首先，用户编写好的spark应用程序之后，打包成Jar包，通过spark-submit进行提交。最终转交给SparkSubmit.class，通过提交模式可以找到对应的客户端启动类。这个客户端类启动好了之后，执行一些参数解析，执行Jar包处理等相关准备动作之后，就发送请求（ApplicationRegistion）给对应的资

frompyspark.sql.typesimport*frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName('TEST').getOrCreate()sc=spark.sparkContextschema=StructType([StructField("a",IntegerType(),True),StructF

什么是spark？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是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。Spark快的原因：1.Spark基于内存，尽可能的减少了中间结果写入磁盘和不必要的sort、shuffle(sort:顾名思义就是排序，shuffle:言简意赅就是将数据打散之

（一）安装Spark1.下载安装包2.解压安装包解压安装包spark-2.1.0-bin-without-hadoop.tgz至路径/opt$sudomv./spark-2.1.0-bin-without-hadoop/./spark#更改文件夹名3.修改配置文件配置Spark的classpathcp./conf/spark-env.sh.template./conf/spark-env.sh

Spark总体架构Spark运行架构如图1所示，包括集群资源管理器（ClusterManager）、多个运行作业任务的工作结点（WorkerNode）、每个应用的任务控制结点（Driver）和每个工作结点上负责具体任务的执行进程（Executor）。Driver是运行SparkApplicaion的main()函数，它会创建SparkCon

Spark考前概念相关题复习AUthor:萌狼蓝天哔哩哔哩：萌狼蓝天博客园：我的文章-萌狼蓝天博客：萌狼工作室-萌狼蓝天(mllt.cc)选择题Hadoop1.HADOOP的三大核心组件HDFS分布式文件系统YARN作业调度和集群资源管理的框架MAPREDUCE分布式运算编程框架2.hadoop完全分

MapReduce和SparkMapReduce简介原理示例基本概念作业运行模式Spark简介概念编程模型RDDRDD操作（Operator）RDD依赖（Dependency）作业运行模式课后温习参考MapReduce简介MapReduce是一个面向离线批处理的分布式计算框架。离线：对时间不敏感，慢慢算批处理：数据攒一批，处理

<repositories><repository><id>central</id><url>http://maven.aliyun.comexus/content/groups/public/</url><snapshots><enabled>true</enabled&

1.spark是什么？spark是一个用来实现快速，通用的集群计算平台spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理，迭代算法，交互式查询，流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。2.spark的用

192.168.1.20493m2%1455Mi10%192.168.1.205125m3%1925Mi13%192.168.1.20696m2%1689Mi11%否则手动执行以下命令：kubectlcreate-fintegration/metrics-server[]()6.部署custom-metrics-api组件。为了基于自定义指标进行扩展，你需要拥有两个组件：第一

spark是用来进行分布式计算的，那分布式计算要解决那些问题呢？得知道数据在哪吧多个节点，如何把任何分发到各个节点：任务划分调度多个节点，一个节点出错，总不能全部重算，需要容错，容错又有横、纵2个维度。所以需要血缘+缓存调优要求HA、可监控为了解决以上问题，spark推出了rdd。

目录cache->提升效率为什么要使用cachecache缓存缓存的级别cache和persist的区别缓存策略的选择unpersist释放缓存checkpoint->容错checkpoint的原理优化为了引入这两个机制，这里我们手写一个实现Pi的操作，这里我们只需要求出落在圆里的点与落在正方形里面的点的概率

目录RDD五大特性groupByKey和reduceBykeyBlockManager资源调度和任务调度RDD五大特性groupByKey和reduceBykeyBlockManager资源调度和任务调度

一.安装Scala1.将Scala安装包复制到/usr/localmvscala-2.13.7.tgz/usr/local/2.解压压缩包并修改名称tar-xvfscala-2.13.7.tgz#修改名称mvscala-2.13.7/scala3.配置环境变量vi/etc/profile#在最后添加下面内容exportSCALA_HOME=/usr/local/scalaexpo

、架构设计1.架构设计图  2.相关术语名称解释-RDD(ResilientDistributedDataSet)-partiton（分区）-算子-transformation类算子-Action算子-窄依赖-宽依赖-Application-Driver-ClusterManager-WorkerNod

安装Spark文章目录安装Spark一、在master节点上安装spark1.下载压缩包2.Spark解压后的重命名操作3.修改spark目录的用户权限4.配置环境变量二、修改Spark参数1.修改spark-env.sh2.配置slaves文件三、在两个slaves从节点上安装Spark1.将master主节点上的Spark安装

极光高级工程师——蔡祖光前言Spark在2018开始在极光大数据平台部署使用,历经多个版本的迭代,逐步成为离线计算的核心引擎。当前在极光大数据平台每天运行的Spark任务有20000+,执行的SparkSQL平均每天42000条,本文主要介绍极光数据平台在使用SparkSQL的过程中总结的部分实践

Spark学习笔记(一)之基础篇2019-11-11 Spark学习笔记  333Spark简介Spark是美国加州大学伯克利分校的AMP实验室(主要创始人lester和Matei)开发的通用的大数据处理框架.Spark有4中运行模式:local模式,适用于测试standalone,并非是单节点,而是使用spark自带的资源调度

scala样板(度本地文件执行文件)importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectwordCount{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName("MyApp")valsc=newSparkContext(conf

一、在linux搭建spark环境1.下载sparkspark官方下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html。这里选择spark-3.1.2-bin-hadoop2.7版本。2.上传spark，下载TDH客户端上传spark-3.1.2-bin-hadoop2.7.tgz至linux的/opt目录下在manager下载TDH客户端，上传至/opt目录下

本文针对spark的spark.sql.hive.caseSensitiveInferenceMode的参数含义及使用进行梳理、总结1.参数含义Spark2.1.1引入了一个新的配置项:spark.sql.hive.caseSensitiveInferenceMode，默认值是NEVER_INFER，保持与spark2.1.0一致的行为。但是Spark2.2.0将此配置的默认值更改

一、当后缀名为zip、gzip，spark可以自动处理和读取1、spark非常智能，如果一批压缩的zip和gzip文件，并且里面为一堆text文件时，可以用如下方式读取或者获取读取后的schemaspark.read.text("xxxxxxxx/xxxx.zip")spark.read.text("xxxxxxxx/xxxx.zip").schemaspark.read.text("xxxxx

起因：测试过程中，发现一个spark的一个参数设置可以带来5倍以上的性能差异参数：spark.sql.parquet.enableVectorizedReaderSQL：SELECT*FROMad_tetris_dw.ad_insight_record_hourly_testWHEREpage_url="www.chengzijianzhan.cometris/page/52202031760/"anddate='20

本文以Spark执行模式中最常见的集群模式为例，详细的描述一下Spark程序的生命周期（YARN作为集群管理器）。1、集群节点初始化集群刚初始化的时候，或者之前的Spark任务完成之后，此时集群中的节点都处于空闲状态，每个服务器（节点）上，只有YARN的进程在运行（环境进程不在此考虑范围内），集群状态如

1、SparkSql概述1、什么是SparkSql?SparkSql用于处理结构化数据,底层还是RDD2、SparkSql的两个数据抽象:DataFrame、DataSet1、什么是DataFrameDataFrame可以当做一个二维表格,有schema信息<有列名、列类型>DataFrame只关注列不关注行的类型,不管每个元素<每行>是什么类型，

通用性能调优（一）一、应用开发三原则原则一：使用spark自身的调优机制充分利用Spark为我们提供的“性能红利”，如钨丝计划、AQE、SQLfunctions等等。钨丝计划的优势？1）数据结构：采用紧凑的自定义二进制格式，存储效率高，避免的序列化反序列化。2）开辟堆外内存来管理对象，对内存

Catalyst是SparkSQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，SparkSQL执行计划一旦确定就不会改变。由于缺乏或者不准确的数据统计信息（如行数、不同值的数量、NULL值、最大/最小值等）和对成本的错误估大数据培训算导致生成的初始

夫君子之行，静以修身，俭以养德，非淡泊无以明志，非宁静无以致远。夫学须静也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。淫慢则不能励精，险躁则不能冶性。年与时驰，意与日去，遂成枯落，多不接世，悲守穷庐，将复何及。——诸葛亮《诫子书》于文章中出现的任何错误请大家批评指出，一定及时修改

今天用sparksql的时候碰到了一个需求：根据id进行聚合，如果遇到数组，那么就取数组的并集，一开始我寻思i应该挺简单的，但是紧接着就碰到了问题：数组聚合用什么函数我在sparksql官方提供的文档里面是没有找到类似的函数的，我第一个想法就是自己写一个，很遗憾失败了，可能因为我个人水平有限

支撑了80%的离线作业，日作业量在1W+大多数场景比Hive性能提升了3-6倍多租户、并发的场景更加高效稳定T3出行是一家基于车联网驱动的智慧出行平台，拥有海量且丰富的数据源。因为车联网数据的多样性，T3出行构建了以ApacheHudi为基础的企业级数据湖，提供强有力的业务支撑。而对