lyzx1,19lyzx2,20lyzx3,21lyzx4,22lyzx5,23lyzx6,24lyzx7,25托塔天王lyzx7,25,哈哈packagecom.zxwa.live.process.testimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectScalaTs{defmain(args:Array[String]):

1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用

1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。SparkSQL出现的原因hive是shark的前身，shark是sparkSQL的前身，sparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了hive的限制，hive是hiveSQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序复杂性。同时也由

1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用

1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。SparkSQL出现的原因:  SparkSQL的前身Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的OneStackRuleThemAll的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出了SparkSQL项目。SparkS

 1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。->SparkSQL的前身Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的OneStackRuleThemAll的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出了SparkSQL项目。->SparkSQL抛弃原有Shark的代

hive提交spark报错报错内容Failedtoexecutesparktask,withexception'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failedtocreatesparkclient.)'FAILED:ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask.Failed

7.SparkSQL 1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理

1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。Shark提供了类似于Hive的功能，与Hive不同的是，Shark把SQL语句转换成Spark作业，而不是MAPreduce作业。为了实现Hive的兼容，Shark重用了Hive中的HiveSQL解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑。可以近似的认为，Sark仅

目录结论代码SparkConf->setAppNameSparkConf->set重载方法(两个参数)SparkConf结论SparkConf设置的key/value保存在SparkConf名为settings的变量中，该变量类型为ConcurrentHashMapSparkConf的setXX方法,封装了特定的属性名和值存储到map中SparkConf的set方法，直接将

1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用

1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。答：1.关系数据库已经很流行2.关系数据库在大数据时代已经不能满足要求•首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理•在实际大数据应用

目录结论SparkContext第三方集群模式结论SparkContext启动，根据setMaster设置的Url匹配运行模式。SparkContext//根据设置的master字符串的内容进行匹配mastermatch{//local模式case"local"=>......//local[n]和local[*]模式n为threa

1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据

1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应

        #StartHDFShadoop-daemon.shstartnamenodehadoop-daemon.shstartdatanode#StartYARNyarn-daemon.shstartresourcemanageryarn-daemon.shstartnodemanager#StartMRHistoryServermr-jobhistory-daemon.shstarthistoryserver#Sta

题目一：以下为学生期末考试的部分数据，请按要求完成统计，格式如下{"name":"zhangsan","sex":"m",”kemu”:”yuwen”,"score":66}1) 创建kafka主题ods_score_topic,要求一个备份，一个分区2) 创建生产者，往主题里添加15条以上数据3) 创建maven项目4) 导入sparkstreaming依赖5)

将要调试的程序打包，上传到服务器目录，/home/hadoopestest.jar然后在脚本中指定--jars参数为该目录。spark-shell--masteryarn\--queueprod\--driver-memory10G--executor-memory10G--num-executors50--executor-cores2\--jars/home/hadoopestest.jar

报错1 22/05/0305:48:53WARNDFSClient:Failedtoconnectto/10.0.24.10:9866forblock,addtodeadNodesandcontinue.org.apache.hadoop.net.ConnectTimeoutException:60000millistimeoutwhilewaitingforchanneltobereadyforconnect.ch:java.nio.cha

1、Driver&ExecutorDriver&Executor是Spark集群中两个非常重要的角色；2、Standalone模式Standalone模式是Spark自带的资源调动引擎，构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。这个要和Hadoop中的Standalone区别开来。这里的Standalone是指只用Spark来

Hadoop底层使用MapReduce计算架构，只有map和reduce两种操作，表达能力比较欠缺，而且在MR过程中会重复的读写hdfs，造成大量的磁盘io读写操作，所以适合高时延环境下批处理计算的应用；Spark是基于内存的分布式计算架构，提供更加丰富的数据集操作类型，主要分成转化操作和行动操作

持久化 scm.cache()      总共有多少学生？map(),distinct(),count()开设了多少门课程？   每个学生选修了多少门课？map(),countByKey()    每门课程有多少个学生选？map(), countByValue()  多少个100分？  Tom选修了几门课？每门课多少分？filt

【转】大数据开发之Spark面试八股文  1.Spark的运行流程？  具体运行流程如下：SparkContext向资源管理器注册并向资源管理器申请运行Executor资源管理器分配Executor，然后资源管理器启动ExecutorExecutor发送心跳至资源管理器SparkContext

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环境准备目标环境是ubuntu20，其实是windows下的子系统wsl里安装的。需要安装pyspark3.2.1openjdk15注意pyspark3.2.1对应的最高版本jdk为openjdk15。安装也比较简单。pyspark通过pip安装pip3installpysparkopenjdk:sudoadd-apt-repositoryppa:openjdk-r/ppasud

1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。spark产生：为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板  随着Spark的发展，Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的OneStackRuleThemAll的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集

目录结论DAGScheduler->runJobDAGScheduler->submitJob结论DAGScheduler->runJobdefrunJob[T,U](valwaiter=submitJob(rdd,func,partitions,callSite,resultHandler,properties)DAGScheduler->submitJob将this,新生成的jobid,分区数生成对象JobWa

1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。为了将SQL语句转为Spark应用程序，简化编程，Spark团队开发了Shark（HiveonSpark）。但由于Shark完全按照Hive设计，难以添加新的优化；并且，Spark线程级别并行，Mapreduce进程级别并行，Spark在兼容Hive时存在线程安全问题，Shark后来停止

Spark客户端需要依次轮询到ActiveNameNode才能正确执行。查看hdfs-site.xml配置，配置在hdfs-site.xml中的FailoverProxyProvider接口为ConfiguredFailoverProxyProvider。源码实现为：从hdfs-site.xml中查找所有的dfs.namenode.rpc-address键，依次遍历尝试，直到找到ActiveNameNode。

环境准备1、pom文件引入相关依赖&插件<dependencies><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.12</artifactId><version>3.0.0</version>