本篇演示使用Kettle操做Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持,而后用示例说明Kettle如何链接Hadoop,如何导入导出Hadoop集群上的数据,如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句,还会用一个典型的MapReduce转换,说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark做业。
在“ETL与Kettle”(/article/details/)的小结中曾提到,Kettle具备完备的转换步骤与做业项,使它可以支持几乎全部常见数据源。一样Kettle对大数据也提供了强大的支持,这体如今转换步骤与做业项的“Big
PI做业例子,说明如何在Kettle中提交Spark做业。
2/3和Impala。可使用Kettle导出导入Hadoop集群中(HDFS、Hive等)的数据,执行Hive的HiveQL语句。Kettle支持在Hadoop中执行基于MapReduce的Kettle转换,还支持向Spark集群提交做业。这里演示的例子都是Pentaho官方提供示例。从下一篇开始,咱们将创建一个模拟的Hadoop数据仓库,并用使用Kettle完成其上的ETL操做。
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全部问的是 java ,目前还没有大数据部门,马上要组建大数据部门
Spark 调优(算子,参数,Shuffle,内存,序列化,数据本地化) task要计算的数据在本进程Executor的内存中 task所计算的数据在本节点所在的磁盘上 或者 task所计算的数据在本节点其他Executor进程的内存中 task所计算的数据在关系型数据库,如mySQL中 task所计算的数据在同机架的不同节点的磁盘或者Executor内存中 Spark在任务调度时,TaskSchedler在分发任务之前需需要依据数据的位置来分发,最好将task分发到数据所在的节点上,如果TaskScheduler在默认3s内无法执行的话,那么会重试5次,如果依然无法执行,那么TaskSchduler会将数据本地化级别降低一级,再次发送。 优化:适当提高等待时长,为3的倍数,有可能由于网络波动等原因。注意,等待时间不能设置的太长,会是的整个Application的运行时长加长。 Yarn 怎么管理资源 Spark 内存管理,静态和统一内存管理,为啥官方2.0后会用统一内存管理,预处理好还是直接用统一内存管理好 然后问你离职原因,最好不要说事多钱少妹子少干得不爽,比如公司安排你去一个小地方工作一年以上,你有女票,不想异地
首先做一个小时的笔试题目,很基础的,全部可以百度到的 首先自我介绍,项目介绍,大数据一条线的数据流向介绍 每个分区都有一个计算函数 依赖于其他RDD的列表 数据类型(k-v)的RDD分区器 每个分区都有一个优先位置列表
MySQL索引失效的几个典型情况: 1、like 以%开头,索引无效;当like前缀没有%,后缀有%时,索引有效。 2、or语句前后没有同时使用索引。当or左右查询字段只有一个是索引,该索引失效,只有当or左右查询字段均为索引时,才会生效 3、组合索引,不是使用第一列索引,索引失效。 4、数据类型出现隐式转化。如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型,使索引无效,产生全表扫描。 5、在索引列上使用 IS NULL 或 IS NOT NULL操作。索引是不索引空值的,所以这样的操作不能使用索引,可以用其他的办法处理,例如:数字类型,判断大于0,字符串类型设置一个默认值,判断是否等于默认值即可。 6、在索引字段上使用not,<>,!=。不等于操作符是永远不会用到索引的,因此对它的处理只会产生全表扫描。 优化方法: key<>0 改为 key>0 or key<0。 7、对索引字段进行计算操作、字段上使用函数。(索引为 emp(ename,empno,sal)) 8、当全表扫描速度比索引速度快时,mysql会使用全表扫描,此时索引失效。 可以使用explain命令加在要分析的sql语句前面,在执行结果中查看key这一列的值,如果为NULL,说明没有使用索引。