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《Spark与Hadoop大数据分析》——3.7 小结

3.7 小结 RDD 是 Spark 中基本的数据单元,Spark 编程就是围绕创建和执行 RDD 上的操作(如变换和动作)进行的。Apache Spark 程序可以在 shell 中交互式执行或通过提交应用程序来执行。它的并行度是由 RDD 中的分区数量决定的。而分区的数量则由 HDFS 文件中的区块数或资源管理器的类型以及用于非 HDFS 文件的配置属性决定。 在内存中缓存 RDD 对于在同一 RDD 上执行多个动作是有用的,因为它提供了更高的性能。当使用 MEMORY_ONLY选项缓存 RDD 时,没有放入内存中的分区将在需要时重新计算。如果重新计算的开销比较大,最好还是选择 MEMORY_AND_DISK 作为持久化的级别。 Spark 的应用程序可以在客户端或集群模式下提交。客户端模式用于开发和测试,而集群模式用于生产部署。S

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Hadoop设置任务执行队列及优先级

Hive设置方法: SET mapreduce.job.queuename=root.up; SET mapreduce.job.priority=HIGH; set tez.queue.name=cmbi; ---- 设置引擎 sethive.execution.engine=mr; sethive.execution.engine=spark; sethive.execution.engine=tez; ---- Pig设置方法: SET mapreduce.job.queuename root.up; SET mapreduce.job.priority HIGH; MapReduce设置方法: Hadoopjar app.jar -D mapreduce.job.queuename=root.up -D mapreduce.job.priority=HIGH 本文转自茄子_2008博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/xd502djj/p/6958946.html,如需转载请自行联系原作者。

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