在idea上用编写spark程序链接hive在idea上编写spark程序，pom文件上要包含hive依赖,网上大把，链接hive其实可以不用将hdfs,core等文件加入程序，直接在代码中声明metastore服务的地址，和hive在hdfs上的储存路径defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkC

spark基本信息spark中文手册1.RDD是什么？一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。2.RDD的数据结构？一个分区列表，每个分区里是RDD的部分数据（或称数据块）。一个依赖列表，存储依赖的其他RDD。一个名为compute的计算函数

某不愿意透露姓名的神州实习生:一闪,听说你最近一直在摸鱼?我:开发人的事,能叫摸鱼吗,一个需求给我3天,我1天就做完了,要是直接交上去,那不得被压榨吗?神州实习生:原来是这样,那你抽个时间帮我写数据接口,晚上我把SQL发你Spark与Flink的区别老程序员:明天咱们要招实习生了,

报错信息如下原因分析主要是没有在Spark配置hive的配置文件，把hive配置的hive-site.xml文件拷贝到spark目录下即可mv../hive/conf/hive-site.xml../spark/conf/hive-site.xml说明：如果报JDBC错误，还需要将../hive/lib下的mysql-jdbc驱动拷贝到../spark/jars目录中mysq

数据：1001,2020-09-1010:21:21,home.html1001,2020-09-1010:28:10,good_list.html1002,2020-09-1009:40:00,home.html1001,2020-09-1010:35:05,good_detail.html1002,2020-09-1009:42:00,favor.html1001,2020-09-1010:42:55,cart.html1001,2020-09-1010:43:55,11.

创建一个基本DataFrameDataFrame常见算子操作对数据进行操作时使用$“age”数据过滤以及分组求和DataFrame的sql操作RDD转换为DataFrameload和save

spark读写odps异常报错信息：问题现象：排查原因：解决：报错信息：ERRORApplicationMaster:Userclassthrewexception:java.io.IOException:GetFileMetaPANGU_CAPABILITY_NO_PERMISSIONPANGU_CAPABILITY_NO_PERMISSIONPanguPermissionExceptionWhenGetFileMeta

一、Presto    Presto是Facebook开源的，完全基于内存的并⾏计算，分布式SQL交互式查询引擎是它被设计用来专门处理高速，实时的数据分析。Presto本身不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。与MySQL对比：MySQL首先是一个单点关系型数据库，其具有存储和计算分

先进到defaultPartitioner里,self接收得是父RDD。这是defaultPartitioner函数：这一段代码的主要逻辑是分区器的选取问题，是用上游RDD的分区器还是新建一个分区器。评判标准就是：如果现有的最大分区器是合格的，或者其分区数大于或等于默认分区数，请使用现有分区器,关键就是看默认

SparkSession 从Spark2开始，Spark-SQL引入了SparkSession这个核心类，它是处理DataSet等结构数据的入口。在2.0之前，使用的是spark-core里的SparkContext。从前面的例子里也可以看到，程序一上来就要先创建SparkSession对象：SparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("Sim

<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-hive_2.12</artifactId><version>3.0.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark&lt

SparkCore-WordCountpackagecom.lotuslaw.spark.core.wcimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importscala.collection.mutable/***@author:lotuslaw*@version:V1.0*@package:com.lotuslaw.spark.core.wc

 RDD困境    map、filter，它们都需要一个辅助函数f来作为形参，通过调用map(f)、filter(f)才能完成计算。以map为例，我们需要函数f来明确对哪些字段做映射，以什么规则映射。filter也一样，我们需要函数f来指明以什么条件在哪些字段上过滤。这样一来，Spark只知道开

背景当我在使用IDEA本地连接服务器spark服务时，虽然拷贝了hive-site.xml，提供了相应的依赖，仍然报错：org.apache.hadoop.security.HadoopKerberosName.setRuleMechanism依赖如下：<dependencies><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><a

一、Spark的两种核心ShuffleShuffle涉及磁盘的读写和网络的IO，因此shuffle性能的高低直接影响整个程序的性能。Spark也有map阶段和reduce阶段，因此也有Shuffle。1）基于hash的shuffle在每个Map阶段的task会为每个reduce阶段的task生成一个文件，通常会产生大量的文件

importorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apache.spark.sql.{SparkSession}importorg.apache.spark.storage.StorageLevelimportorg.apache.spark.sql.Rowimportorg.apache.spark.sql.types.{DoubleType,IntegerType,StringType,StructField,StructType}imp

Spark简述：Spark：快速通用的大规模数据处理引擎，特点是速度快，易使用。Spark安装前准备工作：1、安装配置好jdk，如果不会安装可以跳转到脚本安装jdk保姆级教程2、搭建配置好Hadoop，如果不会配置安装可以跳转到Hadoop配置保姆级教程3、安装好Scala，如果不会安装可以跳转到Linux下

spark-sql是用来处理结构化数据的模块，是入门spark的首要模块。技术的学习无非就是去了解它的API，但是Spark有点难，因为它的例子和网上能搜到的基本都是Scala写的。我们这里使用Java。入门例子数据处理的第一个例子通常都是wordcount，就是统计一个文件里每个单词出现了几次。我们

21/12/1916:38:54INFOscheduler.TaskSetManager:Startingtask3.0instage1.0(TID6,slave1,executor3,partition3,NODE_LOCAL,8011bytes)21/12/1916:38:54WARNscheduler.TaskSetManager:Losttask0.0instage1.0(TID3,slave1,executor3):org.a

spark优化参数--设置sparkshuffle分区数量参考：excutor-cores*3set("spark.sql.shuffle.partitions","36")--1.broadcastHashJOin--默认小表小于10M自动进行广播joinset("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold","10m")--1.可强制使用广播joinSQLHi

SparkSQL是由DataFrame派生出来的，通过三步创建使用创建DataFrame将DataFrame注册成临时表使用临时表进行查询统计使用RDD创建DataFramefrompyspark.sqlimportSparkSessionsqlContext=SparkSession.builder.getOrCreate()定义DataFrame的每一个字段名和数据类型f

1、关于map与foreach区别：map：遍历RDD,将函数f应用于每一个元素，返回新的RDD(transformation算子)；foreach：遍历RDD,将函数f应用于每一个元素，无返回值(action算子)；2、切记：spark中对变量的修改没有原地修改，这个和Python有很大区别（1）valamendDatas:Seq[DataFrame]=datas.indices

在实际工作中统计uv时，一般会使用count(distinctuserId)的方式去统计人数，但这样效率不高，假设你是统计多个维度的数据，当某天你想要上卷维度，此时又需要从原始层开始统计，如果数据量大的时候将会耗费很多时间，此时便可以使用最细粒度的聚合结果进行上卷统计，即需要自定义聚合函数进行统

spark内核与源码一、环境准备(Yarn集群)二、组件通信三、应用程序的执行1、RDD依赖2、阶段划分3、任务切分4、任务的调度5、任务执行四、Shuffle1、Shuffle的原理和执行过程2、Shuffle写磁盘3、Shuffle读取磁盘五、内存的管理1、内存的分类2、内存的配置一、环境

uploader.vue:<template><divid="page"><divclass="main"><uploaderref="uploader":options="options":file-status-text="fileStatusText":autoStart="false"@fi

SparkSql执行概览前言SparkSql执行全过程SparkSql实际转换过程SparkSql逻辑计划执行sql样例Sparksql物理计划前言    SparkSQL的前身是shark，即“HiveonSpark”。Shark项目最初启动于2011年。当时HIve几乎算是唯一的SQL-on-Hadoop选择方案。Hive将SQ

目录开发调优原则避免创建重复的RDD尽可能复用同一个RDD对多次使用的RDD持久化Spark的持久化级别如何选择一种最合适的持久化策略尽量避免使用Shuffle类算子Broadcast与map进行join代码示例使用Map-Side预聚合的Shuffle操作使用高性能的算子使用reduceByKey/aggregateByKey替代gro

SQL解析：SQLQuery，需要经过词法和语法解析，由字符串转换为，树形的抽象语法树。1、通过遍历抽象语法树生成未解析的逻辑语法树（unresolvedlogicplan），对应SQL解析后的一种树形结构，本身不包含任务数据信息。2、需要经过一次遍历之后，转换成成包含解析后的逻辑算子树（AnalyzedLog

SparkSQL概述什么是SparkSQLSparkSQL是Spark用于结构化数据(structureddata)处理的Spark模块。与基本的SparkRDDAPI不同，SparkSQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，SparkSQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方

1.在官网下载spark安装包#wgethttps://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.8/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz2.解压#tar-zxvfspark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz-C/home/hadoop/app3.修改配置#cd/home/hadoop/app/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7/conf/#cpspark-