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MapReduce服务 MRS

 

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    mapreduce spark rdd 更多内容

  • Spark Python API接口介绍

    该类的python应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dat

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  • 配置内存

    GC，需要优化GC。把RDD做Cache操作，通过日志查看RDD在内存中的大小，如果数据太大，需要改变RDD的存储级别来优化。 操作步骤 优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的conf/spark-defaults.conf配置文件中，在spark.driver.ex

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  • HDFS调用FileInputFormat的getsplit的时候出现数组越界

    apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD

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  • Spark Scala API接口介绍

    用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD等。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供

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  • Spark scala API接口介绍

    用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD等。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供

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  • Spark Scala API接口介绍

    a应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群，创建RDD等。 SparkConf：Spark应用配置类，如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类

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  • Spark Core内存调优

    GC，需要优化GC。把RDD做Cache操作，通过日志查看RDD在内存中的大小，如果数据太大，需要改变RDD的存储级别来优化。 操作步骤 优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark.driver.extraJavaOptions和spark

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  • Spark Python API接口介绍

    该类的python应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Dat

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  • Spark Python接口介绍

    的python应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。 pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。 pyspark.RDD（Resilient Distributed Datas

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  • scala样例代码

    provider.redis._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Test_Redis_RDD { def main(args: Array[String]):

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  • HDFS调用FileInputFormat的getsplit的时候出现数组越界

    apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$partitions$2.apply(RDD.scala:237) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:120) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD

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  • Spark Java API接口介绍

    Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Jav

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  • foreachPartition接口使用

    将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials

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  • Tez

    效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明，请参见：https://tez.apache.org/。 Tez和MapReduce间的关系 Tez采用了DAG来组织MapReduce任务（DAG中一个节点就是一个RDD，边表示对RDD的操作）。它的核心思

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  • BulkDelete接口使用

    并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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  • Spark Java API接口介绍

    Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Jav

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  • Spark Java API接口介绍

    Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Jav

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  • BulkPut接口使用

    服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials.hbase.enable

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  • BulkDelete接口使用

    SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaHBaseBulkDeleteExample " + tableName); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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  • BulkGet接口使用

    将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn.security.credentials

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  • BulkGet接口使用

    并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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