文章目录一.Windows安装1.安装2.使用二.Linux安装一般安装模式下载设置环境变量修改配置启动确认启动成功Local模式1.安装2.使用yarn模式1.安装2.使用3.spark的历史服务器集成yarn在这之前已经在本地安装了hadoop和hive，参考大数据相关整理spark官网下载：http://

目录1Zeppelin1.1.安装1.2.Zeppelin的作用1.3.Zeppelin入门使用2.房价预测详细思路2.1.绘制房价直方图2.2.绘制数据和房价之间的散点图2.3.选择模型2.4.空值处理2.5.顺序特征编码2.6.组合新特征2.7.特征编码2.8.简要实现模型1Zeppelin1.1.安装下

如果我们在Driver端定义一个变量，然后将该变量发送Executor端进行累加赋值操作，那么Driver端的变量值会发生改变吗？答案是不会，因为Executor端操作的是变量的副本，并不能影响Driver端的变量值。如何在这样的分布式系统中实现变量的共写呢？这就要用到累加器一、累加器实现原理累

使用AdaptiveExecution动态设置Shufflepartition可控制sparksql小文件问题.config("spark.sql.adaptive.enabled","true")//开启sparksqlAdaptiveExecution自动设置ShuffleReducer.config("spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize"

Hive数据类型基本数据类型【1】数据类型所占字节TINYINT1字节整数SMALLINT2字节整数INT/INTRGER4字节整数BIGINT8字节整数FLOAT4字节单精度浮点数DOUBLE8字节双精度浮点数DATESTRING复杂数据类型数据类型描述示例ARRAY一

ApacheHudiApacheHudi在基于HDFS/S3数据存储之上，提供了两种流原语：插入更新增量拉取一般来说，我们会将大量数据存储到HDFS/S3，新数据增量写入，而旧数据鲜有改动，特别是在经过数据清洗，放入数据仓库的场景。而且在数据仓库如hive中，对于update的支持非常有限，计算昂贵。另一方

一、开发环境中需要安装和配置如下安装JDK，配置JDK环境变量(jdk1.8)安装Scala，配置JDK环境变量(scala2.11.8)最好安装一个Maven,虽然Idea已经集成自带的有Maven测试环境中已经安装有Zookeeper集群，Kafka需要用到（3.4.5）测试环境中已经安装有Kafka集群（1.1.0）测试环境中已经安装有Spark集

王辉，2017年加入去哪儿网。目前负责反爬虫相关风控业务，技术领域涉猎广泛，在风控智能化实践方向的道路上持续探索中。一.前言Qunar智能风控场景中，风控研发团队经常会应用一些算法模型，来解决复杂场景问题。典型的如神经网络模型，决策树模型等等。而要完成模型从训练到部署

我们在初始化SparkConf时，或者提交Spark任务时，都会有master参数需要设置，如下：conf=SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)sc=SparkContext(conf=conf)/bin/spark-submit\--clustercluster_name\--masteryarn-cluster\...

一、官网介绍1什么是Spark官网地址：http://spark.apache.org/ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有HadoopMapReduce所具有的

写在前面：2021年5月在林子雨老师的MOOC上简单地学习了一点HADOOP和SPARK的内容，整理一下当时记录的笔记。所有图片来自于教案截图！HADOOP架构spark基于内存，速度比Hadoop快(os:但是内存不会炸吗，要硬件条件很好才行啊)基本概念和架构设计RDD:ResillientDistributedDat

   本地模式importorg.apache.spark.SparkContextimportorg.apache.spark.SparkConfobjectWordCount{defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[2]")valsc=newSpar

structedstreaming的执行批次，较sparkstreaming有所改变。更加灵活。总结下来，可大白话地分为三类:1尽可能快的执行，不定时间2按固定间隔时间执行3仅执行一次详情如下：Trigger类型使用注意Intervalmicro-batch(固定间隔的微批)Trigger.ProcessingTime(longinter

SparkMapReduce的槽点 1.一个简单的WC程序，需要很多的java代码 1）自定义Mapper 2)自定义Reducer 3)通过Driver把Mapper和Reducer串起来 4）打包，上传到集群 5）在集群上提交WC程序 一句话：就是会花费非常多的时间在非业务逻辑改动的工作上 2.MapTask和ReduceTask都是进程级别

spark2.4es7.10.2Scala2.11  <dependency>      <groupId>org.elasticsearch</groupId>      <artifactId>elasticsearch-hadoop</artifactId>      <version>7.10.2</version>    </dependency

最近以太坊的分叉，新增了一些字段，原来使用的是老版本 web3j-spring-boot-starter<groupId>org.web3j</groupId><artifactId>web3j-spring-boot-starter</artifactId><version>1.6.0</version>现在不得不更新web3j到最新版本包4.8.7，获取一些新的字段信息。但是由于web3j

十二、Hbase12.1基本架构12.2读写流程写流程：1）Client先访问Zookeeper，获取hbase:meta表位于哪个RegionServer。2）访问对应的RegionServer，获取hbase:meta表，根据读请求的namespace:tableowkey，查询出目标数据位于哪个RegionServer中的哪个Region中。并将该table

目录1执行sparksql报错2wordcount程序报错345671执行sparksql报错报错内容如下：org.apache.spark.sql.AnalysisException:Unabletogenerateanencoderforinnerclasscn.itcast.spark.sql.Intro$Personwithoutaccesstothescopethatthisclasswasdefinedin.Tr

我只截图不说话，PPT大全，氛围研发篇、算法篇、大数据、Java后端架构！除了大家熟悉的交易、支付场景外，支撑起阿里双十一交易1682亿元的“超级工程”其实包括以下但不限于客服、搜索、推荐、广告、库存、物流、云计算等。Java核心技术栈：覆盖了JVM、锁、并发、Java反射、Spring原理

（1）spark中的数据倾斜的现象？1、数据倾斜的现象多数task执行速度较快，少数task执行时间非常长，或者等待很长时间后提示你内存不够，执行失败（2）数据倾斜的原因？数据问题：1、key本身分布不均衡（包括大量的key为空）2、key的设置不合理spark使用问题：shuffle时的并行度不够计算方式错误（3）数据倾斜的

出现异常栈：Causedby:org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException:execute,tree:SortAggregate(key=[template_id#166],functions=[last(template_content#167,false),last(highlight_index_template#169,false),last(template_pattern#170,fals

1.HiveETL预处理简述：预先对数据按照key进行聚合，或者是预先和其他表进行join，然后在spark作业中针对的数据源就是预处理后的Hive表，不需要使用原先的shuffle类算子执行。使用场景：导致数据倾斜的是Hive表。如果Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应100w数据，而其他key

resources下log4j.properties文件log4j.rootCategory=ERROR,consolelog4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppenderlog4j.appender.console.target=System.errlog4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayoutlog4j.appender.console.layout.C

DMP用户画像介绍DMP即Data-ManagementPlatform，数据管理平台，单从名称上来看，这个定义还是非常宽泛的，所以国内很多企业或者个人会将DMP的核心功能理解错。结合我的理解，DMP其实是一个全面的数据收集，加工，整合的平台，吸收各种数据源的数据，以用户为基本单位，清洗，整理形成结构化的数据表

在Hive表中查询表数据，中文显示正常，但是在spark-shell中中文显示乱码的解决办法：在启动spark-shell的时候增加如下两项配置：--confspark.driver.extraJavaOptions="-Dfile.encoding=utf-8" --confspark.executor.extraJavaOptions="-Dfile.encoding=utf-8"

spark整合hive后，hive启动报错：ls:cannotaccess/develop/spark/lib/spark-assembly-*.jar:Nosuchfileordirectory原因：spark版本升级到2.x以后,原有lib目录下的大JAR包被分散成多个小JAR包，原来的spark-assembly-*.jar已经不存在，所以hive没有办法找到这个JAR包。解决方法：打

hadoop3.3.0集群搭建记录hadoop3.3.0hive3.1.2spark3.0.0主要安装了上面这仨

1.从多个kafkatopic中接收数据，可以用多个Reciver接收，然后合并在一起进行处理  2.receiver’sblockinterval（接收器的块间隔），这由configurationparameter（配置参数）的spark.streaming.blockInterval决定。对于大多数receivers（接收器），接收到的数据coalesced（合并）在一起存储

1、collect的功能是什么，其底层是怎么实现的？driver通过collect把集群中各个节点的数据收集过来汇总成总结果，collect返回结果是array类型的，collect把各个节点的数据抓过来，抓过来的数据是array类型，collect对array抓过来的结果进行合并，合并后array中只有一个元素，是tople类型（kv类型的）2

packagesparkcoreimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectDemo04FlatMap{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf:SparkConf=newSparkConf().setAppName("FlatMap").setMaster("local