目录1.分析题（1）常见大数据计算模式及其解决的主要问题。（2）sparkstreaming的运行原理。（3）spark能不能取代Hadoop，理由是什么。（4）spark中的宽依赖和窄依赖分别是什么，它们的区别是什么。（5）划分stage的方法，在图中划分stage。（6）函数式编程的特点，其与命令式编程的区别。2.程序填空（1）创建RDD的

  REPL为Read-Eval-PrintLoop的简写，为一种简易的，可交互式的编程环境，使用者可以方便的调试相关代码：  Read：读取用户输入；  Eval：计算输入的数据；  Print：输出所计算的数据；  Loop：循环执行上述流程；  目前多种编程语言也都官方自带了REPL工具，如nodeJS、Scala、Python

参考：(80条消息)spark优化之分区插入_大怀特的博客-CSDN博客_spark插入 //覆盖指定分区table("tv_group").write.option("partitionOverwriteMode","dynamic").partitionBy("store_id","group_id").mode(SaveMode.Overwrite).save("x

1，运行hive时，出现包错误 原因：spark版本升级到2.x以后,原有lib目录下的大JAR包被分散成多个小JAR包，原来的spark-assembly-*.jar已经不存在，所以hive没有办法找到这个JAR包。要做的只是将hive中的启动文件中的sparkAssemblyPath这一行更改为之前安装spark的jar包路径即可。解决方

打印spark处理失败的日志SparkLauncherlauncher=sparkJobUtil.buildSparkLauncher(feedConfig,appName,params);SparkAppHandlehandler=launcher.startApplication();intexitCode=-1;while(handler.getState()==null||!handler.getState().isFinal()){if(ha

scala>valemployee=sqlparquet.read.json("employee.json")这里将txt转化为parquet应该也行employee:org.apache.spark.sql.DataFrame=[_corrupt_record:string,age:string...2morefields]scala>employee.write.parquet("employee.parquet&quot

未交原因：忘记交了 1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。spark出现的目的是为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板。我们知道最初的计算框架叫mapreduce，他的缺点是计算速度慢，还有一个就是代码比较麻烦，所以有了hive；hive是把类sql的语句转换成mapred

sparkstreamingDS转成DF写代码packagecom.shujia.spark.streamingimportorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}importorg.apache.spark.streaming.dstream.ReceiverInputDStreamimport

Spark解决问题配置pom.xml文件<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation=&q

WordCount基本流程和spark实现基本流程1.创建spark环境2.创建创建spark上下文对象，也就是spark写代码的入口3.读取文件中的数据4.首先将每一行数据展开，让每一个word单独一行5.将word进行分组6.对word出现的次数分别统计7.将结果保存在新的文件中代码实现objectDemo1W

在大数据使用、开发过程的性能优化一般可以从以下角度着手进行。SQL语句优化。使用关系数据库的时候，SQL优化是数据库优化的重要手段，因为实现同样功能但是不同的SQL写法可能带来的性能差距是数量级的。我们知道在大数据分析时，由于数据量规模巨大，所以SQL语句写法引起的性能

Spark—算子—spark缓存策略转换算子和操作算子转换算子转换算子：将一个RDD转换成另一个RDD，转换算子是懒执行，需要action算子来触发执行操作算子触发任务执行，一个action算子会触发一次任务执行，同时每一个action算子都会触发前面的代码执行packagecom.core.day2importorg.a

Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark特点Spark具有如下几个主要特点：运行速度快：Spark使用先进的DAG（DirectedAcyclicGraph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内

〇、规划1、电脑重装2、安装需要的软件3、Git提交代码4、使用maven配置spark并进行编程5、搭建虚拟机集群6、使用Git构建个人主页，使用Nginx构建个人主页7、远程连接Linux8、本地安装docker9、spark读表数据10、构建Hadoop环境一、回来的计划SQL&整理data保存&下载操

sparksubjectsubject_1:lag函数的使用场景（灵活）公司代码,年度,1月-------------------------12月的收入金额burk,year,tsl01,tsl02,tsl03,tsl04,tsl05,tsl06,tsl07,tsl08,tsl09,tsl10,tsl11,tsl12853101,2010,100200,25002,19440,20550,14990,17227,40990,28778,19088,29889,1

Spark关键词：spark计算引擎，资源调度（申请资源），任务调度（执行task）累加器，广播变量。spark计算引擎，资源调度（申请资源），任务调度（执行task）注：此此流程使用yarn-client模式1-7为资源调度（申请资源）1在本地启动Driver程序2.向RM申请启动AM3.AM随机分配一个节点启动AM4.启动A

Spark的算子的分类从大方向来说，Spark算子大致可以分为以下两类:Transformation变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行，需要等到有Action操作的时候才会

sparkstreaming实时计算的案例数据{"car":"皖A9A7N2","city_code":"340500","county_code":"340522","card":117988031603010,"camera_id":"00001","orientation":"西南&q

Spark内核RDDResilientDistributedDataset（弹性分布式数据集）五大特性:AlistofpartitionsAfunctionforcomputingeachsplitAlistofdependenciesonotherRDDsOptionally,aPartitionerforkey-valueRDDsOptionally,alistofpreferredlocationstocomp

背景由于需要查看原始数据，而原始数据实时产生，数据量较大，大约1万/分钟，写入MDB占用MDB的流量带宽，故考虑将原始数据写入Hive 逻辑SparkStreaming作业中将消费的RDD整体处理为一个临时表，然后insertinto到Hive表当日分区，即追加到当日分区 现状写入少部分数据后就没有新数据

前言最近由于工作需要，要分析大几百G的Nginx日志数据。之前也有过类似的需求，但那个时候数据量不多。一次只有几百兆，或者几个G。因为数据都在Hive里面，当时的做法是：把数据从Hive导到MySQL，然后写代码查询MySQL并处理。如果你的处理逻辑比较简单，或只是查询统计，不会设计上游的服务调用，

Spark_常用算子sortBy-sortBy:指定一个字段进行排序，默认是升序,ascending=false：降序packagecom.core.day2importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectDemo13Sort{defmain(args:Array[String]):Unit={val

Spark集群搭建（不常用）1、上传解压，配置环境变量配置bin目录,解压重命名tar-xvfspark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz配置环境变量mvspark-2.4.5-bin-hadoop2.7spark-2.4.5环境变量配置完成后记得source一下2.修改配置文件修改配置文件confcpspark-env.sh.templatesp

spark-调优（代码）在编写代码时可以进行优化避免创建重复的RDD尽可能复用同一个RDD对多次使用的RDD进行持久化尽量避免使用shuffle类算子使用map-side预聚合的shuffle操作使用高性能的算子广播大变量使用Kryo优化序列化性能优化数据结构使用高性能的库fastutil1.对多

提到格里芬—Griffin，大家想到更多的是篮球明星或者战队名，但在大数据领域ApacheGriffin（以下简称Griffin）可是数据质量领域响当当的一哥。先说一句：Griffin是大数据质量监控领域唯一的Apache项目，懂了吧。​在不重视数据质量的大数据发展时期，Griffin并不能引起重视，但是随着数据治

spark-调优（配置层面）1.executor的配置（重点）--num-executorsexecutor的数量--executor-memory每一个executor的内存--executor-cores每一个executor的核心数--driver-memoryDriver的内存1G-2G(保存广播变量)--spark.storage.memoryFraction用于缓存的内存占比默认时0.6,

Spark初识回顾一下前面的MapReduce流程，可以更好的学习sparkspark的框架spark为什么比hadoop速度快spark支持哪些语言spark的运行模式有哪些spark的单词统计packagecom.coreimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}ob

spark与MapReduce的区别内存和磁盘的区别spark最核心的概念是RDD（弹性分布式数据集），它的所有RDD在并行运算过程程中，可以做到数据共享，也就是可以重复使用mr在计算过程中mapr：一次数据过程包含从共享文件系统读取数据、进行计算、完成计算、写入计算结果到共享存储中，在计算过程中

spark-算子groupBy-分组packagecom.coreimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectDemo7GroupBy{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf()conf.setAppName("map")

sparksql整合hive在sparksql中使用hive的元数据sparksql是使用spark进行计算的，hive使用MR进行计算的1、在hive的hive-site.xml修改一行配置，增加了这一行配置之后，以后在使用hive之前都需要先启动元数据服务cd/usr/local/soft/hive-1.2.1/conf/<property><name>hive.met