SparkStreming：使用Checkpoint创建StreamingContext修改executor-cores、executor-...-低调大师

SparkStreming：使用Checkpoint创建StreamingContext修改executor-cores、executor-...

2019-08-16 756

在使用SparkStreaming时，使用StreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, functionToCreateContext _)创建StreamingContext。代码示例如下：

// Function to create and setup a new StreamingContext
    def functionToCreateContext(): StreamingContext = {

      val conf = new SparkConf().setAppName("UserBrowse")
      val ssc = new StreamingContext(conf, batchInterval)

      //通过LogHubCu

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/714853

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SparkSQL的3种Join实现

5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？欢迎您关注《大数据成神之路》引言 Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。对于Spark来说有3中Join的实现，每种Join对应着不同的应用场景： Broadcast Hash Join ：适合一张较小的表和一张大表进行join Shuffle Hash Join : 适合一张小表和一张大表进行join，或者是两张小表之间的join Sort Merge Join ：适合两张较大的表之间进行join 前两者都基于的是Hash Join，只不过在hash join之前需要先shuffle还是先broadcast。下面将详细的解释一下这三种不同的join的具体原理。 Hash Join 先来看看这样一条SQL语句： select * from order,item where item.id = order.i_id ...

2019-08-16

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2019-08-20

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