本文将深入探讨大数据平台建设整体架构设计方案,从概述与核心概念、技术栈、建设实践、运维管理以及经验展望等多个方面进行详细阐述。通过梳理大数据平台的核心组成
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- spark官方配置参数详解
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以下是整理的Spark中的一些配置参数,官方文档请参考SparkConfiguration。Spark提供三个位置用来配置系统:Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置环境变量:可以通过每个节点的conf/spark-env.sh脚本设置。例如IP地址、端口等信息日志配置:可以通过log4j.properties配置Spark属性Spark属性
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【spark床头书系列】如何在YARN上启动Spark官网权威详解说明点击这里看全文文章目录添加其他JAR文件准备工作配置调试应用程序Spark属性重要说明KerberosYARN特定的Kerberos配置Kerberos故障排除配置外部Shuffle服务使用ApacheOozie启动应用程序使用Spark历史服务器替代SparkWebUI官网链接确保HADOOP_CONF_DIR或者YARN_C
- xgboost在spark集群使用指南
一颗小草333
算法mapreducespark数据挖掘
简介XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,具有高效、灵活和可移植性。在梯度增强框架下实现了机器学习算法。XGBoost提供了一种并行树增强(也称为GBDT、GBM),可以快速、准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop、SGE、MPI)上运行,可以解决数十亿个示例的训练问题。xgb相对于gbt所做的改进:1.2.3.XGBoost可以使用R、python、java
- 性能优化案例:通过合理设置spark.default.parallelism参数的值来优化PySpark程序的性能
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大数据sparkpython
在PySpark中,spark.default.parallelism是一个关键参数,直接影响作业的并行度和资源利用率。通过合理设置spark.default.parallelism并结合数据特征调整,可显著提升PySpark作业的并行效率和资源利用率。建议在开发和生产环境中进行多轮基准测试以确定最优值。以下是如何通过调整此参数优化性能的详细说明,结合案例和最佳实践:1.参数作用与问题场景参数意义
- 性能优化案例:通过合理设置spark.storage.memoryFraction参数的值来优化PySpark程序的性能
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python大数据spark
优化PySpark程序的性能时,合理设置spark.storage.memoryFraction(或相关内存参数)是关键。合理设置spark.storage.memoryFraction需结合任务类型和内存使用监控。对于缓存密集型任务,适当提高存储内存比例;对于Shuffle密集型任务,优先保障执行内存。新版本Spark的动态内存机制简化了调优,但手动干预在极端场景下仍有效。最终需通过反复测试验证
- 转:Spark RDD算子练习题
爱萨萨
技术-大数据sparkRDD练习
版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https://blog.csdn.net/qq_40825218/article/details/83720732给定数据如下:12张三25男chinese5012张三25男math6012张三25男english7012李四20男chinese5012李四20男math5012李四20男e
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置