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Spark——分布式并行计算概念

一,概念 一个资源密集型的任务,需要一组资源并行的完成,当计算机任务过重,就把计算任务拆分,然后放到多个计算节点上同时执行,这就是分布式并行计算啦。分布式并行计算,强调用硬件的堆叠,来解决问题。 spark解决的问题:有了spark,只要把数据和程序交给spark,它会机智地进行数据切分、算法复制、分布执行、结果合并。spark屏蔽了分布并行计算的细节,让我们可以快速开发分布并行的应用。 二,基于数据集的计算框架 spark的计算范式是数据集上的计算,在实用spark的时候,要按照spark的范式写算法。Spark在数据集的层次上进行分布并行计算,它只认成堆的数据。 提交给spark的任务,都必须满足两个条件: 数据是可以分块的,每块构成一个集合。 算法只能在集合级别执行操作。 比如,对于文本文件,在Spark中,一行就是一条记录,若干条记录组成一个集合。我们 原来的算法直接在每一行上进行计算,就不行了。需要先构建数据集,然后通过数据集的操作, 实现我们的目的。 所以,Spark是一种粗粒度、基于数据集的并行计算框架。 三,Spark基本概念及拆分任务的流程 1...

hive数据迁移

比如需要把生产的hive集群数据迁移到另一个集群,hive提供了2个命令工具,可以实现表的批量迁移。 [export/import] 设置默认需要导出的hive数据库 在hive目录/etc/alternatives/hive-conf下添加.hiverc vi ~/.hiverc use test; 创建数据临时目录 hdfs dfs -mkdir /tmp/test 生成导出数据脚本 hive -e "show tables " | awk '{printf "export table %s to |/tmp/hive-export/%s|;\n",$1,$1}' | sed "s/|/'/g" > /home/hive/qcf/export.hql 手工导出数据到hdfs hive -f export.hql - 下载hdfs数据到本地并传送到目标hadoop集群的/tmp/ test 目录 先get到本地: hdfs dfs -get /tmp/ test /* 然后put到目标集群上 hdfs dfs -put * /tmp/test 构造导入语句 cp export....

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