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在Spark中：driver是运行用户编写Application的main()函数的地方，具体负责DAG的构建、任务的划分、task的生成与调度等。job，stage，task生成都离不开rdd自身，rdd的相关的操作不能缺少driver端的sparksession/sparkcontext。executor是真正执行task地方，而task执行离不开具体的数据，这些t

闭包的作用可以理解为：函数可以访问函数外部定义的变量，但是函数内部对该变量进行的修改，在函数外是不可见的，即对函数外源变量不会产生影响。其实，在学习Spark时，一个比较难理解的点就是，在集群模式下，定义的变量和方法作用域的范围和生命周期。这在你操作RDD时，比如调用一些函数map、fo

##所有资料、课程来源于B站尚硅谷官方，我只是个自学者。感谢尚硅谷！！ 思维方式：1.大处着眼，小处着手；2.逆向思维，反证法；（不要死记硬背，自己也是主导者）3.透过问题看本质；------------------------------------------------------------------------------       

/***#_*_coding:utf-8_*_*#Author:xiaoshubiao*#Time:2020/5/148:33**/importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importjava.util.ArrayList;importjava.

前言数据科学部为想从事大数据方向学习的小伙伴总结了一下大数据的学习路线，供大家学习参考。由于大数据是一个基础门槛较高就业前景较好的学习方向。所以打算学习大数据的小伙伴要加油啦！大数据学习路线：首先我要了解大数据处理流程：第一步：数据收集第二部：数据存储第三步：数据分析第四

 Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDDlineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在开发过程中，时时刻刻都应该注意以上原则，并将这些原则根据具体的

==========Spark的监控方式==========1、SparkWebUISpark内置应用运行监控工具（提供了应用运行层面的主要信息--重要）2、Ganglia分析集群的使用状况和资源瓶颈（提供了集群的使用状况--资源瓶颈--重要）3、Nmon主机CPU、网络

ERRORspark.SparkContext:ErrorinitializingSparkContext.java.lang.IllegalArgumentException:Requiredexecutormemory(1024),overhead(384MB),andPySparkmemory(0MB)isabovethemaxthreshold(1024MB)ofthiscluster!Pleasecheckthevaluesof&

 前言继《Spark性能优化：开发调优篇》和《Spark性能优化：资源调优篇》讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。数据倾斜调优调优概述有的

第一章、机器学习算法入门一、什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自

首先，对RDD相关的操作需要传入闭包函数，如果这个函数需要访问外部定义的变量，就需要满足一定条件（比如必须可被序列化），否则会抛出运行时异常。闭包函数在最终传入到executor执行，需要经历以下步骤：1.driver通过反射，运行时找到闭包访问的变量，并封装成一个对象，然后序列化该对象2.将序列化

优化资源分配在Spark的集群管理器(Yarn、Mesos和Spark单机)之间，这里的建议和配置略有不同，但是我们只关注Yarn，Cloudera向所有用户推荐Yarn。 Spark(和YARN)考虑的两个主要资源是CPU和内存。当然，磁盘和网络I/O也对Spark性能有影响，但是Spark和YARN目前都没有对它们进行积极的管

在Yarn上部署Spark程序，前提是启动HDFS和YARN，需要有相关环境。Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出yarn-cluster：Dr

SparkSparkCore：最低层的组件SparkSQL：查询计算SparkStreaming：进行流计算MLlib：机器学习算法库GraphX：编写图计算算法Hadoop表达能力有限，磁盘开销大spark+Hadoop大数据框架Spark概述运行速度快，内存计算有向无环图的计算容易使用Java，Scala，python，R语言完整的软件栈，独立的

Spark对数据的核心抽象——弹性分布式数据集（ResilientDistributedDataset），简称RDD。RDD其实就是分布式的元素集合。在Spark中，对数据的所有操作不外乎创建RDD、转化已有RDD以及调用RDD操作进行求值。而在这背后，Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中，并行化执行。一、创建RDD

在实际使用spark+parquet的时候,遇到了两个不解的地方:我们只有一个parquet文件(小于hdfsblocksize),但是spark在某个stage生成了4个tasks来处理.4个tasks中只有一个task处理了所有数据,其他几个都没有处理数据.这两个问题牵涉到对于parquetspar

2018.06-2020.05(哈啰出行)标签（空格分隔）：成长之路Hadoop体系变更史HDFS:基础性能优化标准化统一机型各个组件gc优化配置中心统一化用户使用标准模型权限体系建设打通成本优化HDFS组件源码优化Yarn:MapReduce基础调优队列划分Yarn架构调整调度器优化Resou

从源码看：reduceBykey与groupbykey：都调用函数combineByKeyWithClassTag[V]((v:V)=>v,func,func,partitioner)reduceBykey的map端进行聚合combine操作mapSideCombine=truegroupbykey的mapSideCombine=false 

生态SparkCore：最重要，其中最重要的是RDD（弹性分布式数据集）SparkSQLSparkStreamingSparkMLLib：机器学习算法SparkGraphx：图计算特点针对大规模数据处理的快速通用引擎基于内存计算速度快，易用，兼容性强体系架构主节点：ClusterManager（Standalone时叫Master）从节点：Wor

unclean.leader.election.enable为true的话，意味着非ISR集合的broker也可以参与选举，这样有可能就会丢数据，sparkstreaming在消费过程中拿到的endoffset会突然变小，导致sparkstreamingjob挂掉。如果unclean.leader.election.enable参数设置为true，就有可能发生数据丢失和数据

 shuffle调优调优概述大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码

 api代码示例入下objectDataFrameCase{defmain(args:Array[String]):Unit={valsparksession=SparkSession.builder().appName("DataFrameCase").master("local[2]").getOrCreate()valpath="G:\\student.data"

 PCA一、概念主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）是指将多个变量通过线性变换以选出较少数重要变量的一种多元统计分析方法，又称为主成分分析。在实际应用场合中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个应用场合的某些

缓存的作用,避免行动算子导致之前的转换算子重复计算(尤其是之前的转换算子中存在副作用)SparkCache的几点思考https://blog.csdn.net/qq_27639777/article/details/82319560

Linux环境：centos7.4CDH：5.16.1Java：1.8.0_131Alluxio：2.3.0编译此处不再赘述，详见我另一篇文章https://www.cnblogs.com/daemonyue/p/12975286.html修改配置文件cpconf/alluxio-site.properties.templateconf/alluxio-site.propertiesvimalluxio-site.propertiesvi

前言首先要安装好kafka,这里不做kafka安装的介绍,本文是SparkStreaming入门教程，只是简单的介绍如何利用spark连接kafka，并消费数据，由于博主也是才学，所以其中代码以实现为主，可能并不是最好的实现方式。1、对应依赖根据kafka版本选择对应的依赖，我的kafka版本为0.10.1，spark版本2.

参考：https://www.cnblogs.com/jonban/p/spark.html解压、配置环境变量、使生效exportSPARK_HOME=/home/hadoop/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7exportPATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin修改配置文件：cpslaves.templateslavesvislavesstorm-01storm-02storm-03cpspark-env.sh.

1）需求：通过SparkStreaming从Kafka读取数据，并将读取过来的数据做简单计算，最终打印到控制台。2）导入依赖<dependency>    <groupId>org.apache.spark</groupId>    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12</artifactId>    <version>2.4.5</version>&lt

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