Spark SQL repartition 为啥生成的文件变大了?

记录一个客户问题客户用 Spark SQL的 repartition接口来解决Hive ORC表小文件的问题,发现文件膨胀的很厉害比如原来有1000个小文件,总大小是500MBrepartition(10) 再 insert overwrite之后10个文件 总大小是2~3GB但是检查了一下最...null ...

Spark SQL、Dataset和DataFrame基础操作 - E-MapReduce

本文为您介绍 Spark SQL、Dataset DataFrame相关的概念,以及 Spark SQL的基础操作 ...

Spark Shell和RDD基础操作 - E-MapReduce

Spark支持通过集合来创建RDD 通过外部数据集构建RDD两种方式来创建RDD。例如,共享文件系统、HDFS、HBase或任何提供Hadoop InputFormat的数据集 ...

创建和执行Spark作业 - 云原生数据湖分析 DLA

本文介绍如何在数据湖分析控制台创建 执行 Spark作业。 准备事项 ...

搭配云HBase和Spark构建一体化数据处理平台 - 消息队列Kafka版

。 说明 其中HBase Spark选择云HBase X-Pack。详情请参见X-pack Spark分析引擎 ...

条件函数(CASE、COALESCE、NULLIF、NVL、NVL2、GREATEST、LEAST) - 云原生关系型数据库 PolarDB O引擎

, short_description, '(none)') ...像CASE表达式一样, COALESCE不会评估任何不用于决定结果的参数。也就是说,第一个非空参数右侧的参数将不被评估。SQL标准的函数提供类似于NVL IFNULL的功能 ...

COALESCE - 实时计算Flink版

本文为您介绍如何使用实时计算条件函数 COALESCE。 语法 COALESCE(A,B,...) 入参 ...

COALESCE - 云数据库 OceanBase

COALESCE 函数返回参数列表中第一个非空表达式,必须指定最少两个参数。语法 COALESCE(expr1, expr2[,…, exprn])参数参数说明expr1 ...

【漏洞公告】Spark Master Web UI 未授权访问漏洞 - 阿里云安全产品和技术

,保障 Spark UI 安全。启用身份认证指定 Java servlet filter 启动身份认证。一旦用户登录, Spark 在 ACL 列表中查询该用户是否有权查看 UI。配置参数 spark.acls.enable spark.ui.view ...

spark-2.2.0-bin-hadoop2.6和spark-1.6.1-bin-hadoop2.6发行包自带案例全面详解(java、python、r和scala)之Basic包下的JavaTC.java(图文详解)

License. *///package org.apache. spark.examples;package zhouls.bigdata.Basic;import java.util.ArrayList;import java ...

spark-2.2.0-bin-hadoop2.6和spark-1.6.1-bin-hadoop2.6发行包自带案例全面详解(java、python、r和scala)之Basic包下的SparkPi.scala(图文详解)

. */// scalastyle:off println//package org.apache. spark.examplespackage zhouls.bigdata.Basicimport scala.math.random ...

spark-2.2.0-bin-hadoop2.6和spark-1.6.1-bin-hadoop2.6发行包自带案例全面详解(java、python、r和scala)之Basic包下的SparkPi.scala(图文详解)

. */// scalastyle:off println//package org.apache. spark.examplespackage zhouls.bigdata.Basicimport scala.math.random ...

spark-2.2.0-bin-hadoop2.6和spark-1.6.1-bin-hadoop2.6发行包自带案例全面详解(java、python、r和scala)之Basic包下的JavaPageRank.java(图文详解)

. *///package org.apache. spark.examples;package zhouls.bigdata.Basic;import scala.Tuple2;//scala里的元组import com ...

spark-2.2.0-bin-hadoop2.6和spark-1.6.1-bin-hadoop2.6发行包自带案例全面详解(java、python、r和scala)之Basic包下的JavaPageRank.java(图文详解)

. *///package org.apache. spark.examples;package zhouls.bigdata.Basic;import scala.Tuple2;//scala里的元组import com ...

spark-2.2.0-bin-hadoop2.6和spark-1.6.1-bin-hadoop2.6发行包自带案例全面详解(java、python、r和scala)之Basic包下的JavaTC.java(图文详解)

License. *///package org.apache. spark.examples;package zhouls.bigdata.Basic;import java.util.ArrayList;import java ...

spark和zeppelin实践二:安装spark和zeppelin

old 2.5.3zeppelin目录下jackson版本 sprak目录下的版本不一致替换/home/haoren/soft/ spark/jars目录下的jackson-databind-2.6.5.jar jackson-core-2.6.5 ...

spark-2.2.0-bin-hadoop2.6和spark-1.6.1-bin-hadoop2.6发行包自带案例全面详解(java、python、r和scala)之Basic包下的JavaSparkPi.java(图文详解)

. *///package org.apache. spark.examples;package zhouls.bigdata.Basic;import org.apache. spark.SparkConf;import org ...

spark-2.2.0-bin-hadoop2.6和spark-1.6.1-bin-hadoop2.6发行包自带案例全面详解(java、python、r和scala)之Basic包下的JavaSparkPi.java(图文详解)

. *///package org.apache. spark.examples;package zhouls.bigdata.Basic;import org.apache. spark.SparkConf;import org ...

《Spark与Hadoop大数据分析》一一2.4 安装 Hadoop 和 Spark 集群

.4 安装 Hadoop Spark 集群在安装 Hadoop Spark之前,让我们来了解一下 Hadoop Spark的版本。在 Cloudera、Hortonworks MapR这所有三种流行的Hadoop发行版中, Spark都是作为服务提供的 ...

《Spark与Hadoop大数据分析》——3.6 Spark 资源管理器:Standalone、YARN和Mesos

。###3.6  Spark 资源管理器:Standalone、YARN Mesos在本章其他部分(在 PySpark shell 应用程序中),我们已经在 Spark 的 Standalone 资源管理器中执行过 Spark 应用程序。让我们尝试理解这些 ...

《Spark与Hadoop大数据分析》一一第2章 Apache Hadoop和Apache Spark入门

###第2章 Apache Hadoop Apache Spark入门在本章,我们将学习 Hadoop Spark 的基本知识,了解 Spark 与 MapReduce 有哪些不同,并开始安装集群 设置分析所需的工具。本章分为以下几个子主题 ...

【Spark Summit East 2017】 使用Kafka Connect和Spark Streaming构建实时数据管道

; Kafka Connect,该工具将帮助简化从Kafka导入 导出数据,Ewen Cheslack Postava分享了如何使用Kafka Connect Spark Streaming构建实时数据管道。更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq ...

【Spark Summit EU 2016】使用Spark和StreamSets构建数据通道

本讲义出自Pat Patterson在 Spark Summit EU上的演讲,他首先介绍了数据工程中的一个难点就是数据漂流(Data Drift),以及应对数据漂流所出现的一些解决方案。之后详细介绍了开发 操作复杂数据流的开源软件StreamSets,并 ...

【Spark Summit East 2017】Spark上基因组分析的算法和工具

本讲义出自Ryan Williams在 Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了Hammer构建于 Spark上的几个基因数据分析工具以及使用RDDs进行一般性计算的库,并分享了其中最有趣的几个应用程序 算法:Guacamole ...

【Spark Summit East 2017】使用Spark和Elasticsearch构建数据集搜索引擎

本讲义出自Oscar Castaneda Villagran在 Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了利用内置了Elasticsearch的 Spark集群使得在集群中的驱动节点上运行嵌入式Elasticsearch实例成为了可能 ...

Apache Spark机器学习.1.5 Spark RDD和DataFrame

1.5  Spark RDD DataFrame本节关注数据以及 Spark如何表示 组织数据。我们将介绍 Spark RDD DataFrame技术。通过本节的学习,读者将掌握 Spark的两个关键概念:RDD DataFrame,并将它们应用 ...

Apache Spark机器学习.1.1 Spark概述和技术优势

摘要 Spark机器学习简介本章从机器学习 数据分析视角介绍Apache Spark,并讨论 Spark中的机器学习计算处理技术。本章首先概括介绍Apache Spark,通过与MapReduce等计算平台进行比较,展示 Spark在数据分析中的技术 ...

《Spark与Hadoop大数据分析》——2.4 安装 Hadoop 和 Spark 集群

。###2.4 安装 Hadoop Spark 集群在安装 Hadoop Spark之前,让我们来了解一下 Hadoop Spark的版本。在 Cloudera、Hortonworks MapR这所有三种流行的Hadoop发行版中, Spark都是作为 ...

《Spark与Hadoop大数据分析》一一1.1 大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色

 大数据分析以及 Hadoop Spark 在其中承担的角色传统的数据分析使用关系型数据库管理系统(Relational Database Management System,RDBMS)的数据库来创建数据仓库 数据集市,以便使用商业智能工具进行分析 ...

《Spark与Hadoop大数据分析》——1.1 大数据分析以及 Hadoop 和 Spark 在其中承担的角色

。###1.1 大数据分析以及 Hadoop Spark 在其中承担的角色传统的数据分析使用关系型数据库管理系统(Relational Database Management System,RDBMS)的数据库来创建数据仓库 数据集市,以便使用商业智能 ...

《Spark与Hadoop大数据分析》——2.3 为何把 Hadoop 和 Spark 结合使用

。###2.3 为何把 Hadoop Spark 结合使用Apache Spark 与 Hadoop 结合使用时表现更好。为了理解这一点,让我们来看看 Hadoop Spark 的特性。###2.3.1 Hadoop 的特性 ...

【Spark Summit East 2017】提升Python与Spark的性能和互操作性

本讲义出自Wes McKinney在 Spark Summit East 2017上的演讲,对于使用Python编程以及并行化 扩大数据处理方面, Spark已成为一个受欢迎 成功的框架,但是在很多案例中,使用PySpark的任务处理要比使用Scala编写的 ...

【Spark Summit East 2017】混合云上的Spark:为何安全和治理变得愈发重要?

本讲义出自Arun Murthy在 Spark Summit East 2017上的演讲,主要分享了在混合云上的 Spark技术飞速发展的今天,为什么安全 治理变得越来越重要。更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com ...

8月27日 Spark 社区直播【OAP Spark 优化介绍: 通过索引和缓存优化交互式查询性能】

简单介绍OAP的总体蓝图。同时详细介绍其中的一个具体优化,使用索引 缓存来解决交互式查询性能挑战。主题:OAP Spark 优化介绍: 通过索引 缓存优化交互式查询性能直播时间:8月27日 19:00观看方式:届时进入直播间(回看链接也是这个 ...

Apache Spark机器学习.1.6 机器学习工作流和Spark pipeline

1.6 机器学习工作流 Spark pipeline在本节中,我们介绍机器学习工作流 Spark pipeline,然后讨论 Spark pipeline作为机器学习计算工作流的优秀工具是如何发挥作用的。学习完本节,读者将掌握这两个重要概念 ...

10月17日Spark社区直播【Tablestore Spark Streaming Connector -- 海量结构化数据的实时计算和处理】

本次直播我们邀请了Tablestore存储服务技术专家 朱晓然 ,为大家详细介绍如何基于Tablestore的CDC技术,将大表内实时数据更新对接 Spark Streaming来实现数据的实时计算 处理。主题:Tablestore Spark ...

《Spark与Hadoop大数据分析》——第2章 Apache Hadoop和Apache Spark入门

###Apache Hadoop Apache Spark入门在本章,我们将学习 Hadoop Spark 的基本知识,了解 Spark 与 MapReduce 有哪些不同,并开始安装集群 设置分析所需的工具。本章分为以下几个子主题 ...

<em>Spark</em> 小文件合并优化实践

分区数量及合并方式定义了一些规则用于计算输出文件数量及合并方式的选择,获取任务的最大并发度 maxConcurrency 用于计算数据的分块大小,再根据数据碎片文件的总大小选择合并(<em>coalesce</em>/<em>repartition</em>)方式。...

《Scala机器学习》一一3.5 <em>Spark</em>的性能调整

具体的RDD的分区数也可以通过<em>coalesce</em>()或<em>repartition</em>()方法来显式地更改。内核总数<em>和</em>有效内存不足会导致任务无法继续进行,通常会造成死锁。当从命令行调用<em>spark</em>-submit、<em>spark</em>-shell或PySpark时,可以用-executor-...

《Scala机器学习》一一3.5 <em>Spark</em>的性能调整

具体的RDD的分区数也可以通过<em>coalesce</em>()或<em>repartition</em>()方法来显式地更改。内核总数<em>和</em>有效内存不足会导致任务无法继续进行,通常会造成死锁。当从命令行调用<em>spark</em>-submit、<em>spark</em>-shell或PySpark时,可以用-executor-...

[大数据之<em>Spark</em>]——Transformations转换入门经典实例

输入输出一对一的算子,但结果RDD的分区结构发生了变化,如union/<em>coalesce</em> 从输入中选择部分元素的算子,如filter、distinct、substract、sample 宽依赖(wide dependencies) 宽依赖是指父RDD被多个子分区使用,子RDD...

<em>Spark</em>调优策略

<em>Spark</em>中的RDD<em>和</em>SparkStreaming中的DStream,如果被反复的使用,最好利用cache或者persist算子,将"数据集"缓存起来,防止过度的调度资源造成的不必要的开销。4.合理的设置GC JVM垃圾回收是非常消耗性能<em>和</em>时间的,...

<em>Spark</em>修炼之道(进阶篇)——<em>Spark</em>入门到精通:第五节...

如果输入的RDD类型为(K,V)<em>和</em>(K,W),则返回的RDD类型为(K,(Iterable,Iterable)).该操作与 groupWith等同 方法定义: For each key k in this or other,return a resulting RDD that contains a tuple with the list ...

不可不知的<em>Spark</em>调优点

1)使用reduceByKey、aggregateByKey替代groupByKey2)filter之后进行<em>coalesce</em>操作3)使用repartitionAndSortWithinPartition替代<em>repartition</em>与sort操作4)使用mapPartition替代map5)使用foreachPartition替代...

<em>Spark</em>为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢...

该函数其实就是<em>coalesce</em>函数第二个参数为true的实现,改变分区数会产生shuffle,<em>repartition</em>之后会返回一个新的RDDvar data=sc.parallelize(1 to 12,3)/分区数3var rdd1=data.<em>repartition</em>(1)/分区数1var rdd1=data....

《<em>Spark</em>大数据分析:核心概念、技术及实践》一3.5 ...

<em>coalesce和repartition</em>方法看起来一样,但是前者用于减少RDD中的分区,后者用于增加RDD中的分区。sample sample方法返回原RDD数据集的一个抽样子集。它拥有三个参数。第一个参数指定是有放回抽样还是无放回抽样。...

<em>Spark</em>中RDD操作

<em>repartition</em>(numPartitions)进行shuffle的<em>coalesce</em>操作 repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)该方法依据partitioner对RDD进行分区,并且在每个结果分区中按key进行排序;通过对比sortByKey发现,这种...
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