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Spark分布式计算引擎的应用

什么是分布式计算 基本概念 分布式计算和它相反,运算过程是同时发生在不同机器上执行的,然后通过一定的机制将每台机器的结果聚合得出最后的数据结论--> 和集中式计算相反,分布式计算的一个计算过程将会在多台机器上进行。组件之间彼此进行交互以实现一个共同的目标,把需要进行大量计算的工程数据分区成小块,由多台计算机分别计算,再上传运算结果后,将结果统一合并得出数据结论。 简单说就是1个人干活和100个人干活的区别。 就像CPU从单核变多核一样,然后发展处超线程这种技术,从单台机器的集中式计算发展为多台机器的分布式计算是随着计算机的发展自然而然出现的--> 分布式计算是一门计算机科学的研究课题,涉及到许多分支技术(CS模型、集群技术、通用型分布式计算环境等)。 以下仅涉及其中一部分内容:从分布式计算的理论基础中实现,并且已经得到了大规模生产环境验证的计算框架。 如何实现 要实现分布式计算首先要解决其中两个最重要的问题: 1.如何拆分计算逻辑 2.如何分发计算逻辑 拆分逻辑 计算逻辑要实现分布式,就必须要解决:如何将一个巨大的问题拆分成相对独立的子问题分发到各个机器上求解。 从在哪里发生计算的角度...

Spark操作Hive分区表

版权声明:本文由董可伦首发于https://dongkelun.com,非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/84867600 我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/12/04/sparkHivePatition/ 前言 前面学习总结了Hive分区表,现在学习总结一下Spark如何操作Hive分区表,包括利用Spark DataFrame创建Hive的分区表和Spark向已经存在Hive分区表里插入数据,并记录一下遇到的问题以及如何解决。 1、Spark创建分区表 只写主要代码,完整代码见附录 val data = Array(("001", "张三", 21, "2018"), ("002", "李四", 18, "2017")) val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "name", "age", "year") //可以将append改为overwrite,这样如果表已存在会删掉之前的表,...

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