spark可以使用checkpoint来作为检查点，将rdd的数据写入hdfs文件，也可以利用本地缓存子系统。当我们使用checkpoint将rdd保存到hdfs文件时，如果任务的临时文件长时间不删除，长此以往，hdfs会出现很多没有用的文件，spark也考虑到了这一点，因此，用了一些取巧的方式来解决这种问题。sparkcon

一：Storm概述 网址：http://storm.apache.org/ ApacheStorm是一个免费的开源分布式实时计算系统。Storm可以轻松可靠地处理无限数据流，实现Hadoop对批处理所做的实时处理。Storm非常简单，可以与任何编程语言一起使用，并且使用起来很有趣！ Storm有许多用例：实时分析，在线机器学习，连

大数据这个词，恐怕是近两年IT界炒的最热的词汇之一了，各种论坛、会议，言必谈大数据，“大数据”这个词，在IT界已经成了某果一样的“街机”或者叫“街词”，不跟风说两句“大数据长，大数据短”都不好意思跟人说自己是搞IT的。从某种程度来讲，大数据这个“圈”太乱了，一点不比“贵圈”好。先从

之所以忽然提笔，是因为这段时间正好在业余时间系统地学习Spark，整个学习思路让我想起了大学期间学习《模拟电子电路》这门课的一些方法，个人觉得可以作为一个学习模板来和大家一起交流分享（本文只谈如何系统高效地学习一项技能或者一门课程，抱有突击学习目的的请绕道）。无论是学习Sp

用雨后春笋来形容每天来自全球的新项目，一点都不为过，尤其是与大数据相关的。逆水行舟，不进则退，没有更多的技术作为支撑，程序员们小心脚步会跟不上哦。下面就来盘点10个洪荒开源大数据技术，为你倾情整理！1.ApacheBeamApacheBeam在Java中提供统一的数据进程管道开发，并且能够很好地支持Spa

Spark设计理念和基本架构Spark是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP实验室开发于2009年，并于2010年开源，2013年成长为Apache旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。虽然Spark是一个通用的并行计算框架，但是Spark本质上也是一个基于map-reduce算法模型

学习大数据相关的技术，你应该知道这些虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。今天小编给大家带来的是绝对的干货!以下是我自己这

1.继承UserDefinedAggregateFunction类，多输入一输出。packagesparkRdd_practiceimportorg.apache.spark.sql.{DataFrame,Row,SparkSession}importorg.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer,UserDefinedAggregateFunction}importorg.apache.sp

业务场景介绍某广告公司在网页上投递动态图片广告，广告的展现形式是根据热点图片动态生成的。为了收入的最大化，需要统计每个广告的点击数来决定哪些广告可以投放的更长时间，哪些需要及时更换。大部分的广告生命周期很短，实时获取广告的点击数可以让我们快速确定哪些广告对业务是

Spark集群环境部署 集群概况：采用3台机器作为实例来演示如何搭建Spark集群：其中1台机器作为Master节点，另外两台作为Slave节点 准备工作：Spark程序包和Hadoop集群环境 安装sqark 配置环境变量 Spark配置 启动、关闭Spark集群一、 Spark集群环境部署1、Spark安装包下载地

大数据时代已经到来，它俨然成为了企业的战略资源，成为了提高竞争力的关键要素。为此，各个行业都开始用数据指导决策，从微信朋友圈、淘宝京东等电商APP的商品推荐，今日头条、抖音快手等媒体的新闻和视频推送，甚至到出行路线优化，这背后，都严重依赖于以数据为基础的决策结果。随着大数

 讨论QQ：1586558083目录一、JDK的安装1.1上传安装包并解压1.2配置环境变量1.3验证Java版本二、配置配置sshlocalhost 2.1检测2.2生成私钥和公钥秘钥对2.3将公钥添加到authorized_keys2.4赋予authorized_keys文件600的权限2.5修改Linux映射

讨论QQ：1586558083目录调优概述原则一：避免创建重复的RDD一个简单的例子原则二：尽可能复用同一个RDD一个简单的例子原则三：对多次使用的RDD进行持久化对多次使用的RDD进行持久化的代码示例Spark的持久化级别如何选择一种最合适的持久化策略原则四：尽量避免使用s

 讨论QQ：1586558083目录Transformation算子基本的初始化一、map、flatMap、mapParations、mapPartitionsWithIndex1.1map1.2flatMap1.3mapPartitions1.4mapPartitionsWithIndex二、reduce、reduceByKey2.1reduce2.2reduceByKey三、union，joi

讨论QQ：1586558083目录一、分区的概念二、为什么要进行分区三、Spark分区原则及方法3.1本地模式3.2YARN模式四、分区器 正文回到顶部一、分区的概念分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的

前言根据已有RDD创建新的RDD数据集build（1）map(func)：对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func，然后返回一个新的RDD，这个返回的数据集是分布式的数据集。（2）filter(func)：对调用filter的RDD数据集中的每个元素都使用func，然后返回一个包含使func为true的元素构成的RDD。

Spark编程环境Spark可以独立安装使用，也可以和Hadoop一起安装使用。在安装Spark之前，首先确保你的电脑上已经安装了Java8或者更高的版本。Spark安装访问Spark下载页面，并选择最新版本的Spark直接下载，当前的最新版本是2.4.2。下载好之后需要解压缩到安装文件夹中，看自

讨论QQ：1586558083目录一、启动脚本分析1.1start-all.sh 1.2start-master.sh1.3spark-config.sh(1.2的第5步)1.4load-spark-env.sh(1.2的第6步)1.5spark-env.sh1.6spark-daemon.sh1.7spark-class1.8start-slaves.sh1.9转向start-slave.sh二、

一，简介1.1 概述1.2 术语定义1.3Storm和SparkStreaming比较二，运行原理2.1Streaming架构2.2容错，持久化和性能调优2.2.1 容错2.2.2 持久化2.2.3 性能调优三，编程模型3.1 如何使用SparkStreaming3.2DStrea

Java，最传统，使用最为广泛的编程语言。大数据，新时代主流，未来互联网发展大势编程语言。好多同学产生了这样的疑惑：“大数据和java有什么不同呢？哪门语言更简单？”程序员高端班培训涵盖了上述两门热门语言，为大家答疑解惑。  作为两种不同的技术，Java是计算机的一门编程语言，应用

一，概述二，广播变量broadcastvariable2.1 定义广播变量的原因2.2 图解广播变量2.3 定义广播变量2.4 还原广播变量2.5 定义注意事项三，累加器3.1 为什么要将一个变量定义为一个累加器3.2 图解累加器3.3 定义累加器3.4 还原累

计算圆周率[root@mini1bin]#.un-exampleSparkPi   [root@mini1bin]#.un-exampleSparkPi10 [root@mini1bin]#.un-exampleSparkPi1000 运行spark-shell的两种方式：1直接运行spark-shell 单机通过多线程跑任务，只运行一个进程叫submit2

objectMain{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName("iris")valspark=SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()spark.sparkContext.setLogLevel("WA

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变量的定义vala:Int=1varb=2方法和函数区别：函数可以作为参数传递给方法方法：deftest(arg:Int):Int=>Int={方法体}valfun=（test_:Int=>(Int=>Int)）=>函数体逻辑执行语句vala=if(条件){执行逻辑返回值}else{执行逻辑}whil

一，简介二，BroadcastHashJoin三，ShuffleHashJoin四，SortMergeJoin五，示例  正文一，简介Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。SparkSQL作为大

讨论QQ：1586558083目录一、概述二、源码解读2.2find-spark-home2.3spark-class2.4SparkSubmit  正文回到顶部一、概述上一篇主要是介绍了spark启动的一些脚本，这篇主要分析一下Spark源码中提交任务脚本的处理逻辑，从spark-submit一步步深入进去看看任务提

 1、刚开始写scala，发现确实还是很不熟悉，api以及语法的使用都不是很简洁，这写出来跟java也没差多少。。。献丑了 packagespark/***@ProjectName:cutter-point*@Package:spark*@ClassName:Demo1*@Author:xiaof*@Description:${description}*@Date:201

一，简介二，shell方式配置和使用hive元数据信息2.1 文件配置2.2 驱动包加载2.3 命令行启动三，IDEA编程方式使用hive元数据信息3.1 添加依赖3.2 程序示例   正文一，简介跟hive没太的关系，就是使用了hive的标准（HQL，元数据库、UDF、序列化、反

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