spark1.scala闭包？闭包其实是一个函数，函数的返回值依赖于声明在函数外部变量。 2.scala伴生对象？在同一个scala源文件中，class与object有同样的名字。object称为伴生对象，class称为伴生类。它们之间可以相互访问private属性。 3.scala伴生对象apply方法？在伴生对象中定义app

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注今天是spark专题的第四篇文章，我们一起来看下PairRDD。定义在之前的文章当中，我们已经熟悉了RDD的相关概念，也了解了RDD基本的转化操作和行动操作。今天我们来看一下RDD当中非常常见的PairRDD，也叫做键值对RDD，可以理解成KVRDD。KV

1.简述Spark运行流程： 1.构建SparkApplication的运行环境,启动SparkContext2.SparkContext向资源管理器(可以是Standalone,Mesos,Yarm)申请运行Executor资源，并启动StandaloneExecutorbackend3.Executor向SparkContext申请Task4.SparkContext将应用程序分发给Execu

目录说明核心概念图解pom.xmlAPI创建topic启动生产者代码演示说明spark-streaming-kafka-0-10版本中，API有一定的变化，操作更加灵活，开发中使用核心概念图解pom.xml<!--指定仓库位置，依次为aliyun、cloudera和jboss仓库--><repositories><rep

我又又带来一堆Spark题了，这次是SparkStreaming的！！！废话不多说，上题！！！题目如下

SparkSQL模块，主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容，说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务。以Spark2.4.3为例，SparkSQL这个大模块分为三个子模块，如下图所示其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL的一个框架，在Hive中类似的框架是Calcite（将S

目录 RDD、DF、DS三者之间的转化SparkSQL自定义函数开窗函数的作用开窗函数的分类聚和开窗函数排序聚和函数聚和开窗函数排序聚和函数RANK跳跃排序RDD、DF、DS三者之间的转化   转换成RDD   .rdd   转换成DF    .toDF()   转换成DS    

目录RDD相关概念关系RDD相关概念关系  输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为InputSplit，注意InputSplit不能

目录union(otherDataset)案例subtract(otherDataset)案例intersection(otherDataset)案例cartesian(otherDataset)案例zip(otherDataset)案例union(otherDataset)案例作用：对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD需求：创建两个RDD，求并集（1）创建第一个RDDscala>val

文章目录:1、Spark和Hadoop的架构区别2、Spark和Hadoop的中间计算结果处理区别3、Spark和Hadoop的操作模型区别《转载注明出处，你的点赞是我的动力。》1、Spark和Hadoop的架构区别Hadoop：mapreduce有Map和reduce两个阶段，并通过Shuffle将两个阶段连接起来的。但是套用Map

@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号程序员学府这篇文章主要介绍了Spark分布式集群环境搭建基于Python版，ApacheSpark是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。100倍本文而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装,需要的朋友可以参考

一、项目简介这是一个车辆监控项目。主要实现了三个功能：1.计算每一个区域车流量最多的前3条道路。2.计算道路转换率3.实时统计道路拥堵情况（当前时间，卡口编号，车辆总数，速度总数，平均速度）二、项目结构├─TrafficBySparkAndKafka├─data└─src├─main│├─java││

1packagecom.zhoukao223importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}456objectDemo3{7defmain(args:Array[String]):Unit={8//创建sparkConf对象9valsparkConf=newSparkConf().setAppName("Demo3").setMaster(&

一、Spark简介1.什么是SparkApacheSpark是一种快速的集群计算技术，基于HadoopMapReduce技术，扩展了MapReduce模型，主要特性是在内存中集群计算，速度更快。即使在磁盘上进行复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。另一方面，ApacheSpark扩展了MapReduce模型以使用更多类型的计算。

学习目标WordCount思路WordCount代码实现WordCount思路准备数据将数据放在以下目录中1.txtHelloWorldHelloScala2.txtHelloSpark图解分析说明：1、本地读取两个文件2、两个文件内的数据3、将文件内的数据进行扁平化4、将相同单词进行分组5、

一、共性1.1、RDD从一开始RDD就是Spark提供的面向用户的主要API。从根本上来说，一个RDD就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合，在集群中跨节点分布，可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行并行处理。关于RDD的详细介绍可以参考这篇文章：https://www.cnblogs.com/xi

基础开源大数据计算引擎，支持批处理和流处理Spark核心：RDD，Flink核心：StreamSpark微批处理、秒级，Flink流式计算、毫秒级性能优势灵活窗口Exactlyonce语义保证

resource\log4j.properties:#Globalloggingconfiguration开发时候建议使用debug#优先级由高到低:OFF>FATAL>ERROR>WARN>INFO>DEBUG>ALLlog4j.rootLogger=debug,stdout#Consoleoutput...log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppenderlog4j.app

sql样例select*fromopen.dws_openmall_item_inc_dawherea.log_date='日期'andbusiness='mall'anda.item_id=10022085hive执行有两条数据spark执行有一条数据,经过排查发现存储路径如  表结构  spark中任务前面有空格的数据字段是' 1002208

Spark一个非常重要的特性就是共享变量。默认情况下，如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个task中。此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想要共享某个变量，那么这种方式是做不到的。Spark为此提供了两种共享变量，一种是Bro

packagecom.swust.seltop;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunct

问题为防止因为虚拟机内存过少，进程被杀死，需要关闭yarn的内存检测yarn-site.xml<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true--><property><name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled<ame><value>false</val

一.实验内容和要求给定气象数据集（ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/dataoaa上2018年中国地区监测站的数据）cndcdata.zip，编写spark程序实现以下内容：1、从每一条气象数据中提取到记录时间、经度、纬度、温度、湿度、气压等信息组成一条新的记录。（数据说明见附录）2、找出温差最大的观

Spark中使用外部连接获取配置信息SparkStreaming在启动的时候只能使用一个数据源的数据，但是我们的配置是随着业务进行改变的，所以需要动态的进行业务配置的获取。连接redis使用单例模式，在Driver上定义，在分区上遍历，JedisConnectionPool是在Master上定义的，广播到Worker上，同时Jedi

1、分布式2、基于内存3、迭代式计算每一批节点上的每一批数据就是一个RDD  RDD是spark的核心抽象1、RDD是Spark提供的核心抽象，全称为ResillientDistributedDataset，即弹性分布式数据集。2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区

1packagecom.bawei.foryk23importcom.bawei.util.DateTools456objectTrafficUtil{78//根据拍照的经纬度与天安门的经纬度计算距离判断位于几环9defcircle(x:Int,y:Int):Int={10valdistance:Long=Math.round(Math.sqrt(Math.pow

  参见 HDP2.4安装(五)：集群及组件安装 ，安装配置的spark版本为1.6,在已安装HBase、hadoop集群的基础上通过ambari自动安装Spark集群，基于hadoopyarn的运行模式。目录：Spark集群安装参数配置测试验证Spark集群安装：在ambari-service界面选择“addService",如图

目录reduce(func)案例collect()案例count()案例first()案例take(n)案例takeOrdered(n)案例aggregate案例fold(num)(func)案例saveAsTextFile(path)saveAsSequenceFile(path)saveAsObjectFile(path)countByKey()案例foreach(func)案例reduce(func)案例作用：通过func函数聚集

 1.问题对于给定的文件，应该使用多少个分区?例如，假设我有一个10GB文件，3个执行器，每个执行器有2个内核，3G内存。我应该重新分配吗?我应该使用多少个分区?做出选择的更好方法是什么?会默认重新分区么？ 分析Spark可以为一个RDD的每个分区运行一个并发任务，直到并发任务

MapReduce的shuffle1.inputmapshufflereduceoutput 2.shuffle的实现的功能：分区  分组  排序(key字典序)3.map端的shuffle  context.write()写入到环形缓冲区（内存区域），假设缓冲区设置的是100M，当达到缓冲区的80%的时候，就会溢写出一个小文件，溢出到磁盘之前做了二