spark中reduce 更多内容
  • Spark scala API接口介绍

    返回该RDD与其它RDD的笛卡尔积。 表2 Action API 说明 reduce(f: (T, T) => T): 对RDD的元素调用f。 collect(): Array[T] 返回包含RDD中所有元素的一个数组。 count(): Long 返回的是dataset的element的个数。 first():

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  • 导入并配置Oozie样例工程

    “配置”,在搜索框搜索“OOZIE_HTTPS_PORT”,即可查看使用的端口号。 操作步骤 参考获取 MRS 应用开发样例工程,获取样例代码解压目录“src\oozie-examples”目录下的样例工程文件夹“ooziesecurity-examples”的OozieMap

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  • 导入并配置Oozie样例工程

    参考获取MRS应用开发样例工程,获取样例代码解压目录“src\oozie-examples”目录下的样例工程文件夹“ooziesecurity-examples”的OozieMapReduceExample、OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample三个样例工程。

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  • Spark应用开发简介

    化的分布式数据集合,等同于关系数据库的一张表,或者是R/Python的data frame。DataFrame是Spark SQL的最基本的概念,可以通过多种方式创建,例如结构化的数据集、Hive表、外部数据库或者是RDD。 Spark Streaming常用概念 Dstream

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  • Spark Python API接口介绍

    表2 Action API 说明 reduce(f) 对RDD的元素调用Func。 collect() 返回包含RDD中所有元素的一个数组。 count() 返回的是dataset的element的个数。 first() 返回的是dataset的第一个元素。 take(num)

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  • 在Linux环境中调测Spark应用

    在Linux环境调测Spark应用 在Linux环境编包并运行Spark程序 在Linux环境查看Spark程序调测结果 父主题: 调测Spark应用

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  • Spark Core样例程序(Python)

    Spark Core样例程序(Python) 功能简介 统计日志文件本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示,具体代码参见collectFemaleInfo.py: def contains(str, substr): if substr

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  • 在Linux环境中调测Spark应用

    您可以从项目目录下的target文件夹获取到Jar包。 图6 获取jar包 将2生成的Jar包(如CollectFemaleInfo.jar)复制到Spark运行环境下(即Spark客户端),如“/opt/female”。运行Spark应用程序,具体样例程序可参考开发Spark应用。 在Spark任务运行

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  • 获取MRS应用开发样例工程

    Streaming,从kafka读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据,实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据,将统计结果写入kafka。 StructuredStreamingStateScalaExample 在Spark结构流应用,跨批次统计每个sessi

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  • Spark

    Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码,但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样,因此建议使用集群自带jar包。

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    在本地Windows环境调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA查看应用程序运行情况。

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  • 概述

    服务 GaussDB (DWS),MapReduce服务MRS,云数据库RDS等。使用 DLI 的跨源能力,需要先创建跨源连接。 管理控制台界面具体操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。 使用Spark作业跨源访问数据源支持使用scala,pyspark和java三种语言进行开发。 表格存储

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  • 执行analyze table语句,因资源不足出现任务卡住

    执行analyze table语句,因资源不足出现任务卡住 问题 使用spark-sql执行analyze table语句,任务一直卡住,打印的信息如下: spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics; Query ID

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • 在Linux环境中调测Spark应用

    在Linux环境调测Spark应用 在Linux环境编包并运行Spark程序 在Linux环境查看Spark程序调测结果 父主题: 调测Spark应用

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    在本地Windows环境调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA查看应用程序运行情况。

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  • 在Linux环境中调测Spark应用

    您可以从项目目录下的target文件夹获取到Jar包。 图6 获取jar包 将2生成的Jar包(如CollectFemaleInfo.jar)复制到Spark运行环境下(即Spark客户端),如“/opt/female”。运行Spark应用程序,具体样例程序可参考开发Spark应用。 在Spark任务运行

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  • 从MRS导入数据概述

    用户可以将海量业务数据,存储在MRS的分析集群,即使用Hive/Spark组件保存。Hive/Spark的数据文件则保存在HDFS。GaussDB(DWS)支持在相同网络,配置一个GaussDB(DWS)集群连接到一个MRS集群,然后将数据从HDFS的文件读取到GaussDB(DWS)。 确保

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  • Spark Java API接口介绍

    JAVADStreamKafkaWriter.writeToKafkaBySingle() 支持将DStream的数据逐条写入到Kafka。 Spark SQL常用接口 Spark SQL重要的类有: SQLContext:是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。 DataFrame:是一个以命名列方式组织的分布式数据集

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  • ALM-18020 Yarn任务执行超时

    检查队列资源是否不足。 在原生页面找到该任务,查看该任务的“Queue”的队列名。单击原生页面左侧“Scheduler”,在“Applications Queues”页框查找对应的队列名,并下拉展开队列的详细信息,如图所示: 查看队列详情“Used Resources”是否近似等于“Max

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