scala雾中风景(2): 小括号与花括号 2条回复 下面的问题,表面上看是小括号与花括号的问题。 // map方法这样写不能编译通过 scala> List(2).map( case 2 => "OK" ) // 换做花括号就可以了 scala> List(2).map{ case 2 => "OK" } 不了解原因的话,觉得很诡异。分析一下,首先,map方法接受一个函数,这个函数将List中的元素映射为其他类型。 实际上case 2 => "OK" 不是一段lambda表…

2021年9月15日 0条评论 8点热度 阅读全文

概要 有时在开发过程中,会遇到需要在算子函数中使用外部变量的场景(尤其是大变量,比如100M以上的大集合),那么此时就应该使用Spark的广播(Broadcast)功能来提升性能。 在算子函数中使用到外部变量时,默认情况下,Spark会将该变量复制多个副本,通过网络传输到task中,此时每个task都有一个变量副本。如果变量本身比较大的话(比如100M,甚至1G),那么大量的变量副本在网络中传输的性能开销,以及在各个节点的Executor中占用过多内存导致的频繁GC,都会极大地影响性能。 因此对于上述情况,如果使用…

2021年9月11日 0条评论 4点热度 阅读全文

1.当在算子内使用到Driver端的一个变量的时候,这个变量封装到Task中,变为一个变量副本,发送到Executor中执行 2.由于task 的数量一般大于executor 的数量,会产生很多的变量副本,会降低任务执行的速度 3.使用广播变量的步骤 在 Driver端定义一个广播变量 在算子中如果使用到广播变量,会先向executor 中索取 如果executor中没有这个广播变量,executor回去Driver端获取广播变量 后续的 Task 可以直接使用 使用广播变量后 广播变量的 副本数 M<= e…

2021年7月24日 0条评论 3点热度 阅读全文

Spark性能调优之——在实际项目中广播大变量 为什么要用广播变量? 一、一个Spark Application Driver进程 其实就是我们写的Spark作业,打成jar运行起来的主进程。 比如一个1M的map(随机抽取的map) ,创建1000个副本,网络传输!分到1000个机器上,则占用了1G内存。 不必要的网络消耗,和内存消耗。 二、会出现的恶劣情况: 如果你是从哪个表里面读取了一些维度数据,比方说,所有商品的品类的信息,在某个算子函数中使用到100M。 1000个task 。100G的数据,要进行网络传…

2021年7月9日 0条评论 5点热度 阅读全文

     take和 collect操作类似,都是从远程集群上获取元素,只是collect操作获取的所有数据,而take操作是获取前n个元素 直接上代码: public static void myTake(){         SparkConf conf=new SparkConf()         .setMaster("local")  …

2021年7月7日 0条评论 10点热度 阅读全文

一、使用广播变量的好处 1、Driver每次分发任务的时候会把task和计算逻辑的变量发送给Executor。不使用广播变量,在每个Executor中有多少个task就有多少个Driver端变量副本。这样会导致消耗大量的内存导致严重的后果。 2、使用广播变量的好处,不需要每个task带上一份变量副本,而是变成每个节点的executor才一份副本。这样的话, 就可以让变量产生的副本大大减少; 二、广播变量的原理 广播变量,初始的时候,就在Drvier上有一份副本。task在运行的时候,想要使用广播变量中的数据,此时首…

2021年5月17日 0条评论 5点热度 阅读全文

在eclipse中查看内存溢出的案例: package main; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * @author 刘卫卫 * 2018年9月12日下午3:22:49 */ public class HeapOOM { public static void main(String[] args) { List<String> list = new ArrayList<>(); while(true) { lis…

2021年5月1日 0条评论 62点热度 阅读全文

限于机器个数限制,本次搭建3个节点的集群,其中包含1个master节点(Hdfs namenode and yarn resourceManger)和三个(包括Master)slave节点(hdfs datanode 和Yarn nodeManger) 本次搭建,启动了keberos安全验证 版本 sottware version jdk jdk11 hadoop hadoop-3.2.2.tar.gz spark spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz ubuntu Ubuntu18.04 准…

2021年4月22日 0条评论 61点热度 阅读全文

【前言:Spark目前提供了两种有限定类型的共享变量:广播变量和累加器,今天主要介绍一下基于Spark2.4版本的广播变量。先前的版本比如Spark2.1之前的广播变量有两种实现:HttpBroadcast和TorrentBroadcast,但是鉴于HttpBroadcast有各种弊端,目前已经舍弃这种实现,本篇文章也主要阐述TorrentBroadcast】 广播变量概述 广播变量是一个只读变量,通过它我们可以将一些共享数据集或者大变量缓存在Spark集群中的各个机器上而不用每个task都需要copy一个副本,后…

2021年3月11日 0条评论 2点热度 阅读全文

文章目录 元组 定义元组 访问元组 迭代元组 元组转为字符串 元组 元组是一个可以存放不同类型对象的集合,元组中的元素不可以修改 定义元组 共有三种方法: 其中第二种里面的Tuple4,4表示的是元组的长度 scala目前支持的元组长度最大到22,就意味着只能选择Tuple1~Tuple22 ==元组的实际类型取决于元素的数量和元素的类型【eg:(20,“青岛”)的类型是Tuple2(Int,String)】 == package scalaP object tuple { def main(args: Array…

2021年2月26日 0条评论 7点热度 阅读全文