https://mp.weixin.qq.com/s/uoeyA09NacA5mzpKpX3neASpark基础Spark特性Spark使用简练优雅的Scala语言编写，基于Scala提供了交互式编程体验，同时提供多种方便易用的API。Spark遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的设计理念，逐渐形成了一套完整的生态系统（包括Spark提供内存计

https://zhuanlan.zhihu.com/p/259610703 本篇文章主要是用Spark为例来讲,其他的Java程序也可用相同的方式来做远程debug,原理其实是相同的什么是远程debug远程debug就是断点打在你的本地环境,但是代码(比如说Spark的jar包)是跑在远端的(可以理解为是服务端)为什么需要远

             Spark环境下Scala和Python两种语言的对比 ApacheSpark作为类HadoopMapReduce的通用并行框架，一款专为大规模数据处理而设计的分布式计算引擎，以其优越的性能，较为完善的生态，受到了大数据从业人员的青睐。Spark的框架使用Scala编写（注：S

sparkmaster：默认是8080修改方式：在sbin目录下编辑start-master.sh文件，修改SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080sparkworker：默认是8081修改方式：在sbin目录下编辑start-slave.sh文件，修改SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8081Spark当前执行的任务页面:默认是4040修改方式：在conf目录

Spark简介诞生与发展诞生于加州大学伯克利分校AMP实验室，是一个基于内存的分布式计算框架发展历程：2009年诞生于加州大学伯克利分校AMP实验室2010年正式开源2013年6月正式成为Apache孵化项目2014年2月成为Apache顶级项目2014年5月正式发布Spark1.0版本2014年10月Spar

想要读取Hive的数据我们首先要从集群中需要xml文件获取下来，分别是core-site.xml、hdfs-site.xml、hive-site.xml，将这三个文件放在项目的resource目录下，spark运行的时候会自动读取在原本的Sparkpom文件中导入spark-hive的包，大家根据自己的scala和spark的版本去选择自己合适

大数据技术概述一，大数据概念：无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处

spark3.0版本--SparkSQL第1章SparkSQL概述1.1什么是SparkSQL1.2为什么要有SparkSQL1.3SparkSQL原理1.3.1什么是DataFrame1.3.2什么是DataSet1.3.3RDD、DataFrame和DataSet之间关系1.4SparkSQL的特点第2章SparkSQL编程2.1SparkSession

SparkDAG的生成https://www.pianshen.com/article/84211071565/spark学习（二）RDD和DAGhttps://blog.csdn.net/weixin_40535323/article/details/82874525spark中的RDD以及DAGhttps://www.cnblogs.com/wnbahmbb/p/6271375.htmlSpark中RDD的运行机制https://www.pianshen.com/

Spark简介Spark最初是由美国加州大学伯克利分校的AMP实验室在2009年开发，基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序Spark主要特点：1、运行速度快2、容易使用3、通用性4、运行模式多样Spark架构图：Spark生态：Spark生态系统：Spark的

一、大数据大数据不仅仅是数据的大量化而是包含快速化多样化和价值化等多重属性。他的数据类型繁多，是由结构化和非结构化数据组成的，10%的结构化数据，存储在数据库中，90%的非结构化数据，它们与人类信息密切相关。特点：1.大量大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小

08_spark_core_数据读存_text文件文件类数据读取与保存总结：文件类数据读取与保存1）创建包名：com.atguigu.readAndSave1）基本语法（1）数据读取：textFile(String)（2）数据保存：saveAsTextFile(String)2）代码实现packagecom.atguigu.readAndSaveimportorg.apache.spark.rdd.

packageSparkimportchapter_05.voidimportorg.apache.avro.SchemaBuilder.arrayimportorg.apache.commons.lang3.Functions.callimportorg.apache.spark.api.java.function.VoidFunctionimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,Spar

Hadoop核心组件有哪些？广义Hadoop指什么？核心组件有：Hdfs、Yarn、MapReduce广义上指一个生态圈，泛指大数据技术相关的开源组件或产品，如hdfs、yarn、hbase、hive、spark、pig、zookeeper、kafka、flume、phoenix、sqoop、…,以后将进行详细说明特点是开源（Apache协议）、分布式、大

RDD学习 1 RDD概念1.1 定义RDD（ResilientDistributedDatasets）,是一个容错的,并行的数据结构,可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中,并能控制数据的分区.同时,RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据.在这些操作中,诸如map,flatMap,filter等转换

如果你比较熟悉JavaWeb应用开发，那么对Spring框架一定不陌生，并且JavaWeb通常是基于SSM搭起的架构，主要用Java语言开发。但是开发Spark程序，Scala语言往往必不可少。众所周知，Scala如同Java一样，都是运行在JVM上的，所以它具有很多Java语言的特性，同时作为函数式编程语言，又具有自己独特的

Spark大数据平台架构——《Spark快速大数据分析》1.部分网址：①获取代码网址：https://github.com/databricks/learning-spark； ②SafariBooksOnline是应运而生的数字图书馆：http://www.safaribooksonline.com；它同时以图书和视频的形式出版世界顶级技术和商务作

依赖关系宽窄依赖  宽依赖:有shuffle父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区所依赖  窄依赖:没有shuffle父RDD的一个分区只会被子RDD的1个分区所依赖  为什么需要宽窄依赖  总结:窄依赖:并行化+容错宽依赖:进行阶段划分(shuffle后的阶段需要等待shuffle

大数据生态与spark简介一、大数据的四个特点Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据。Value：数据价值密度相对较低，随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低。Velocit

Exceptioninthread“main”org.apache.spark.sql.AnalysisException:Resolvedattribute(s)name#36missingfromdotName#155,mobile#121,cityId#190L,dotTel#157,state#198L,email#60,cid#2L,name#64,companyAddrGis#192,type#13,remark#180,id#150L,id#176L,company

Spark的广播变量有区别于累加器，它主要的作用是用来将一个Driver端的一个具体值，共享给所有Executor的，调用也用对应的方法取值就可以了packagecom.sparkcoreimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectBroadCastTest{defmain(args:Array[String]):

Spark工作原理1.MapReduce工作原理2.Spark工作原理1.Map阶段2.Reduce阶段3.Shuffle阶段3.Spark工作流程1.MapReduce工作原理MapReduce计算模型主要由三个阶段组成：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段。2.Spark工作原理Spark作业的工作原理时，通常会引入HadoopMapRed

1.什么是序列化        我们知道内存中的数据对象只有转化成二级制的流才可以进行数据的持久化和网络传输，序列化是将数据对象转换为字节序列的过程，而反序列化是指把字节序列恢复为数据对象的过程。    序列化需要保留充分的信息以恢复数据对象，但是为了节约存储空间和网

1、使用spark来处理CSV文件，写入mysql表当中spark介绍Spark是一个快速（基于内存），通用、可扩展的计算引擎，采用Scala语言编写。2009年诞生于UCBerkeley(加州大学伯克利分校，CAL的AMP实验室)，2010年开源，2013年6月进入Apach孵化器，同年由美国伯克利大学AMP实验室的Spark大数据处

大数据特征：1）大量化（Volume）：存储量大，增量大TB->PB2）多样化（Variety）：来源多:搜索引擎，社交网络，通话记录，传感器格式多:(非）结构化数据，文本、日志、视频、图片、地理位置等3）快速化（Velocity）：海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中4）价值密度低（Value）：但是这种价值需要在海量数据之

部署Spark在官网下载Spark安装包#官网地址https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-2.4.7/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz#下载链接https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.7/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz解压缩$tar-zxvfsp

公众号（五分钟学大数据）已推出大数据面试系列文章—五分钟小面试，此系列文章将会深入研究各大厂笔面试真题，并根据笔面试题扩展相关的知识点，助力大家都能够成功入职大厂！此面试题来自牛客网友分享的美团优选一面，面试时长一小时。网友情况：海外水本，在某三线中厂工作2年。参考答案由本公众

文章目录项目场景问题描述解决方案参考项目场景我们现在有这样一个表，需要按月来记录用户的状态，当前月的状态数据是每天都要更新的，历史月的状态数据导入到表之后就不再更新了。那么这个业务场景就转换成了“如何向一个已存在的分区表写入并覆盖当前月份的状态数据，而又

专业术语加强Application/App：Spark应用程序Driver：驱动程序ClusterManager-资源管理器Master/ResourceManager从节点-Worker/NodeManagerExecutor：执行器/执行进程RDD：弹性分布式数据集NarrowDependency窄依赖ShuffleDependency宽依赖DAG有向无环图DAGScheduler[了解]TaskSch

1) 安装python环境安装python有两种方式：原生安装、Ancona安装以上安装路径中不能有中文，不能有空格2) window中必须配置SPARK_HOME3)在python中安装py4j模块两种安装方式：（1）使用pipinstallpy4j进入Anaconda3的Scripts目录下，cmd   输入：pipinstallpy4j（2）找到sp