MapReduce和Spark的区别是什么？ 自己最近在学习大数据，对于MapReduce和Spark的区别有点搞不太清楚，谁能帮忙解答一下
数据倾斜处理一般从什么地方入手 触发shuffle的常见算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。要解决数据倾斜的问题，首先要定位数据倾斜发生在什么地方，首先是哪个stage，直接在Web UI上看就可以，然后查看运行耗时的task，查看数据是否倾斜了！根据这个task，根据stage划分原理，推算出数据倾斜发生在哪个shuffle类算子上。查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 根据执行操作的不同，可以有很多种查看key分布的方式：1，如果是Spark SQL中的group by、join语句导致的数据倾斜，那么就查询一下SQL中使用的表的key分布情况。2，如果是Spark RDD执行shuffle算子导致的数据倾斜，那么可以在Spark作业中加入查看key分布的代码，比如RDD.countByKey()。然后对统计出来各个key出现的次数，collect、take到客户端打印一下，就可以看到key的分布情况。比如针对wordCount案例，最后的reduceByKey算子导致了数据倾斜：val sampledPairs=pairs.sample(false，0.1)/对pairs采样10%val sampledWordCounts=sampledPairs.countByKey()sampledWordCounts.foreach(println(_))数据倾斜的解决办法 方案一：使用Hive ETL预处理数据 适用场景：导致数据倾斜的是Hive表，Hive表中。
聚合数据的nba接口怎么解析数据 java解析JSON步骤1、服务器端将数据转换成json字符串首先、服务器端项目要导入json的jar包和json所依赖的jar包至builtPath路径下然后将数据转为json字符串，核心函数是：public static String createJsonString(String key，Object value){JSONObject jsonObject=new JSONObject()；jsonObject.put(key，value)；return jsonObject.toString()；}2、客户端将json字符串转换为相应的javaBean客户端获取json字符串（因为android项目中已经集成了json的jar包所以这里无需导入）public class HttpUtil{public static String getJsonContent(String urlStr){try{/获取HttpURLConnection连接对象URL url=new URL(urlStr)；HttpURLConnection httpConn=(HttpURLConnection)urlopenConnection()；设置连接属性httpConn.setConnectTimeout(3000)；httpConn.setDoInput(true)；httpConn.setRequestMethod(\"GET\")；获取相应码int respCode=httpConn.getResponseCode()；if(respCode=200){return ConvertStream2Json(httpConn.getInputStream())；}}catch(MalformedURLException e){TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace()；}catch(IOException e){TODO Auto-。
现在常用的java框架有哪些？
MapReduce如何解决数据倾斜？ 2017-10-23 细柳条 小秀才翻译铺 前言：数据倾斜是日常大数据查询中隐形的一个BUG，遇不到它时你觉得数据…
SQL中，distributed by()有什么功能，是分组吗？ 1.1distribute by 和group by都是2113按照key值划分数据都是使用reduce操作唯一不5261同，distribute by 只是单纯的分散数据，而group by 把相4102同key的数据聚集到1653一起，后续必须是聚合操作1.2order by 与sort byorder by 是全局排序sort by 只是确保每个reduce上面输出的数据有序，如果只有一个reduce时，和order by作用一样2 应用场景map输出的文件大小不均reduce输出文件大小不均小文件过多文件超大
Spark中的RDD是什么技术，怎么理解和使用？ 1、RDD是什么RDD：Spark的核心概念是RDD(resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。为什么会产生RDD？（1）传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。RDD正是解决这一缺点的抽象方法。（2）RDD的具体描述RDD（弹性数据集）是Spark提供的最重要的抽象的概念，它是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编 操作集合的方式，进行各种并行操作。可以将RDD理解为一个具有容错机制的特殊集合，它提供了一种只读、只能有已存在的RDD变换而来的共享内存，然后将 所有数据都加载到内存中，方便进行多次重用。a.他是分布式的，可以分布在多台机器上，进行计算。b.他是弹性的，计算过程中内错不够时它会和磁盘进行数 据交换。c.这些限制可以极大的降低自动容错开销d.实质是一种更为通用的迭代并行计算框架，用户可以显示的控制计算的中间结果，然后将其自由运用于之后 的计算。（3）RDD的容错机制实现分布式数据集容错方法有两种：数据检查点和记录更新RDD采用。
