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Spark3.x的Cache能不能让我在2022好好睡觉

前言 一转眼已经是2022年1月9日了,跨年的节点会发生很多系统性的大事,对于普通人来讲就是跨过一个新的公元年2021->2022,对于生产系统来说,尤其是离线系统,需要发生年结,虽然期望平稳度过,但是实际情况总归没那么太平,所以每次到了这种节点,我们都是第一个flag,新的一年,好好睡觉!! 202

Spark3教程(六)IDEA下Java开发Spark SQL

        上一篇文章中,我们使用了Scala语言调用Spark SQL接口进行了开发,本篇文章我们使用Java语言进行同样业务功能的处理,依然是对JSON、Txt文本进行处理。         JSON和Txt文件内容如下所示: {"name":"Michael"} {"name":"Andy", "age":30} {"name":"Justin

Spark3学习【基于Java】5. Spark-Sql联表查询JOIN

大数据场景下,联表远比微小型关系型数据库中使用的频繁。网上有句话: 传统数据库单机模式做Join的场景毕竟有限,也建议尽量减少使用Join。 然而大数据领域就完全不同,Join是标配,OLAP业务根本无法离开表与表之间的关联,对Join的支持成熟度一定程度上决定了系统的性能,夸张点说,'得Join

Spark3学习【基于Java】2. Spark-Sql核心概念

SparkSession  从Spark2开始,Spark-SQL引入了SparkSession这个核心类,它是处理DataSet等结构数据的入口。在2.0之前,使用的是spark-core里的SparkContext。从前面的例子里也可以看到,程序一上来就要先创建SparkSession对象: SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Sim

Spark3学习【基于Java】1. Spark-Sql入门程序

spark-sql是用来处理结构化数据的模块,是入门spark的首要模块。 技术的学习无非就是去了解它的API,但是Spark有点难,因为它的例子和网上能搜到的基本都是Scala写的。我们这里使用Java。 入门例子 数据处理的第一个例子通常都是word count,就是统计一个文件里每个单词出现了几次。我们

Spark3自适应查询计划(Adaptive Query Execution,AQE)

动态合并shuffle分区(Dynamically coalescing shuffle partitions) 动态调整join策略(Dynamically switching join strategies) 动态优化数据倾斜join(Dynamically optimizing skew joins) 参数:spark.sql.adaptive.enabled 默认关闭,开启此参数后上述三种策略才会执行 1、动态优化

Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战

Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战   超清原画 完整无密 网盘下载 点击下载:Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战 随着云计算和大数据的快速发展,在企业中大数据实时处理场景的需求越来越多。本课针对企业级实时处理方案进行全方

Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战

download:Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战 随着云计算和大数据的快速发展,在企业中大数据实时处理场景的需求越来越多。本课针对企业级实时处理方案进行全方位的讲解,基于Spark3,在同一个项目中,学习两套实时处理的解决方案:Spark Streaming和Structured Strea

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Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战

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【大数据】Linux 环境下创建 Hadoop 集群并完成设置

条件 采用64位Oracle Linux 6.4, JDK:1.8.0_131 64位, Hadoop:2.7.3。 Spark集群实验环境共包含3台服务器,每台机器的主要参数如 表所示: 服务器 HOSTNAME IP 功能 spark1 spark1 92.16.17.1 NN/DN/RM Master/Worker spark2 spark2 92.16.17.2 DN/NM/Worker spark3 s

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Q:Spark和Hadoop的架构区别 A:Hadoop:MapRedcue由Map和Reduce两个阶段,并通过shuffle将两个阶段连接起来的。但是套用MapReduce模型解决问题,不得不将问题分解为若干个有依赖关系的子问题,每个子问题对应一个MapReduce作业,最终所有这些作业形成一个DAG。 Spark:是通用的DAG框架,可以将多