为什么需要SparkMapReduce的缺点1.抽象层次太低，大量底层逻辑需要开发者手工完成2.只有map和reduce两个操作3.每一个job的计算结果都会存储在HDFS中，所以每一步计算成本很高4.只支持批处理，却反对流数据处理的支持Spark支持各种丰富的操作，而且速度远超MapReduce下图是Sp

本文采用cdh版本spark-1.6.0-cdh5.12.01.源码包下载 2.进入根目录编译，编译的方式有2种mavenmvncleanpackage\-DskipTests-Phadoop-2.6\-Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.12.0-Pyarn\-Phive-1.1.0-Phive-thriftservermake-distribution./make-distribution.sh

错误分析堆栈信息中有一个错误信息：Jobabortedduetostagefailure:Task1instage2.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask1.3instage2.0(TID264,idc-xx-xx-3-30.d.xx.com,executor2):java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace根据提示信息可以

https://blog.csdn.net/qq_32023541/article/details/79127882让我们对kafka有个一初步的了解。其实吧，我们知道，数据可以从某个角度分成两类，第一类是批量数据，也就是已经放好的数据，打个比方，就像池塘的水，不会流动，你想怎么计算就怎么计算，你可以统计一下水量，也可以将它们做别的用途，但水

一.代码实现1packagebig.data.analyse.scala.secondsort23importorg.apache.log4j.{Level,Logger}4importorg.apache.spark.sql.SparkSession56/**二次排序7*Createdbyzhenon2019/5/29.8*/9classSecondSortByKey(valfirst:Int,valsecond:Int)

转型大数据适合的人群1、JavaJava编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！2、PythonPython往往在大数据处理框架中得到支持。3、Linux运维企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的，

大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。科多大数据希望能为你开始学习大数据的征程提供帮助，以及在大数据产业领域找到工作指明道路。一、大数据技术基础1、linux操作基础·linux系统简介

笔记汇总1.Zookeeper用于集群主备切换。2.YARN让集群具备更好的扩展性。3.Spark没有存储能力。4.Spark的Master负责集群的资源管理，Slave用于执行计算任务。5.Hadoop从2.x开始，把存储和计算分离开来，形成两个相对独立的子集群：HDFS和YARN，MapReduce依附于YARN来运行。6.

Flink简介Flink的核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布，数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以方便用户编写分布式任务：1.DataSetAPI,对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可

SparkSQL支持两种方式将现有RDD转换为DataFrame。第一种方法使用反射来推断RDD的schema并创建DataSet然后将其转化为DataFrame。这种基于反射方法十分简便，但是前提是在您编写Spark应用程序时就已经知道RDD的schema类型。第二种方法是通过编程接口，使用您构建的StructType，然后将其应

一、spark集群运算的模式Spark有很多种模式，最简单就是单机本地模式，还有单机伪分布式模式，复杂的则运行在集群中，目前能很好的运行在Yarn和Mesos中，当然Spark还有自带的Standalone模式，对于大多数情况Standalone模式就足够了，如果企业已经有Yarn或者Mesos环境，也是很方

一、Spark与Scala版本兼容问题：Spark运行在Java8+，Python2.7+/3.4+和R3.1+上。对于ScalaAPI，Spark2.4.2使用Scala2.12。您需要使用兼容的Scala版本（2.12.x）。请注意，自Spark2.2.0起，对2.6.5之前的Java7，Python2.6和旧Hadoop版本的支持已被删除。自2.3.0起，对Scala2.

ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是--Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再

yarncluster模式例行任务一般会采用这种方式运行指定固定的executor数作业常用的参数都在其中指定了，后面的运行脚本会省略spark-submit\--masteryarn-cluster\--deploy-modecluster\#集群运行模式--namewordcount_${date}\

在看sparkContext之前，先回顾一下Scala的语法。Scala构造函数分主构造和辅构造函数，辅构造函数是关键字def+this定义的，而类中不在方法体也不在辅构造函数中的代码就是主构造函数，实例化对象的时候主构造函数都会被执行，例：classperson(nameString,ageInt){println("主

 参考： RDD programming guidehttp://spark.apache.org/docs/latestdd-programming-guide.html SQL programming guidehttp://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html  we highly recommend you to switch to use Dataset, which has

一、兼容问题Spark运行在Java8+，Python2.7+/3.4+和R3.1+上。对于ScalaAPI，Spark2.4.2使用Scala2.12。您需要使用兼容的Scala版本（2.12.x）。请注意，自Spark2.2.0起，对2.6.5之前的Java7，Python2.6和旧Hadoop版本的支持已被删除。自2.3.0起，对Scala2.10的支持被删除。

packagecom.javartisan.demoimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectSparkLocal{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=SparkSession.builder().master("local[*]").appName("sparktest").getOrCreate()importspar

一、sparkstreaming和storm有何区别？一个实时毫秒，一个准实时亚秒，不过storm的吞吐率比较低。 二、spark有哪些组件？Master：管理集群和节点，不参与计算。Worker：计算节点，进程本身不参与计算，和master汇报。Driver：运行程序的main方法，创建sparkcontext对象。Sparkcontext：控制整

本教程源于2016年3月出版书籍《Spark原理、机制及应用》，如有兴趣，请支持正版书籍。随着互联网为代表的信息技术深度发展，其背后由于历史积累产生了TB、PB甚至EB级数据量，由于传统机器的软硬件不足以支持如此庞大的数据量的存储、管理及分析能力，因而专门应对大数据的分布式处理技

♥️大数据开发是干什么的？大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。大数据开发其实分两种，第一类是编写一

专注于编程、互联网动态。最终将总结的技术、心得、经验（包括但不局限于:数据结构与算法、框架、分布式、高并发、jvm、源码分析等等）分享给大家，这里不只限于技术！还有职场心得、生活感悟、以及面经。微信搜索公众号 "java大数据修炼之道"，关注公众号，你想要的第一时间送达！ 先

Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等

第一：什么是大数据来看看维基百科的定义大数据（英语：Bigdata或Megadata），或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小型数据集相比，

本文内容适用范围：Spark2.4全系列√(已发布：2.4.0) Spark2.3全系列√(已发布：2.3.0~2.3.2) Spark2.2全系列√(已发布：2.2.0~2.2.3)本文目录一、引言：Spark2.0时代二、从StructuredData到StructuredStreaming三、StructuredStreaming：无限增长的表格四、St

 sparksql可以说是spark中的精华部分了，我感觉整体复杂度是sparkstreaming的5倍以上，现在spark官方主推structedstreaming，sparkstreaming维护的也不积极了，我们基于spark来构建大数据计算任务，重心也要向DataSet转移，原来基于RDD写的代码迁移过来，好处是非常

sparkstreaming项目学习笔记   为什么要flume+kafka?生成数据有高峰与低峰，如果直接高峰数据过来flume+spark/storm，实时处理容易处理不过来，扛不住压力。而选用flume+kafka添加了消息缓冲队列，spark可以去kafka里面取得数据，那么就可以起到缓冲的作用。 Flume架构：参考学

Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查

1.依赖环境：<dependencies><dependency><groupId>org.scala-lang</groupId><artifactId>scala-library</artifactId><version>2.10.4</version></dependency><dependency><gro

1、pom.xml文件配置，直接上代码。<?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="http://maven.ap