基于wordcount程序剖析spark任务的提交、划分、调度流程（★★★★★)

MLPipelines(译文)官方文档链接：https://spark.apache.org/docs/latest/ml-pipeline.html概述在这一部分，我们将要介绍MLPipelines，它提供了基于DataFrame上统一的高等级API，可以帮助使用者创建和调试机器学习工作流；目录：Pipelines中主要的概念：DataFramePipeline组件Trans

这次改的是用jupyterlab跑sparkonk8sjupyterlab本身是跑在k8s里面的，然后甲方因为比较不懂计算机这东西,导致无论开多大内存，无论用vaex还是pandas都会内存溢出，所以打算用sparkonk8s方式跑，认为这样就不会溢出了，当然，实际上还是会溢出的。如何搭建sparkonk8s就不说了，官网就有

*以下内容由《Spark快速大数据分析》整理所得。读书笔记的第三部分是讲的是Spark有哪些常见数据源？怎么读取它们的数据并保存。Spark有三类常见的数据源：文件格式与文件系统：它们是存储在本地文件系统或分布式文件系统（比如NFS、HDFS、AmazonS3等）中的数据，例如：文本文件、JSON、

 Spark中最基本的数据抽象是RDD。RDD：弹性分布式数据集(ResilientDistributedDataSet)。不可变，分区，并行1.转换算子  value（Map）2.行动算子--操作数据（collect）.创建importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectrdd0

sparksql概述sparksql的前世今生Shark是专门针对于spark的构建大规模数据仓库系统的一个框架Shark与Hive兼容、同时也依赖于Spark版本Hivesql底层把sql解析成了mapreduce程序，Shark是把sql语句解析成了Spark任务随着性能优化的上限，以及集成SQL的一些复杂的分析功能，发现Hive的

  importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}//map(func)objectsampleRDD{defmain(args:Array[String]):Unit={//本地模式valconf:SparkConf=newSparkConf().setAppName("Myscalawordcount&quo

json文件M：192.168.249.70Worker：71/72  json文件要分发到worker节点{"name":"lili","salary":3000}{"name":"andy","salary":4000}{"name":"tom","salary":5000}{"name":"

1.RDD1.1定义1.1.1数据集：存储数据得计算逻辑1.1.2分布式：数据的来源，计算，数据的存储1.1.3弹性：血缘（依赖关系）：SPARK可以通过特殊的处理方案简化依赖关系 计算：spark的计算基于内存的，所以性能特别高，可以和磁盘灵活切换 分区：spark在创建默认分区后，可以通过指定的算子来改变

importosimportsys#importdatetimeimportpyspark.sql.functionsasFfrompyspark.sql.typesimport*frompyspark.sqlimportSparkSession#不启动BroadcastJoin、confspark.speculation=truespark=SparkSession\.builder\.appName("app_tes

作者：十一喵先森链接：https://juejin.im/post/5e1c414fe51d451cad4111d1来源：掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。对上文的总结Spark任务调度概述一个Spark应用程序包括Job、Stage以及Task三个概念:Job是以Action方法为界，遇到一个Actio

1.环境准备1)三台CentOS-7-x86_64虚拟机，hadoop-2.7.2，spark-2.1.1相应安装包请自行前往对应官网下载。2.在/etc/profile添加环境变量exportSPARK_HOME=/opt/module/spark-2.1.1exportPATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin生效文件配置：source/etc/pr

 依赖：<!--https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-hive--><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-hive_2.11</artifactId><

​ 技术面（一、二、三面）Java有什么锁类型?有了解Spark吗？Spark为什么比Hadoop要快？谈谈poll和epoll，epoll是同步还是异步JMM、老年代在什么情况下会触发GC、对老年代的GC会不会导致程序卡顿？（最优吞吐量和最短停顿时间）TCP怎么断开连接讲一讲红黑树红黑树插入一个结点的时间

一、背景介绍用户在使用Spark提交任务时，经常会出现任务完成后在HistoryServer（Spark1.6和Spark2.1HistoryServer合并，统一由Spark2.1HistoryServer管控，因此本文的代码分析都是基于Spark2.1版本的代码展开的）中找不到appid信息，尤其是对于失败的任务，用户无法查看日

Mapreduce和spark是数据处理层两大核心，了解和学习大数据必须要重点掌握的环节，根据自己的经验和大家做一下知识的分享。  首先了解一下Mapreduce，它最本质的两个过程就是Map和Reduce，Map的应用在于我们需要数据一对一的元素的映射转换，比如说进行截取，进行过滤，或者任何的转换操作，

date:2018-08-2815:06:56前言本文以大众点评中餐馆的评论数据为例，实现一个简单的文本情感分析系统。主要的技术环节：收集数据。这里包括爬虫爬取相应数据，并对数据进行清洗、过滤、抽取等。设计文本的表示模型，选择文本的特征。使用向量来表示文本，首先需要对文本继续中文分词

时间差计算/***根据用户今日学习，关卡状态，最近学习时间来判断是否跳课*@authoryangxu*@date2020/9/285:53下午*@paramisStudyToday今日是否学习*@paramplanStatus关卡状态*@paramstudyTime最近学习时间*@returnjava.lang.String*/def

packagecom.atguigu.structure.streamingimportorg.apache.spark.sql.streaming.Triggerimportorg.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}importorg.apache.spark.sql.types.{IntegerType,StringType,StructField,StructType}objectfilesource{def

下载地址  2.jdk安装   jdk1.8    [root@k8s_master01spark-2.1.1-local]#java -version javaversion"1.8.0_60"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_60-b27)JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build25.60-b23,mixedmode)[root@k8s_master01s

问题一：18/03/1507:59:23INFOyarn.Client:clienttoken:N/Adiagnostics:Applicationapplication_1521099425266_0002failed2timesduetoAMContainerforappattempt_1521099425266_0002_000002exitedwithexitCode:1Formoredetailedoutput,ch

以{1,2,3,3}的RDD为例：函数名目的示例结果map()将函数应用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDDrdd.map(x=>x+1){2,3,4,4}flatMap()将函数应用于RDD中的每个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的RDD。通常用来切分单词rdd.f

可以申请的最大内存启动SparkJob之前要先检查需要的内存是否太大，这部分代码在//resource-managers\yarn\src\main\scala\org\apache\spark\deploy\yarn\Client.scalaprivatedefverifyClusterResources(newAppResponse:GetNewApplicationResponse):Unit={val

  defmain(args:Array[String]):Unit={valsparkConf=newSparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("customersort1")valsc=newSparkContext(sparkConf)valgirlInfo=sc.parallelize(Array("xiaoming9031

前言由于个人学习需要，所以来研究一下怎么安装Spark，但是由于个人的经济资源有限，所以还没有上集群，这里先试一下单机版的Spark。后期有扩展的话，同步更新集群安装教程。以下一切操作都基于root用户。0.安装Scala0.1安装前在安装Spark之前需要先安装一下Scala，因为Sp

注：笔记旨在记录，配置方式每个人多少有点不同，但大同小异，以下是个人爱好的配置方式.目录一、配置jdk二、配置ssh三、配置hadoop四、配置scala五、配置spark平台：win10下的ubuntu虚拟机内所用到的文件：hadoop-2.7.3.tarjdk-11.0.7_linux-x64_bin.tar.gzscala-2.11.12.zipspa

引言接下来从使用sparkstructuredstreaming的示例等各个方面分析，spark提供了什么接口给我们使用以深入探究spark帮我们做了什么？示例代码代码分步骤解析

 什么是Spark？ Spark官网：http://spark.apache.orgSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其

一.目的基于基站定位数据的商圈分析移动通信网络会记录用户手机的相关信息，比如手机所处的基站区域编号，所处基站的时间等。根据这些数据可以进行商圈划分，目的是为了研究潜在的顾客的分布以制定适宜的商业对策。如：可划分商业区、住宅区以及工作区二.数据数据来源【Python数据分析

built-infunctionsanduser-definedfunctions(UDFs)1.built-infunctions01.ScalarFunctionsArrayFunctionseg:array_contains(array,value)array_max(array)MapFunctionsmap_keys(map)map_values(map)DateandTimestampFunctions