术语描述 jmeter:一款性能压力测试工具,支持多种协议,java .http 等,但是不支持thrift thrift:跨语言的RPC调用框架,提供编译器,可以将thrift接口生成不同语言的接口服务类 此处以一个Jmeter测试thrift接口的为案例记录下如何做! 案例描述: 一个thrift接口 ,入参String, 返回结果为入参String ,接口逻辑,打印入参内容. 操作步骤概述: 1.准备thrift接口文件HelloWorld.thrift 2.使用thrift.exe  将

接上篇,安装好之后,就开始编写IDL生成然后测试. 一.生成运行 参考 http://www.aboutyun.com/thread-8916-1-1.html 来个添加,查询. namespace go my.test.demo namespace py my.test.demo struct Student{ 1: i32 sid, 2: string sname, 3: bool ssex=0, 4: i16 sage, } const map<string,string> MAPCON

thrift的使用中一般是一个Server对应一个Processor和一个Transport,如果有多个服务的话,那必须要启动多个Server,占用多个端口,这种方式显然不是我们想要的,所以thrift为我们提供了复用端口的方式,通过监听一个端口就可以提供多种服务,这种方式需要用到两个类:TMultiplexedProcessor和TMultiplexedProtocol. 创建 2 个 Laravel 项目,thrift-server (服务端) 和 thrift-client (客户端)  

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

Spark SQL 之 Performance Tuning & Distributed SQL Engine 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 缓存数据至内存(Caching Data In Memory) Spark SQL可以通过调用sqlContext.cacheTable("tableName") 或者dataFrame.cache(),将表用一种柱状格式( an in­memory columnar format)缓存至内

1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running SQL Queries Programmatically) 2.5 DataFrames与RDDs的相互转换(Interoperating with RDD

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

一.Hive介绍 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库,Hive能够将SQL语句转化为MapReduce任务进行运行. Hive架构图分为以下四部分. 1.用户接口 Hive有三个用户接口: 命令行接口(CLI):以命令行的形式输入SQL语句进行数据数据操作 Web界面:通过Web方式进行访问. Hive的远程服务方式:通过JDBC等方式进行访问. 2.元数据存储 将元数据存储在关系数据库中(MySql.Derby),元数据包括表的属性.表的名称.表的列.分区及其属性以及表数据所在的目录等.

----本节内容-------1.概览        1.1 Spark SQL        1.2 DatSets和DataFrame2.动手干活        2.1 契入点:SparkSession        2.2 创建DataFrames        2.3 非强类型结果集操作        2.4 程序化执行SQL查询        2.5 全局临时视图        2.6 创建DataSets        2.7 与RDD交互操作        2.8 聚集函数3.Sp

1 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. 2 DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Python中的一个data frame.DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件.hive中的表

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

不多说,直接上干货! parkSQL作为分布式查询引擎:两种方式 除了在Spark程序里使用Spark SQL,我们也可以把Spark SQL当作一个分布式查询引擎来使用,有以下两种使用方式: 1.Thrift JDBC/ODBC服务 2.CLI SparkSQL作为分布式查询引擎:Thrift JDBC/ODBC服务 Thrift JDBC/ODBC服务与Hive 1.2.1中的HiveServer2一致 启动JDBC/ODBC服务: ./sbin/start-thriftserver.sh

Spark Overview(Spark概述) ·Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. ·它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. ·它还支持丰富的高级工具集,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming Security(安全性) ·Spark中的安全性默认为OFF. ·这可能意味着您很容易受到默认攻击. ·在下载和运行Spark之前,

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

spark SQL 性能调整 对于某些工作负载,可以通过在内存中缓存数据或打开一些实验选项来提高性能. 1,在内存中缓存数据        Spark SQL可以通过调用spark.catalog.cacheTable("tableName")或使用内存中的列格式缓存表dataFrame.cache().然后,Spark SQL将只扫描所需的列,并自动调整压缩以最大限度地减少内存使用和GC压力.你可以调用spark.catalog.uncacheTable("tableNam

安装Apache Thrift ubuntu linux运行: #!/bin/bash #下载 wget http://mirrors.cnnic.cn/apache/thrift/0.9.1/thrift-0.9.1.tar.gz tar zxvf thrift-0.9.1.tar.gz cd thrift-0.9.1.tar.gz ./configure make make install #编译java依赖包 cd lib/java ant 安装ubuntu依赖 sudo apt-get

Thrift vs  Grpc内容如下链接 http://blog.csdn.net/dazheng/article/details/48830511 背景:Facebook 开发的远程服务调用框架 Apache Thrift,它采用接口描述语言定义并创建服务,支持可扩展的跨语言服务开发,所包含的代码生成引擎可以在多种语言中创建高效的.无缝的服务,其传输数据采用二进制格式,相对 XML 和 JSON 体积更小,对于高并发.大数据量和多语言的环境更有优势. 负责的搜索服务使用thrift,之前是对

一. 与 Thrift 的初识 也许大多数人接触 Thrift 是从序列化开始的.每次搜索 “java序列化” + “方式”.“对比” 或 “性能” 等关键字时,搜索引擎总是会返回一大堆有关各种序列化方式的使用方法或者性能对比的结果给你,而其中必定少不了 Thrift,并且其性能还不错嘞,至少比那战斗力只有1的渣渣 java 原生序列化要强很多(好吧原谅我的小情绪……). 然而,我最初接触 Thrift 却是从公司的一个项目开始. 也就在去年的这个时候,我所在事业部发现几个 UGC 社区的小广告

对象池是一种很实用的技术,经典的例子就是数据库连接池.去年曾经从零开始写过一个thrift客户端连接池.如果不想重造轮子,可以直接在apache开源项目commons-pool的基础上开发. 步骤: 一.定义对象工厂 package test.cn.mwee.service.paidui.pool; import org.apache.commons.pool2.BasePooledObjectFactory; import org.apache.commons.pool2.PooledObje