Spark入門實戰系列--6.SparkSQL(中)--深入瞭解SparkSQL執行計劃及調優
相關推薦
Spark入門實戰系列--6.SparkSQL(中)--深入瞭解SparkSQL執行計劃及調優
Amdahl定理,一個電腦科學界的經驗法則,因吉恩·阿姆達爾而得名。它代表了處理器平行運算之後效率提升的能力。平行計算中的加速比是用並行前的執行速度和並行後的執行速度之比來表示的,它表示了在並行化之後的效率提升情況。阿姆達爾定律是固定負載(計算總量不變時)時的量化標準。可用公式:來表示。式中分別表示問題規模的
SparkSQL(中)--深入瞭解SparkSQL執行計劃及調優
1.1 執行環境說明 1.1.1 硬軟體環境 l 主機作業系統:Windows 64位,雙核4執行緒,主頻2.2G,10G記憶體 l 虛擬軟體:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l 虛擬機器作業系統:CentOS6.5 64位,單核 l 虛擬機器執行環境
Spark入門實戰系列--5.Hive(上)--Hive介紹及部署
Hive是用Java開發的,Hive裡的基本資料型別和java的基本資料型別也是一一對應的,除了String型別。有符號的整數型別:TINYINT、SMALLINT、INT和BIGINT分別等價於Java的Byte、Short、Int和Long原子型別,它們分別為1位元組、2位元組、4位元組和8位元組有符號整
Spark入門實戰系列--5.Hive(下)--Hive實戰
hive>select distincte.theyear,e.itemid,f.maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a,tbStockDetail b,tbDate
Spark入門實戰系列--6.SparkSQL(上)--SparkSQL簡介
但是,隨著Spark的發展,對於野心勃勃的Spark團隊來說,Shark對於Hive的太多依賴(如採用Hive的語法解析器、查詢優化器等等),制約了Spark的One Stack Rule Them All的既定方針,制約了Spark各個元件的相互整合,所以提出了SparkSQL專案。SparkSQL拋棄原有
Spark入門實戰系列--6.SparkSQL(下)--Spark實戰應用
scala>hiveContext.sql("select distincte.theyear,e.itemid,f.maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a join
Spark入門實戰系列--2.Spark編譯與部署(中)--Hadoop編譯安裝
二進制包 1.10 不能 mapr 修復 att 機器 mave end 【註】該系列文章以及使用到安裝包/測試數據 能夠在《[傾情大奉送–Spark入門實戰系列] (http://blog.csdn.net/yirenboy/article/deta
Spark入門實戰系列--3.Spark程式設計模型(上)--程式設計模型及SparkShell實戰
rdd4的生成比較複雜,我們分步驟進行解析,軸線map(x=>(x(1),1))是獲取每行的第二個欄位(使用者Session)計數為1,然後reduceByKey(_+_)是安排Key進行累和,即按照使用者Session號進行計數求查詢次數,其次map(x=>(x._2,x._1))是把Key和V
Spark入門實戰系列--3.Spark程式設計模型(下)--IDEA搭建及實戰
1 package class3 2 3 import org.apache.spark.SparkContext._ 4 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} 5 6 object Join{ 7 def
Spark入門實戰系列--8.Spark MLlib(下)--機器學習庫SparkMLlib實戰
線性迴歸(Linear Regression)問題屬於監督學習(Supervised Learning)範疇,又稱分類(Classification)或歸納學習(Inductive Learning)。這類分析中訓練資料集中給出的資料型別是確定的。機器學習的目標是,對於給定的一個訓練資料集,通過不斷的分析和學
Spark入門實戰系列--8.Spark MLlib(上)--機器學習及SparkMLlib簡介
半監督學習(Semi-supervised Learning)是介於監督學習與無監督學習之間一種機器學習方式,是模式識別和機器學習領域研究的重點問題。它主要考慮如何利用少量的標註樣本和大量的未標註樣本進行訓練和分類的問題。半監督學習對於減少標註代價,提高學習機器效能具有非常重大的實際意義。主要演算法有五類:基
Spark入門實戰系列--7.Spark Streaming(上)--實時流計算Spark Streaming原理介紹
【注】該系列文章以及使用到安裝包/測試資料 可以在《》獲取 1、Spark Streaming簡介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一個擴充套件,可以實現高吞吐量的、具備容錯機制的實時流資料的處理。支援從多種資料來源獲取資料,包括Kafk、Flume、Twitt
Spark入門實戰系列--4.Spark執行架構
其中,ResourceManager負責將叢集的資源分配給各個應用使用,而資源分配和排程的基本單位是Container,其中封裝了機器資源,如記憶體、CPU、磁碟和網路等,每個任務會被分配一個Container,該任務只能在該Container中執行,並使用該Container封裝的資源。NodeManage
Spark入門實戰系列--9.Spark圖計算GraphX介紹及例項
1、GraphX介紹 1.1 GraphX應用背景 Spark GraphX是一個分散式圖處理框架,它是基於Spark平臺提供對圖計算和圖挖掘簡潔易用的而豐富的介面,極大的方便了對分散式圖處理的需求。 眾所周知·,社交網路中人與人之間有很多關係鏈,例如Twitter、Faceb
傾情大奉送--Spark入門實戰系列
這一兩年Spark技術很火,自己也湊熱鬧,反覆的試驗、研究,有痛苦萬分也有欣喜若狂,抽空把這些整理成文章共享給大家。這個系列基本上圍繞了Spark生態圈進行介紹,從Spark的簡介、編譯、部署,再到程式設計模型、執行架構,最後介紹其元件SparkSQL、Spark Str
Spark入門實戰系列--1.Spark及其生態圈簡介
對於Spark Streaming來說,其RDD的傳承關係如下圖所示,圖中的每一個橢圓形表示一個RDD,橢圓形中的每個圓形代表一個RDD中的一個Partition,圖中的每一列的多個RDD表示一個DStream(圖中有三個DStream),而每一行最後一個RDD則表示每一個Batch Size所產生的中間結果
Spring系列(6)---總結(1)
Spring當然不僅僅只包括我們前面看到的這些技術,但其核心的思想主要是IOC+AOP這兩塊。在前面的幾塊中我們著重講了AOP,最後簡單介紹了一下IOC.這個系列介紹到這兒,基本涉及了Spring主要思想和技術,並建立了自己的一個簡單的AOP模型。 (一)我們首先來看看
JVM調優系列(二):從哪幾個角度考慮調優
你對JVM調優的方法瞭解多少,這裡和大家分享幾個,比如要升級JVM版本,如果能使用64-bit,使用64-bitJVM。基本上沒什麼好解釋的,很簡單將JVM升級到最新的版本。如果你還是使用JDK1.4甚至是更早的JVM,那你首先要做的就是升級。 JVM調優技巧總結 這篇是技巧性的文章,如果要找關於G
MODIS系列之NDVI(MOD13Q1)四:MRT單次及批次處理資料
前言: 本篇文章的出發點是因為之前接觸過相關研究,困囧於該系列資料匱乏,想做一個系列。個人道行太淺,不足之處還請見諒。願與諸君共勉。 資料準備: MODIS資料產品MOD13Q1—以2010年河南省3、4、5三個月為例: 一、MRT單次資料操作 (1).進入GUI介面操作 &nbs
《JVM》(五)內存溢出異常與調優
系統 dir 16px round 崩潰 -s 區域 ott 緩沖區 內存溢出異常 除了程序計數器之外,jvm的其他幾個運行時區域都存在著OOM異常的可能性 java堆溢出 對象數量達到最大堆的容量限制後 虛擬機棧和本地方法棧溢出 線程請求的棧深度大於虛擬機所允許的最大