Hive去重统计 先说核心: 都会在map阶段count,但reduce阶段,distinct只有一个, group by 可以有多个进行并行聚合,所以group by会快. 经常在公司还能看到.很多老人用distinct去重,很容易数据量大的时候的数据倾斜.感谢上次冲哥的指正. 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运

本文出自:Spark on YARN两种运行模式介绍http://www.aboutyun.com/thread-12294-1-1.html(出处: about云开发)   问题导读 1.Spark在YARN中有几种模式? 2.Yarn Cluster模式,Driver程序在YARN中运行,应用的运行结果在什么地方可以查看? 3.由client向ResourceManager提交请求,并上传jar到HDFS上包含哪些步骤? 4.传递给app的参数应该通过什么来指定? 5.什么模式下最后将结果输

Spark WordCount的两种方式. 语言:Java 工具:Idea 项目:Java Maven pom.xml如下: <properties> <spark.version>1.2.0</spark.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId&g

分别使用List中Distinct(),GroupBy()实现链表的去重. 1.先上效果: 一维链表中分别有元素“aa”,"bb",'aa','aa',"cc",使用Distinct()方法后输出 aa,bb,cc 二维链表中类型为ClassA类型,其中对象的属性A分别为1,1,2,3,1,使用GroupBy()方法实则是分类,输出Key值分别为1,2,3. 2.上代码,类ClassA class ClassA { private int a; public int

原文地址:HybridDB · 性能优化 · Count Distinct的几种实现方式 HybridDB是阿里基于GreenPlum开发的一款MPP分析性数据库,而GreenPlum本身基于PostgreSQL. 如此,HybridDB的优化思路和手段难免会受到PostgreSQL影响和限制. 文中的语句最终优化得到了几个不同计划,其优化的语句简化后形如 select count(distinct c1) from t group by c2; 这条语句在HybridDB下实现: 每个服务器自

Apache Spark吸引广大社区开发者的一个重要原因是:Apache Spark提供极其简单.易用的APIs,支持跨多种语言(比如:Scala.Java.Python和R)来操作大数据. 本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD,DataFrame和Dataset三种API:它们各自适合的使用场景:它们的性能和优化:列举使用DataFrame和DataSet代替RDD的场景.文章大部分聚焦DataFrame和Dataset,因为这是Apache Spark 2.0的API统一的重

两种模式 client-了解 cluster模式-开发使用 操作 1.需要Yarn集群 2.历史服务器 3.提交任务的的客户端工具-spark-submit命令 4.待提交的spark任务/程序的字节码--可以使用示例程序 spark-shell和spark-submit 两个命令的区别 spark-shell:spark应用交互式窗口,启动后可以直接编写spark代码,即时运行,一般在学习测试时使用 spark-submit:用来将spark任务/程序的jar包提交到spark集群(一般都是提

spark on mesos 有粗粒度(coarse-grained)和细粒度(fine-grained)两种运行模式,细粒度模式在spark2.0后开始弃用. 细粒度模式 优点 spark默认运行的就是细粒度模式,这种模式支持资源的抢占,spark和其他frameworks以非常细粒度的运行在同一个集群中,每个application可以根据任务运行的情况在运行过程中动态的获得更多或更少的资源(mesos动态资源分配),但是这会在每个task启动的时候增加一些额外的开销.这个模式不适合于一些低延

转自:链接地址: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/     目前Apache Spark支持三种分布式部署方式,分别是standalone.spark on mesos和 spark on YARN,其中,第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式,内部实现了容错性和资源管理,后两种则是未来发展的趋势,部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成:让

相关资料:Spark属性配置  http://www.cnblogs.com/chengxin1982/p/4023111.html 本文出处:转载自过往记忆(http://www.iteblog.com/)本文链接地址: <Spark三种属性配置方式详细说明>(http://www.iteblog.com/archives/1140) 随着Spark项目的逐渐成熟, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来.在Spark中提供了三个地方用于配置: 1.Spark properties:这个

使用spark引擎查询hive有以下几种方式:1>使用spark-sql(spark sql cli)2>使用spark-thrift提交查询sql3>使用hive on spark(即hive本身设置执行引擎为spark)针对第一种情况:1>ambari 已经支持,不需要特殊配置:2>cdh不支持spark sql cli,原因是cdh自带的spark,spark-sql和spark-R是阉割版本的,如果需要使用spark sql cli,需要下载原生的编译好的spark包

一. local 模式 -- 所有程序都运行在一个JVM中,主要用于开发时测试    无需开启任何服务,可直接运行 ./bin/run-example 或 ./bin/spark-submit 如:    ./bin/run-example SparkPi 10    ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[4] ./examples/jars/spark-examples_2.11-

有三种编译方式,此文采用make-distribution.sh编译 其余两种为maven 和SBT编译 1.配置jdk 配置maven 配置scala 2.修改spark下make-distribution.sh中的配置  减少下载时间 查看下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh5.4.0-src.tar.gz 配置nameserver  1.sudo vi /etc/resolv.conf  添加nameser

释义 根据RDD中的某个属性进行分组,分组后形式为(k, [(k, v1), (k, v2), ...]),即groupBy 后组内元素会保留key值 方法签名如下: def groupBy[K](f: T => K)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])] = withScope { ... } f: 分组操作.输入类型为T,操作过程为K,最后RDD形式为K, 迭代器(T)的形式,即同上所述形式 案例 查看每个科目有哪些学生选择 obj

一:介绍 1.介绍standalone Standalone模式是Spark自身管理资源的一个模式,类似Yarn Yarn的结构: ResourceManager: 负责集群资源的管理 NodeManager:负责当前机器的资源管理 CPU&内存 Spark的Standalone的结构: Master: 负责集群资源管理 Worker: 负责当前机器的资源管理 CPU&内存 二:搭建 1.在local得基础上搭建standalone 2.修改env.sh SPARK_WORKER_CORE

Connect to Spark from R. The sparklyr package provides a complete dplyr backend. Filter and aggregate Spark datasets then bring them into R for analysis and visualization. Use Spark<u+2019>s distributed machine learning library from R. Create extens

groupBy 和SQL中groupby一样,只是后面必须结合聚合函数使用才可以. 例如: hour.filter($"version".isin(version: _*)).groupBy($"version").agg(countDistinct($"id"), count($"id")).show() groupByKey 对Key-Value形式的RDD的操作. 例如(取自link): val a = sc.paral

load.save方法的用法          DataFrame usersDF = sqlContext.read().load("hdfs://spark1:9000/users.parquet");                  usersDF.select("name", "favorite_color").write()                 .save("hdfs://spark1:9000/namesAnd

在SparkConf上设置的属性具有最高的优先级,其次是传递给spark-submit或者spark-shell的属性值,最后是spark-defaults.conf文件中的属性值

Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式,和大部分的Master-Slaves结构集群一样,存在着Master单点故障的问题.如何解决这个单点故障的问题,Spark提供了两种方案: 基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System) 基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper) ZooKeeper提供了一个Leader El

Spark On Yarn的优势 每个Spark executor作为一个YARN容器(container)运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器(container)里面运行 1. Spark支持资源动态共享,运行于Yarn的框架都共享一个集中配置好的资源池 2. 可以很方便的利用Yarn的资源调度特性来做分类.隔离以及优先级控制负载,拥有更灵活的调度策略 3. Yarn可以自由地选择executor数量 4. Yarn是唯一支持Spark安全的集群管理器,使用Yarn,Spark