spark lzo

编辑spark-env.sh

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib64:/usr/hdp/2.2.6.0-2800/hadoop/lib/native/Linux-amd64-64

export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf

export YARN_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf

export SPARK_CLASSPATH=${SPARK_CLASSPATH}:/usr/hdp/current/share/lzo/0.6.0/lib/hadoop-lzo-0.6.0.jar

时间： 2024-10-07 04:11:26

spark lzo的相关文章

【总结】spark按文本格式和Lzo格式处理Lzo压缩文件的比较

1.描述spark中怎么加载lzo压缩格式的文件 2.比较lzo格式文件以textFile方式和LzoTextInputFormat方式计算数据,Running Tasks个数的影响 a.确保lzo文件所在文件夹中生成lzo.index索引文件 b.以LzoTextInputFormat处理,能够正常按分块数分配Tasks 查看文件块数量 [[email protected] ~]$ hdfs fsck /wh/source/hotel.2017-08-07.txt_10.10.16.105_2

spark支持lzo

在 spark-env.sh中添加 export SPARK_LIBRARY_PATH=$SPARK_LIBRARY_PATH:/usr/hdp/current/share/lzo/0.6.0/lib/native/Linux-amd64-64/* export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/usr/hdp/2.2.8.0-3150/spark/lib/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar

spark取得lzo压缩文件报错 java.lang.ClassNotFoundException

恩,这个问题,反正是我从来没有注意的问题,但今天还是写出来吧 配置信息 hadoop core-site.xml配置 <property>    <name>io.compression.codecs</name>         <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lz

在Spark中使用Kryo序列化

spark序列化 对于优化<网络性能>极为重要,将RDD以序列化格式来保存减少内存占用. spark.serializer=org.apache.spark.serializer.JavaSerialization Spark默认 使用Java自带的ObjectOutputStream 框架来序列化对象,这样任何实现了 java.io.Serializable 接口的对象,都能被序列化.同时,还可以通过扩展 java.io.Externalizable 来控制序列化性能.Java序列化很灵活但

在Spark程序中使用压缩

当大片连续区域进行数据存储并且存储区域中数据重复性高的状况下,数据适合进行压缩.数组或者对象序列化后的数据块可以考虑压缩.所以序列化后的数据可以压缩,使数据紧缩,减少空间开销. 1. Spark对压缩方式的选择 压缩采用了两种算法:Snappy和LZF,底层分别采用了两个第三方库实现,同时可以自定义其他压缩库对Spark进行扩展.Snappy提供了更高的压缩速度,LZF提供了更高的压缩比,用户可以根据具体需求选择压缩方式.压缩格式及解编码器如下.·LZF:org.apache.spark.io.

Spark on Yarn ”爬坑“集锦（spark1.2）

一.概述 Ha,已经有两个月没有更新blog了.由于近排公司需要引入Spark相关技术,我也是作为技术攻关人员之一,在这段时间使用Spark遇到了挺多问题,跌的坑也比较多,这篇blog主要总结一下这段时间使用Spark遇到的一些问题. 二.遇到的"坑"和爬坑思路 1.SparkSql on yarn-client模式遇到找不到mysql驱动包问题. 解决方案:这个比较简单直接编辑$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh文件,将mysql的驱动jarexport进去,如

【总结】Spark优化-多Job并发执行

Spark程序中一个Job的触发是通过一个Action算子,比如count(), saveAsTextFile()等 在这次Spark优化测试中,从Hive中读取数据,将其另外保存四份,其中两个Job采用串行方式,另外两个Job采用并行方式.将任务提交到Yarn中执行.能够明显看出串行与兵线处理的性能. 每个Job执行时间: JobID 开始时间 结束时间 耗时 Job 0 16:59:45 17:00:34 49s Job 1 17:00:34 17:01:13 39s Job 2 17:01

Spark工程开发前台技术实现与后台函数调用

Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎.可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架.基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上50倍以上,基于磁盘的计算速度也快于10倍以上.Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上,可以轻松读取Hadoop的任何数据.能够读取HBase.HDFS等Hadoop的数据源. 从Spark 1.0版本起,Spark开始支持Spark SQL,它最主要的用途之一就是能够直接从Spark平台上面获取数据.并且

Spark SQL and DataFrame Guide(1.4.1)——之Data Sources

数据源(Data Sources) Spark SQL通过DataFrame接口支持多种数据源操作.一个DataFrame可以作为正常的RDD操作,也可以被注册为临时表. 1. 通用的Load/Save函数 默认的数据源适用所有操作(可以用spark.sql.sources.default设置默认值) 之后,我们就可以使用hadoop fs -ls /user/hadoopuser/在此目录下找到namesAndFavColors.parquet文件. 手动指定数据源选项 我们可以手动指定数据源