在本篇文章中，笔者将给大家带来SparkSQL中关于自适应执行引擎（SparkAdaptiveExecution）的内容。在之前的文章中，笔者介绍过FlinkSQL，目前Flink社区在积极地更新迭代FlinkSQL功能和优化性能，尤其Flink1.10.0版本的发布，在增强流式SQL处理能力的同时也具备了成熟的

在实际应用中，大数据处理主要包括以下三个类型：复杂的批量数据处理，通常时间跨度在数十分钟到数小时之间基于历史数据的交互式查询，通常时间跨度在数十秒到数分钟之间基于实时数据流的数据处理，通常时间跨度在数百毫秒到数秒之间当同时存在以上三种场景时,就需要同时部署三种不同

在sparkshell中运行代码：SparkShell提供了简单的方式来学习SparkAPISparkShell可以以实时、交互的方式来分析数据SparkShell支持Scala和Python一个Driver就包括main方法和分布式集群SparkShell本身就是一个Driver，里面已经包含了main方法spark-shell命令以及常用参

1.下载安装文件：Spark安装包下载地址：http://spark.apache.org进入下载页面后，点击主页右侧的“DownloadSpark”按钮进入下载页面，下载页面中提供了几个下载选项，主要是Sparkrelease及Packagetype的选择，如下图所示。第1项Sparkrelease一般默认选择最新的发行版本，第2项pa

如上图，已知日期2022-01-01，需要获得以2022-01-01为终点的10天的连续时间序列附代码如下：selectdate_add(dateadd(to_date('20220101','yyyymmdd'),9,'dd'),a.pos)asspecial_datefrom(selectposexplode(split(repeat("",datediff(to_date('

窄依赖与宽依赖的区别：窄依赖：表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区宽依赖：表现为存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区Stage的划分： Spark通过分析各个RDD的依赖关系生成了DAG再通过分析各个RDD中的分区之间的依

在spark-shell进行词频统计：flatMap将每一行按空格才分成为单词，map映射生成键值对，将单词计数，reduceByKey将相同单词叠加wordCount.collect()将结果汇集，针对集群结果：编写独立程序进行词频统计：新建wordCount.scala写入以下代码importorg.apache.spark.SparkContextimport

这是sparksql写入hive表指定输出文件名的自定义方式。版本：spark-2.3.2实现目的在目前的业务需求中，需要实现场景为：当往一个hive表中不断以Append的方式写入数据，需要知道哪些文件是哪一次运行后追加的文件，所以最好的方法是往输出的文件名前添加前缀，如日期，或者调度编号等。但是

Spark核心组件Driver将用户程序转化为作业（job）在Executor之间调度任务(task)跟踪Executor的执行情况通过UI展示查询运行情况 ExecutorSparkExecutor是集群中工作节点（Worker）中的一个JVM进程，负责在Spark作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独立。负责运行组成Spark应

由6.824和Hadoop技术资料整理，持续更新中文章目录6.824Spark架构RDD算子转换算子执行算子SparkSQL6.824什么是CAP？一致性可用性分区容错性分区容错是必然要提供的一个特性，如果要保证一致性，那么可用性不能得到保障。云服务厂商一般提供5个9的可用性保障。简述

1.本质上相同，都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程2.数据流有所区别，MR按map,spill,merge,shuffle,sort,reduce等各阶段逐一实现。Spark基于DAG数据流，可实现更复杂数据流操作（根据宽/窄依赖实现）3.实现功能上有所区别，MR在map中做了排序操作，而Spark假定大多数应用场景Shu

1、安装pyarrow加速pyspark2.3对应pyarrow的版本是0.14.12、pycharm需要配置的环境量HADOOP_HOME /opt/hdp/2.3.4.0-315/hadoopSPARK_HOME /opt/hdp/2.3.4.0-315/spark2PYTHONPATH /data/soft/anaconda3/envs/py37/bin/pythonPYSPARK_PYTHON/data/soft/anaconda3/e

1、flume安装1）上传压缩包并解压 2）文件配置flume-env.sh#IfthisfileisplacedatFLUME_CONF_DIR/flume-env.sh,itwillbesourced#duringFlumestartup.#Enviromentvariablescanbesethere.exportJAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.

实验2Scala编程初级实践1.计算级数请用脚本的方式编程计算并输出下列级数的前n项之和Sn，直到Sn刚好大于或等于q为止，其中q为大于0的整数，其值通过键盘输入。 例如，若q的值为50.0，则输出应为：Sn=50.416695。请将源文件保存为exercise2-1.sc

设计背景：许多迭代式算法（比如机器学习、图算法等)和交互式数据挖掘工具，共同之处是，不同计算阶段之间会重用中间结果目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中，带来大量的数据复制、磁盘I0和序列化开销 RDD就是为了满足这种需求而出现的，它提供了一个抽象的数据

关键要点持续可靠地运行Spark应用程序是一项具有挑战性的任务，而且需要一个良好的性能监控系统。-在设计性能监控系统时有三个目标——收集服务器和应用程序指标、在时序数据库中存储指标，并提供用于数据可视化的仪表盘。UberJVMProfiler被用于监控Spark

目录1简介2实例3架构与抽象4转化操作5输出操作624/7不间断运行1简介许多应用需要即时处理收到的数据，例如用来实时追踪页面访问统计的应用、训练机器学习模型的应用，还有自动检测异常的应用。SparkStreaming是Spark为这些应用而设计的模型。SparkStreaming使用

spark是什么？spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎spark和hadoopspark出现的时间相对较晚，主要功能主要用于数据计算，可以认为是hadoop的升级版本一次性数据计算框架在处理数据的时候，会从存储设备种读取数据，进行逻辑操作，然后将处理的结果重新存储到介质

WorldCount：importjava.io.Fileimportscala.io.SourceobjectWordCount{defmain(args:Array[String]):Unit={valdirfile=newFile("F://english")valfiles=dirfile.listFiles//获取文件列表for(file<-files)pr

对一个大表进行了30个天分区的查询,spark客户端显示了所有excutor均已执行完毕.查看hdfs分区也显示已有数据,desc表名显示表还没作成.于是用hadoopfs-ls看了下hdfs文件数发现有上万个小文件.导致合并查询结果时间巨长小文件过多会导致文件系统效率低下.我们可以在写spar

RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。创建RDD的两种方式：并行化驱动程序中的现有数据；引用外部存储系统中的数据集。并行化集合要创建并行化集合，在驱动程序中现有的集合上调用SparkContext的par

作者丨吴磊，张拓宇编辑丨郭芮众所周知，自2015年以来微博的业务发展迅猛。如果根据内容来划分，微博的业务有主信息（Feed）流、热门微博、微博推送（Push）、反垃圾、微博分发控制等。每个业务都有自己不同的用户构成、业务关注点和数据特征。庞大的用户基数下，由用户相互关

第1章RDD概述1.1什么是RDDRDD（ResilientDistributedDataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。1.2RDD的5个主要属性(property)•          Alistofpartitions            多个分区.分区可以看成是数据集的

正常情况下,传递给Spark算子(比如:map,reduce等)的函数都是在远程的集群节点上执行,函数中用到的所有变量都是独立的拷贝.这些变量被拷贝到集群上的每个节点上,都这些变量的更改不会传递回驱动程序.支持跨task之间共享变量通常是低效的,但是Spark对共享变量也提供

数据世界再次发生变化。自从Hadoop出现以来，人们就将工作负载从他们的数据仓库转移到了新的闪亮的数据湖中。没过多久，2010年开源的Spark就成为了数据湖上的标准处理引擎。现在我们看到一个反向趋势，回到数据仓库。随着这一趋势，DBT几乎已成为在现代云原生数据仓库上进行

我既然写下本文，就应对读者赤诚相见。我真的不是优秀的数据工程师，也不是优秀的软件开发人员。尽管如此，但技术能力我可能还是有的，而且也有干劲。虽然技术上不是最优秀的，但我比较善于与人打交道。你可能会问：“那我为什么还要读这篇文章呢？”答案很简单：因为失败乃成功之母。至于我

Spark中常用端口号区分:-Master进程的通信端口号-7077-Master进程webui查看端口号-8080-Worker进程的通信端口号-7078-Worker进程webui查看端口号-8081-Spark的历史日志服务webui端口-18080-yarn的allapplication的webui端口-8088-Spark应用的运行时的端口

Hiveonspark，执行时报错解决：在yarnweb界面上点击执行失败的任务：从这上面可以看出，hdfs://master/hive/spark_jars/guice-4.0.jar有问题找到机器http://datamiddle-249:8042，查看nodemanager日志日志里面搜索刚才的任务可以看见如下日志可以看出，guice-4.0.jar文

结合实例，说一说Spark与Kafka这对“万金油”组合如何使用。随着业务飞速发展，各家公司的集群规模都是有增无减。在集群规模暴涨的情况下，资源利用率逐渐成为大家越来越关注的焦点。毕竟，不管是自建的Datacenter，还是公有云，每台机器都是真金白银的投入。实例：资源利用率实时计算

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