scrapy笔记通用配置
1,调试scrapy在工作中经常会用到调试功能, 下面是一种scrapy提供的方法, 代码如下:from scrapy.crawler import CrawlerProcessfrom scrapy.utils.project import get_project_settings...if __main__ == "__main__": process = CrawlerProcess(get_project_settings()) process.crawl("demo") # 你需要将...
2024-01-10
Spark组件间通信
1、Spark组件之间使用RPC机制进行通信。RPC的客户端在本地编写并调用业务接口，接口在本地通过RPC框架的动态代理机制生成一个对应的实现类，在这个实现类中完成soket通信、远程调用等功能的逻辑包装，而在RPC的服务端既编写业务接口也编写了具体的业务实现类，通过RPC框架以接口的方式暴露出来，...
2024-01-10
spark计算模型RDD
RDD介绍1.RDD概念以及特性RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将数据缓存在内存中，后续...
2024-01-10
Spark调优指南
Spark相关问题Spark比MR快的原因？1) Spark的计算结果可以放入内存，支持基于内存的迭代，MR不支持。2) Spark有DAG有向无环图，可以实现pipeline的计算模式。3) 资源调度模式：Spark粗粒度资源调度，MR是细粒度资源调度。资源复用：Spark中的task可以复用同一批Executor的资源。MR里面每一个map task对应一...
2024-01-10
初识Spark入门
1. Spark简介2009年，Spark诞生于伯克利大学的AMPLab实验室。最出Spark只是一个实验性的项目，代码量非常少，属于轻量级的框架。2010年，伯克利大学正式开源了Spark项目。2013年6月，Spark成为了Apache基金会下的项目，进入高速发展期。第三方开发者贡献了大量的代码，活跃度非常高2014年2月，Spark以飞快...
2024-01-10
Spark内存管理
1、spark的一大特性就是基于内存计算，Driver只保存任务的宏观性的元数据，数据量较小，且在执行过程中基本不变，不做重点分析，而真正的计算任务Task分布在各个Executor中，其中的内存数据量大，且会随着计算的进行会发生实时变化，所以Executor的内存管理才分析的重点。2、在执行Spark应用程序时...
2024-01-10
Spark基础和RDD
spark1. Spark的四大特性速度快spark比mapreduce快的两个原因基于内存1. mapreduce任务后期在计算的是时候，每一个job的输出结果都会落地到磁盘，后续有其他的job要依赖于前面job的输出结果，这个时候就需要进行大量的磁盘io操作，性能较低2. spark任务后期在进行计算的时候，job的结果是可以保存在...
2024-01-10
Spark基本架构概念
基本组成Spark是一个分布式系统，也是集多个功能模块于一身的统一平台。它基于一个内核模块衍生出机器学习，实时流计算，OLAP，和图数据处理等模块，如图1-1-1所示。本书主要介绍Spark内核模块的实现原理。图1-1-1 spark功能模块从图1-1-1中可以看出Spark内核模块是基础层，它是所有上层功能...
2024-01-10
sysfan和cpufan通用吗
如果风扇接口是3孔，就可以。如果是4孔，最好插到CPUFAN上，第4个孔是自动调节转速的功能，不然风扇就不会自动根据CPU温度来调整转速。三针与四针的区别就是有个风扇测速调速的功能，三针的插上去也不会有什么问题。如果开机就显示FFFF，从来都没有变过，那就说明主板没有运行起来，风扇转只能说明主板通电了。sysfan也叫“系统散热风扇插口”，4PIN（针），一般是接入机箱风扇的，有些装机用户为了机...
2024-02-22Spark未使用所有已配置的内存
使用Spark-2.1.0-SNAPSHOT在10个节点群集上以独立客户端模式启动spark。 9个节点是工人，10个是主人和司机。每个256GB的内存。 我很难完全利用我的群集。Spark未使用所有已配置的内存我用下面的参数，为执行人内存限制和驱动程序设置多达200GB火花外壳：spark-shell --executor-memory 200g --driver-memory 200g --conf spar...
2024-01-10如何从spark设置和获取静态变量？
我有一个这样的课：public class Test { private static String name; public static String getName() { return name; } public static void setName(String name) { Test.name = name; } public static void print() { System.out.println(na...
2024-01-10
一条Sql的Spark之旅
背景 SQL作为一门标准的、通用的、简单的DSL，在大数据分析中有着越来越重要的地位;Spark在批处理引擎领域当前也是处于绝对的地位，而Spark2.0中的SparkSQL也支持ANSI-SQL 2003标准。因此SparkSQL在大数据分析中的地位不言而喻。本文将通过分析一条SQL在Spark中的解析执行过程来梳理SparkSQL执行的一个流程...
2024-01-10在C＃中对通用参数使用“ params”关键字
Func<T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9, T10, T11, T12, T13, T14, T15, T16,TResult>今天，我在C＃.NET4.5中遇到了漂亮的代表。我以为16是一个任意的停止位置（哪些方法具有16个以上的参数？），但是这使我想到： 以类似于方法的params关键字为方法允许任意数量的参数的方式。像这样：public class MyInfiniteGenericType<params T[]...
2024-01-10Spark自定义累加器的使用实例详解
累加器（accumulator）是Spark中提供的一种分布式的变量机制，其原理类似于mapreduce，即分布式的改变，然后聚合这些改变。累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数。累加器简单使用Spark内置的提供了Long和Double类型的累加器。下面是一个简单的使用示例，在这个例子中我们...
2024-01-10
Spark中Broadcast的理解
广播变量 应用场景：在提交作业后，task在执行的过程中， 有一个或多个值需要在计算的过程中多次从Driver端拿取时，此时会必然会发生大量的网络IO， 这时，最好用广播变量的方式，将Driver端的变量的值事先广播到每一个Worker端， 以后再计算过程中只需要从本地拿取该值即可，避免网络IO，提高计...
2024-01-10
air4和air5保护套通用吗
品牌型号：ipadair4&&ipadair5系统：iOS14.0&&ios15.7ipadair4和ipadair5保护壳是可以通用的，因为它们的机身尺寸相同。ipadair4和ipadair5的机身高度:247.6毫米（9.74英寸），宽度:178.5毫米（7英寸），厚度:6.1毫米（0.24英寸），所以它们的保护壳可以通用。iPadAir4和iPadAir5在屏幕尺寸，屏幕材质&素质...
2024-02-17Spark SQL中按日期分组聚合
我有一个包含时间戳名为RDD 长整型：root |-- id: string (nullable = true) |-- value1: string (nullable = true) |-- value2: string (nullable = true) |-- time: long (nullable = true) |-- type: string (nullable = true)我正在尝试按值1，值2和时间分组为YYYY-MM-DD。我尝试按演员分组（时间为日期），但随后出现以下错误：Exc...
2024-01-10![[平台建设]Spark任务的诊断调优](/wp-content/uploads/thumbs/688990_thumbnail.jpg)
[平台建设]Spark任务的诊断调优
本文主要根据平台用户平常提交的spark任务思考,调研引入Dr. Elephant, 通过阅读Dr 相关源码, 明白Dr 执行整体流程并对代码进行改造,适配我们的需求.最终转变为平台产品来对用户的Spark任务进行诊断并给出相关调优建议. 背景平台目前大多数任务都...
2024-01-10Spark SQL的where子句排除空值
我正在尝试在Apache Spark sql上运行查询。第一个查询工作正常，但是第二个查询也删除了空值。代码 ：def main(args: Array[String]) { val sc = new SparkContext("local[*]", "Spark") val sqlContext = new SQLContext(sc) val pageViewsDF = getDataframe(sc, sqlContext) println("RUNNING SQL QUERI...
2024-01-10
Spark性能优化指南——初级篇
原文来我的公众号：Spark性能优化指南——初级篇一. Spark作业原理我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。该进程是向集群管理器（Yarn,K8s）申请运行Spark作业需要使用的资源，这里的资源指的就是Executor进程。YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源...
2024-01-10Spark调度架构原理详解
1.启动spark集群，就是执行sbin/start-all.sh,启动master和多个worker节点，master主要作为集群的管理和监控，worker节点主要担任运行各个application的任务。master节点需要让worker节点汇报自身状况，比如CPU,内存多大，这个过程都是通过心跳机制来完成的2.master收到worker的汇报信息之后，会给予worker信息3.driver提...
2024-01-10
Spark学习（四）RDD自定义分区和缓存
一，简介二，自定义分区规则 2.1 普通的分组TopN实现 2.2 自定义分区规则TopN实现三，RDD的缓存 3.1 RDD缓存简介 3.2 RDD缓存方式正文一，简介 在之前的文章中，我们知道RDD的有一个特征：就是一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个...
2024-01-10基于Spark实现随机森林代码
本文实例为大家分享了基于Spark实现随机森林的具体代码，供大家参考，具体内容如下public class RandomForestClassficationTest extends TestCase implements Serializable{ /** * */ private static final long serialVersionUID = 7802523720751354318L; class PredictResult implements Serializable{ ...
2024-01-10如何设置Spark执行器的数量？
如何从Java（或Scala）代码中配置具有SparkConfig和的执行器数量SparkContext？我经常看到2个执行者。看起来像是spark.default.parallelism行不通的，并且是与众不同的。我只需要将执行程序的数量设置为等于集群大小，但是总是只有2个。我知道我的集群大小。如果这很重要，我会在YARN上运行。回答：好的，我...
2024-01-10
Spark的安装及其配置
1.Spark下载 https://archive.apache.org/dist/spark/ 2.上传解压，配置环境变量 配置bin目录解压：tar -zxvf spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local/soft/改名：mv spark-2.4.5-bin-hadoop2.7/ spark-2.4.5配置环境变量：vim /etc/profile添加环境变量：export SPARK_HOME=/usr/local/soft/spark-2.4.5expor...
2024-01-10
Spark两种方法计算分组取TopN
Spark 分组取Top N运算大数据处理中，对数据分组后，取TopN是非常常见的运算。下面我们以一个例子来展示spark如何进行分组取Top的运算。1、RDD方法分组取TopNfrom pyspark import SparkContextsc = SparkContext()准备数据，把数据转换为rdd格式data_list = [ (0, "cat26", 130.9), (0, "cat13", 122.1), (0, "cat95", 119.6), (0, "cat105", 1...
2024-01-10
