文章目录一、Spark粗粒度架构二、Spark基本工作原理三、RDD（ResillientDistributedDataset，弹性分布式数据集）四、Spark开发五、Demo：wordcount1.Java版本2.Scala版本（关键代码在原理剖析中体现）3.Spark-shell编写（了解）4.原理剖析六、如何将Spark应用提交至集群？一、Spark粗

现在是大数据的时代，也称作云数据，我们在网上的各种数据，最后把这些整理集合在一起，形成一个庞大的数据集合体，我们生活中大数据已经实时的应用了。那么，大数据如何学习？下面将会为大家介绍。大数据如何学习一、基础知识学习：1、如果您此前对于数据库等方面的知识没有涉及，在学习大数据之前，

内容简介一、持久化机制Persist二、检查点机制Checkpoint三、持久化与Checkpoint的区别四、代码演示五、总结一、持久化机制Persist所谓RDD的持久化，其实就是对RDD进行缓存，它是Spark重要的优化手段之一。为什么需要对RDD进行缓存呢？这与Spark作业的执行机制有关，我们知道，Sp

Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目。但是，在选择大数据框架时，企业不能因此就厚此薄彼。近日，著名大数据专家BernardMarr在一篇文章(http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2015/06/22/spark-or-hadoop-which-is-the-best-big-data-framework/)中分析了Spark和Ha

现在是大数据的时代，也称作云数据，我们在网上的各种数据，最后把这些整理集合在一起，形成一个庞大的数据集合体，我们生活中大数据已经实时的应用了。那么，大数据如何学习？下面将会为大家介绍。大数据如何学习一、基础知识学习：1、如果您此前对于数据库等方面的知识没有涉及，在学习大数据之

管理流查询流查询的管理操作主要是类是StreamingQueryManager类。该对象可以通过SparkSession获得，预留的主要操作如下： 最最重要的就是增加和移除Listener，然后供我们获取每个批次处理的数据具体信息。可以通过listener获取的信息如下：  StreamingQuery对象在查询启动的

要学习大数据，你至少应该知道大数据是什么，大数据将被用在什么领域。通过对大数据的一般理解，你可以了解你是否对大数据感兴趣。01大数据的零基础学习有以下步骤：1、理解大数据理论2、计算机程序设计语言学习3、主要数据相关课程4、实战项目02阶段学习推荐书籍：阶段一、0基础学

 分析函数的应用场景：（1）用于分组后组内排序（2）指定计算范围（3）TopN（4）累加计算（5）层次计算分析函数的一般语法：分析函数的语法结构一般是：分析函数名(参数) over (子partitionby句orderby字句rowsange字句)1、分析函数名：sum、max、min

 

Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：1、spark把运算的中间数据存放在内存，迭代计算效率更高；mapreduce的中间结果需要落地，需要保存到磁盘，这样必然会有磁盘io操做，影响性能2、spark容错

dremio,spark-sql,presto和ranger的整合当前，ranger没有现成的插件来管理dremio,spark-sql,presto。暂时使用的方法是新建一个用户，如presto可以创建一个presto用户，然后在ranger中对presto用户赋予hive,hdfs的访问权限。尤其是在hivedoas权限开启的时候，一定要把对应的hdfs的

 

上篇spark源码分析之十五--Spark内存管理剖析 讲解了Spark的内存管理机制，主要是MemoryManager的内容。跟Spark的内存管理机制最密切相关的就是内存存储，本篇文章主要介绍Spark内存存储。总述跟内存存储的相关类的关系如下：  MemoryStore是负责内存存储的类，其依赖于BlockM

一，概述StructuredStreaming是一个可扩展和容错的流处理引擎，并且是构建于spark sql引擎之上。可以用处理静态数据的方式去处理你的流计算。随着流数据的不断流入，Sparksql引擎会增量的连续不断的处理并且更新结果。可以使用DataSet/DataFrame的API进行streamingaggregations

Spark集群硬件配置推荐计算与存储：大多数Spark作业可能需要从外部存储系统（例如：Cassandra、Hadoop文件系统或HBase）读取输入数据，所以要让Spark计算引擎尽可能靠近数据持久层。如果使用HDFS作为数据存储集群，可以在相同的集群上部署Spark集群，并配置Spark和Hadoop的内存和CPU使用率以

mappartition：把每个分区中的内容作为整体来处理mapPartitionsWithIndex函数作用同mapPartitions，不过提供了两个参数，第一个参数为分区的索引。mappartition之前应该先设置分区repartitionpartition分区，默认为1，可以在local[]设置，也可以parallelize的时候设置TaskSetM

map与mapPartitionsmap详解：ReturnanewRDDbyapplyingafunctiontoallelementsofthisRDD对RDD中的每一个元素都执行一个functionmapPartitions:ReturnanewRDDbyapplyingafunctiontoeachpartitionofthisRDDRDD由n个Partition构成，每个Partition

SparkContext可以说是Spark应用的发动机引擎，SparkDrive的初始化围绕这SparkContext的初始化。SparkContext总览sparkcontxt的主要组成部分sparkEnv：spark运行环境，Executor是处理任务的执行器，依赖于SparkEnv的环境。Driver中也包含SparkEnv，为了保证Local模式下任务执行。此外，Spa

用过SparkStreaming的应该都比较了解checkpoint机制。对于SparkStructuredStreaming 假如存在聚合函数，join等操作的时候实际上也是要维护中间状态的，这种情况下就需要开启checkpoint。当然，即使没有非状态的算子，由于StructuredStreaming是自己管理offset的，不会将offset提交

简介为了可以通过WebUI控制台页面来查看具体的运行细节，解决应用程序运行结束，无法继续查看监控集群信息。无法回顾运行的程序细节，配置开启spark.history服务.SparkHistoryServer可以很好地解决上面的问题。配置文件位置：$SPARK_HOME$/conf目录下的spark-defaults.conf文件。默认

1.Linux基础和分布式集群技术学完此阶段可掌握的核心能力：熟练使用linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；学完此阶段可解决的现实问题：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断

什么是数据倾斜     简单的讲，数据倾斜就是我们在计算数据的时候，数据的分散度不够，导致大量的数据集中到了一台或者几台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。     相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜，数据倾斜会发生在数据

2012年以前，大多数企业的数据仓库主要还是构建在关系型数据库上，例如Oracle、Mysql等数据库之上。但是随着企业数据量的增长，关系型数据库已经无法支撑大规模数据集的存储和分析，这种情况在一线互联网公司尤为明显，也是当时急需要解决的问题。随着2012年Hadoop技术框架的成熟和稳定，一线

1.scala实现：/***TOPN:维持一个定长数组，先塞满，然后把剩下的逐个对应数组中的元素，*有大的就把小的弹出去，大的加进来，并移动位置来重新排序*/objectTopN{defmain(args:Array[String]):Unit={valsession=SparkSession.builder().master("local")

nohupspark-submit--masteryarn--deploy-modecluster --jars/home/xx/lib/mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar--classxxx.xx.xx --nameXX --driver-memory2g --driver-cores2 --executor-memory2g --executor-cores2 --num-executors

学大数据需要什么编程基础？大数据学习步骤是什么？大数据是什么?有很多朋友问过我，大数据到底是什么？一句话来…学大数据需要什么编程基础？大数据学习步骤是什么？学大数据需要什么编程基础？大数据学习步骤是什么？大数据是什么?有很多朋友问过我，大数据到底是什么？一句话来概括针对非软件

续上篇，Spark源码——内核架构1（4）最最最最最重要的机制：资源调度schedule()   [1]Master总调度——Driver（onWorker）调度机制/***Schedulethecurrentlyavailableresourcesamongwaitingapps.Thismethodwillbecalled*everytimeanewappjoinso

1).什么是RDD?      弹式分布数据集（ResilientDistributedDataset）2).RDD的五大特性？      1.RDD是由一系列的partition组成的      2.RDD之间具有依赖关系      3.RDD作用在partition是上      4.partition作用在具有（k,v）格式的数据集

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽，21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的

问题的提出本篇文章将回答如下问题：1. spark任务在执行的时候，其内存是如何管理的？2.堆内内存的寻址是如何设计的？是如何避免由于JVM的GC的存在引起的内存地址变化的？其内部的内存缓存池回收机制是如何设计的？3.堆外和堆内内存分别是通过什么来分配的？其数据的偏移量是如何计算的？