1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。  HDFS(Hadoop分布式文件系统),HDFS是Hadoop生态圈中提供分布式存储支持的系统，上层的很多计算框架(Hbase、Spark等)都依赖于HDFS存储。 MapReduce(分布式计算模型)离线计算

创建Maven项目2.1.1增加Scala插件Spark由Scala语言开发的，所以本课件接下来的开发所使用的语言也为Scala，咱们当前使用的Spark版本为3.0.0，默认采用的Scala编译版本为2.12，所以后续开发时。我们依然采用这个版本。开发前请保证IDEA开发工具中含有Scala开发插件

packagecom.atguigu.bigata.spark.core.rdd.builder.operator.actionimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importscala.collection.mutable/***@auther:atom*@date:2022/2/2020:40*wordCount的九种写法*/objectSpark01_RDD_Operator_Action

错误信息ausedby:java.util.concurrent.ExecutionException:org.apache.spark.util.SparkFatalException atjava.util.concurrent.FutureTask.report(FutureTask.java:122) atjava.util.concurrent.FutureTask.get(FutureTask.java:206) atorg.apache.spark.sql.ex

一、大数据技术划分   二、流式计算历史演进目前主流的流式计算框架有Storm/Jstorm、SparkStreaming、Flink/Blink三种。ApacheStorm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架，具有最高的摄取率

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。1.HDFS具有很好的容错能力，并且兼容廉价的硬件设备，因此，可以以较低的成本利用现有机器实现大流量和大数据量的读写。2.MapReduce是一种分布式并行编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并

来源|https:/abular.io/blog/whats-new-in-iceberg-0.13/作者|RyanBlue（ApacheIcebergPMC）翻译|liliweiApacheIceberg社区刚刚发布了0.13版，其中有很多很棒的新增功能！在这篇文章中，我将介绍一些本版本的亮点功能。完善对多个引擎支持Iceberg0.13增加了对

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。1，HDFS（hadoop分布式文件系统）是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。2，mapreduce（分布式计算框架）mapreduce是一种计算模型，用于处理大数据量

1.2.（1）Spark速度和效率比MR要快得多；（2）Spark本身并不能存储数据；（3）Spark可以使用其他云数据平台数据存储。（4）Spark可以连接使用Mysql数据库数据；Spark可以对数据库数据进行修改删除。3.因为Hadoop与Spark都能运行在YARN上，所以在YARN之上进行统一部署。计算来源按需伸缩；不同负载应

当我们运行spark-shell或者是开发spark项目时，运行结果总是会伴随很多的日志，影响我们对结果的查看UsingSpark'sdefaultlog4jprofile:org/apache/spark/log4j-defaults.properties22/02/2311:24:49INFOSparkContext:RunningSparkversion2.4.522/02/2311:24:50

（1）HDFS（分布式文件系统）HDFS是整个hadoop体系的基础，负责数据的存储与管理。HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（highthroughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（largedataset）的应用程序。（2）MapReduce（分布

列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。Hadoop生态组件包括：HDFS、HBASE、Mapreduce、hive、pig、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。 2.对比Hadoop与Spark的优缺点（1）Spark对标于Hadoop中的计算模块MR，但是速度和效率比MR要快

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。 1.HDFS分布式文件系统    Hadoop分布式文件系统HDFS是针对谷歌分布式文件系统（GoogleFileSystem,GFS）的开源实现，它是Hadoop两大核心组成部分之一，提供了在廉价服务器集群中

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。答：1，HDFS（hadoop分布式文件系统）是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。client：切分文件，访问HDFS，与namenode交互，获取文件位置信息，与DataNode交

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。（1）HDFS分布式文件系统HDFS可以兼容廉价的硬件设备，利用较低成本的及其实现大流量和大数据量的读写。（2）MapReduceMapReduce是分布式并行编程模型，用户大规模数据集的并行计算，让不

1.tidb介绍：是开源的，java开发，大公司和tidb公司合作，有问题及时得到处理2.tidb特别底层架构3.tidb和mysql压力测试4.tidb+spark大数据处理5.tidb高效原理 mysql：关系型数据库能联查，大数据查询慢，并发差，redis,es,hbase：非关系型数据库，不能联查，并发性能高，支持在线扩容缩容newsql：tidb

【版本介绍】本次问题所使用的代码版本是spark2.2.0和 elasticsearch-spark-20_2.11 【情景介绍】今天公司的小伙伴发现了一个问题，在spark中，使用elasticsearch-spark读取es的数据，""这种空字符串的值，在spark中会被转成null，导致计算结果异常代码如下：1de

需求分析➢查询出来所有的点击记录，并与city_info表连接，得到每个城市所在的地区，与Product_info表连接得到产品名称➢按照地区和商品id分组，统计出每个商品在每个地区的总点击次数➢每个地区内按照点击次数降序排列➢只取前三名➢城市备注需要自定义UDAF函数

一.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。1.HDFS分布式文件系统hadoop分布式文件系统HDFS是针对谷歌分布式文件系统（GoogleFileSystem,GFS）的开源实现，它是Hadoop两大核心组成部分之一，提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布

1.添加jar包到spark的jar目录下https:/epo1.maven.org/maven2/org/apache/hudi/hudi-spark3.1.2-bundle_2.12/0.10.1/hudi-spark3.1.2-bundle_2.12-0.10.1.jarhttps:/epo1.maven.org/maven2/org/apache/spark/spark-avro_2.12/3.1.2/spark-avro_2.12-3.1.2.jar2.重

1.大数据概述一.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。1、HDFS（分布式文件系统）提供分布式数据存储、集中管理功能，为hdaoop生态提供数据基础2、MapReduce（分布式计算框架）输入分片(inputsplit)->map阶段->shuffle阶段->reduc

  上一期中，通过翻译与凝练《Spark–TheDefinitiveGuide》，我们初步解决了Spark是什么的问题，今天我们将继续学习Spark的基本架构，应用程序，结构化API，核心术语与概念，分享过程中若有错谬，欢迎拍砖。Charpter2.AGentleIntroductiontoSparkSpark’sBasicArchitecture

欢迎关注「数人之道」公众号获取更多数据知识、干货、资讯！延伸阅读：初识Spark|带你理解Spark中的核心抽象概念：RDDSparkRDD的概念、操作、依赖关系https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwNTI4MDEzOQ==&mid=2247485795&idx=1&sn=5ec304fde1d31f6e269d8ddcb07e8c1c&chks

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。a.HDFS（hadoop分布式文件系统）是hadoop体系中数据存储管理者。b.MapReduce（分布式计算框架）mapreduce是一种计算模型，用于处理大数据量的计算者。c.Hive（基于hadoop的数据仓

packagewordcountimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectSpark01_WordCount{defmain(args:Array[String]):Unit={//TODO建立与spark的连接valsparConf=newSparkConf().setMaster("local&quot

1.下图展示了Hadoop生态圈常见的软件和应用场景：   可以看出，Hadoop的基础是HDFS和Yarn，在此基础上有各种计算模型，如MapReduce、Spark、HBase等；而在计算模型上层，对应的是各种分布式计算辅助工具，如Hive、Pig、Sqoop等。此外，还有分布式协作工作ZooKeeper以及日志收

2.对比Hadoop与Spark的优缺点。与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快 Spark支持各种编程语言还支持超过很多种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。Zookerper:主要解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。Oozie:是一个可扩展的工作体系，集成于Hadoop的堆栈，用于协调多个MapReduce作业的执行。它能够管

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。 1.HDFS(hadoop分布式文件系统) 是hadoop体系中数据存储管理的他是一个基础。它是一个高度容错的的系统，能检测和应对硬件故障。 client:切分文件，访问HDFS，与之交互，获取文件位置信

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。 1）HDFS（hadoop分布式文件系统）是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。2）mapreduce（分布式计算框架）mapreduce是一种计算模型，用于处理大数据