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Spark应用开发简介
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每个Dataset还有一个非类型视图，即由多个列组成的DataSet，称为DataFrame。 DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创
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Spark应用开发简介
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每个Dataset还有一个非类型视图，即由多个列组成的DataSet，称为DataFrame。 DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创
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每个Dataset还有一个非类型视图，即由多个列组成的DataSet，称为DataFrame。 DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创
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使用External Shuffle Service提升Spark Core性能
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Collection）而不能为其他Executor提供shuffle数据时，会影响任务运行。 External shuffle Service是长期存在于NodeManager进程中的一个辅助服务。通过该服务来抓取shuffle数据，减少了Executor的压力，在Executor GC的时候也不会影响其他Executor的任务运行。
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Spark应用开发简介
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每个Dataset还有一个非类型视图，即由多个列组成的DataSet，称为DataFrame。 DataFrame是一个由多个列组成的结构化的分布式数据集合，等同于关系数据库中的一张表，或者是R/Python中的data frame。DataFrame是Spark SQL中的最基本的概念，可以通过多种方式创
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MapReduce大任务的AM调优
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因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“
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MapReduce大任务的AM调优
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因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“
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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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运行Spark任务发现大量shuffle结果丢失
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运行Spark任务发现大量shuffle结果丢失 问题现象 Spark任务运行失败，查看任务日志发现大量打印shuffle文件丢失。 原因分析 Spark运行的时候会将临时产生的shuffle文件放在executor的临时目录中，方便后面获取。 而当某个executor异常退出时
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如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度
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partitions提高shuffle read task的并行度来进行解决。 设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 用户可在JDBC中通过set方式设置dli.sql.shuffle.partitions参数。具体方法如下： Statement st = conn
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Spark应用开发建议
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30%以上的数据），建议使用coalesce算子，手动减少RDD的partition数量，将RDD中的数据压缩到更少的partition中去。因为filter之后，RDD的每个partition中都会有很多数据被过滤掉，此时如果照常进行后续的计算，其实每个task处理的parti
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经验总结
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Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子
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经验总结
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Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。 遇到下列场景，可选择使用coalesce算子：
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MapReduce服务 MRS
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MapReduce服务 MRS
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MapReduce任务提交样例 MapReduce服务 MRS MapReduce多组件调用样例 23:46 MapReduce多组件调用样例 MapReduce服务 MRS Hive的HCatalog接口调用样例 10:40 Hive的HCatalog接口调用样例 MapReduce服务 MRS Hive的JDBC接口调用样例
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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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开发MapReduce应用
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MapReduce接口介绍
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MapReduce日志介绍
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tid}” 运行中的任务日志存储在以上路径中，运行结束后会基于YARN的配置是否汇聚到HDFS目录中，详情请参见Yarn常用配置参数。 日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：
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