shuffle操作原理 是spark中一些特殊的算子操作會(huì)觸發(fā)的一種操作shuffle操作，會(huì)導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)在不同的機(jī)器和節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行傳輸，因此也是spark中最復(fù)雜、最消耗...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：湖南
-
149、Spark核心編程進(jìn)階之Shuffle相關(guān) -
207、Spark 2.0之Structured Streaming：基于checkpoint的容錯(cuò)機(jī)制
容錯(cuò)機(jī)制 如果實(shí)時(shí)計(jì)算作業(yè)遇到了某個(gè)錯(cuò)誤掛掉了，那么我們可以配置容錯(cuò)機(jī)制讓它自動(dòng)重啟，同時(shí)繼續(xù)之前的進(jìn)度運(yùn)行下去。這是通過checkpoint和wal機(jī)制完成的。可以給que...
-
205、Spark 2.0之Structured Streaming：output mode、sink以及foreach sink詳解output操作 定義好了各種計(jì)算操作之后，就需要啟動(dòng)這個(gè)應(yīng)用。此時(shí)就需要使用DataStreamWriter，通過spark.writeStream()方法返回。此時(shí)需要指...
-
204、Spark 2.0之Structured Streaming：對(duì)流式的dataset和dataframe執(zhí)行計(jì)算操作基礎(chǔ)操作：選擇、映射、聚合 我們可以對(duì)流式dataset/dataframe執(zhí)行所有類型的操作，包括untyped操作，SQL類操作，typed操作。 滑動(dòng)窗口：基于even...
-
203、Spark 2.0之Structured Streaming：創(chuàng)建流式的dataset和dataframe
創(chuàng)建流式的dataset和dataframe 流式dataframe可以通過DataStreamReader接口來創(chuàng)建，DataStreamReader對(duì)象是通過SparkS...
-
202、Spark 2.0之Structured Streaming：編程模型Structured Streaming基礎(chǔ)編程模型 structured streaming的核心理念，就是將數(shù)據(jù)流抽象成一張表，而源源不斷過來的數(shù)據(jù)是持續(xù)地添加到這個(gè)表中...
-
201、Spark 2.0之Structured Streaming：wordcount入門案例
Structured Streaming structured streaming是一種可伸縮的、容錯(cuò)的、基于Spark SQL引擎的流式計(jì)算引擎。你可以使用，與針對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)...
-
200、Spark 2.0之Structured Streaming：深入淺出的介紹
流式計(jì)算 大多數(shù)的流式計(jì)算引擎（比如storm、spark streaming等）都僅僅關(guān)注流數(shù)據(jù)的計(jì)算方面：比如使用一個(gè)map函數(shù)對(duì)一個(gè)流中每條數(shù)據(jù)都進(jìn)行轉(zhuǎn)換，或者是用re...