1.Map转JsonStringMap转Json的String，首先在pom中添加json4s-native的依赖，一般使用如下方式就可以得到结果importorg.json4s.jackson.JsonMethods._objectTest{defmain(args:Array[String]):Unit={valmapTest=Map("a"->"1","b"->

scala下载地址：https://www.scala-lang.org/download/spark下载地址：https://spark.apache.org/downloads.html安装步骤安装scalatar-zxvfscala-2.13.0.tgzscp-rscala-2.13.0node102:ootscp-rscala-2.13.0node103:oot配置环境变量 vi/etc/profile#scalaexport

一.简介1.机器学习中，可以将数据划分为连续数据和离散数据a.连续数据：可以取任何值，如房价b.离散数据：仅有少量特殊值，如一个房屋有2个或3个房间，但不能为2.75个房间 二.创建向量1.向量中的各个维度称为特征2.Spark中既有局部向量、矩阵，也有分布式矩阵。分布式矩阵由1个

对于Storm来说：1、建议在那种需要纯实时，不能忍受1秒以上延迟的场景下使用，比如实时金融系统，要求纯实时进行金融交易和分析2、此外，如果对于实时计算的功能中，要求可靠的事务机制和可靠性机制，即数据的处理完全精准，一条也不能多，一条也不能少，也可以考虑使用Storm3、如果还需要针对高峰低峰

从一个list变成keyvaluevala=sc.parallelize(List("dog","tiger","lion","cat","panther","eagle"),2)valb=a.map(x=>(x,1))b.collect.foreach(println(_))#/*#(dog,1)#(tiger,1)#(lion,1

目录1、新特性之易用性2、新特性之高性能3、新特性之智能化1、新特性之易用性（1）在标准化SQL支持方面，引入了新的ANSI-SQL解析器，提供标准化SQL的解析功能，而且还提供了子查询的支持。Spark现在可以运行完整的99个TPC-DS查询，这就要求Spark包含大多数SQL2003标准的特性。这么做

SparkSQL中出现CROSSJOIN问题解决 1、问题显示如下所示：  UsetheCROSSJOINsyntaxtoallowcartesianproductsbetweentheserelation 2、原因：   Spark2.x版本中默认不支持笛卡尔积操作 3、解决方案：   通过参数spark.sql.crossJoin.enabled开

SparkSQLSchemaRDD/DataFrame介绍用于结构化数据SparkSQL运行原理Catalyst 优化器:将逻辑计划转化成物理计划逻辑计划：全表扫描——>投影——>过滤——>投影优化：减少资源的使用，提高查询的效率1）投影上检查是否有过滤器是否下压：2）全表扫描——>过滤——>投影——>投影

大数据平台是为了满足企业对于数据的各种要求而产生的。大数据平台：是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。既可以采用开源平台，也可以采用华为、星环等商业级解决方案，既

1.Rddrdd中reduce、fold、aggregate这些ShuffleTask 还有collect、count这些finalTask都会调用sparkContext.runJobdefreduce(f:(T,T)=>T):T=withScope{  valcleanF=sc.clean(f)  valreducePartition:Iterator[T]=>Option[T]=iter=>{    i

目前业内比较知名的大数据流计算框架有Storm、SparkStreaming、Flink，接下来逐一看看它们的架构原理和使用方法。Storm其实大数据实时处理的需求很早就存在，那个时候主要使用MQ来实现大数据的实时处理，如果处理起来比较复杂，那么就需要很多个消息队列，将实现不同业务逻辑的生

博客来源：https://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/50466125问题1：reducetask数目不合适解决方式：需根据实际情况调节默认配置，调整方式是修改参数spark.default.parallelism。通常，reduce数目设置为core数目的2到3倍。数量太大，造成很多小任务，增加启动任务的开销；数目

原文链接：https://blog.csdn.net/u012373815/article/details/53266301转载：https://blog.csdn.net/u012373815/article/details/53266301使用idea构建maven管理的spark项目，默认已经装好了idea和Scala,mac安装Scala 那么使用idea新建maven管理的s

话不多说先上代码importDBUtils.Databases;importorg.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;importorg.apache.kafka.common.TopicPartition;importorg.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;importorg.apache.spark.SparkConf;impor

1.SparkSQL概述一个运行在Spark上执行sql的处理框架，可以用来处理结构化的数据【外部数据源（访问hive、json、parquet等文件的数据）】。SparkSQL提供了SQL的API、DateFrame和DataSet的API2.SparkSQL架构  前端可以有不同种的访问方式，HiveAST传过来的就是一个字符串（解

spark是通过借鉴Hadoopmapreduce发展而来，继承了其分布式并行计算的优点，并改进了mapreduce明显的缺陷，具体表现在以下几方面：1.spark把中间计算结果存放在内存中，减少迭代过程中的数据落地，能够实现数据高效共享，迭代运算效率高。mapreduce中的计算中间结果是保存在磁盘上的，这

十三。朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一个线性分类器。处理数值数据时，最好使用聚类技术（eg:K均值）和k-近邻方法，不过对于名字、符号、电子邮件和文本的分类，则最好使用概率方法，朴素贝叶斯就可以。在某些情况下，NBC也可以用来对数值数据分类。对于数值数据的分类，比如（连续属性，身高，体重

Spark进阶大数据离线与实时项目实战链接：https://pan.baidu.com/s/1oX1q4wjLQQrQGZaDJLGWSw提取码：vfon复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦

Spark在Driver上对Application的每个task任务进行分配之前，都会先计算出每个task要计算的对应的数据分片的位置。Spark的task分配算法优先考虑将task分配到分片数据所在的节点，以此来避免网络间数据传输带来的性能消耗。但是在实际的生产环境，有可能某些task没有机会分配到其所要计算

words.txt数据thisisonelinethisistwolinedefmain(args:Array[String]):Unit={//创建SparkConf()并且设置App的名称valconf=newSparkConf().setAppName("wordCount").setMaster("local")//如果需要在集群运行需要注释掉setMaster,不然

SparkRPC是通过Akka类库实现的，Akka是用Scala开发的，基于Actor并发模型实现 重要的类ActorSystem,通常是一个单例对象，可以用这个对象创建很多ActorActor,负责通信，主要有preStart(),receive() Spark中Akka的消息模型 

大数据的发展已经进入发展的快车道，当前医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，对大数据人才的需求也是越来越多，但面对大数据的开发，好多人是有余力而心不足，不知道大数据开发需要那些

目录spark standlone集群部署sparkyarn 集群部署时sparkyarn模式还用开启master，worker进程吗？spark standlone集群部署下载解压，进入官方下载地址下载最新版 Spark。下载spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tar.gz。解压：tar -xvf spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tar.gz配置

spark的三种提交模式：1-spark内核架构，standalone模式，基于spark自己的Mater-Worker集群；2-基于yarn的yarn-cluster模式；主要用于线上生产环境。    修改方式spark-submit脚本，--master参数设置为yarn-cluster；    缺点：spark-submit提交后，看不到log日志，只能到hdfs上拉取

packagecom.example.demo;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Arrays;importjava.util.HashMap;importjava.util.List;importjava.util.Map;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.sp

参考：http://www.raincent.com/content-85-11052-1.html1、Application：Spark应用程序指的是用户编写的Spark应用程序，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。Spark应用程序，由一个或多个作业JOB组成，如下图所示:2、Driver：驱动程序Driver负责运行Appl

一、上次课回顾二、Map和MapPartition2.1foreachPartition三、sc.textFile源码剖析3.1了解spark-shell启动流程一、上次课回顾大数据实战十六课（下）-Spark-Core04https://blog.csdn.net/zhikanjiani/article/details/99731015二、MapPartition在高阶函数中，

好程序员大数据分享Spark任务和集群启动流程，Spark集群启动流程1.调用start-all.sh脚本,开始启动Master2.Master启动以后,preStart方法调用了一个定时器,定时检查超时的Worker后删除3.启动脚本会解析slaves配置文件,找到启动Worker的相应节点.开始启动Worker4.W

 1.   官方文档http://spark.apache.org/docs/latestunning-on-yarn.html2.   配置安装2.1.安装hadoop：需要安装HDFS模块和YARN模块，HDFS必须安装，spark运行时要把jar包存放到HDFS上。2.2.安装Spark：解压Spark安装程序到一台服务器上，修改spark-env.sh配置文件，spark程

阶有一个十分强大的模式匹配机制，可以应用到很多场合：如开关语句，类型检查等并且阶还提供了样例类，对模式匹配进行了优化，可以快速进行匹配。1.1。匹配字符串packagecn.itcast.casesimportscala.util.Random objectCaseDemo01extendsApp{  valarr=Array("hadoop","