------------恢复内容开始------------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

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

1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。1.1出现原因SparkSQL的出现源于shark存在线程安全问题和维护语法补丁问题，所以将SparkSQL拿出独立发展。SparkSQL代码由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便

4.PySpark-DataFrame各种常用操作基于df的操作：打印数据df.show()默认打印前20条数据打印概要df.printSchema()查询总行数df.count()df.head(3)#list类型，list中每个元素是Row类输出全部行df.collect()#list类型，list中每个元素是Row类查询概况df.describe().show()

`packagecom.sm.cleandata//动态分区的数据清洗代码importjava.io.Fileimportjava.util.Propertiesimportcom.sm.conf.ConfigurationManagerimportcom.sm.constants.Constantsimportcom.sm.utils.DateUtilsimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apach

1导引我们在博客《Hadoop:单词计数(WordCount)的MapReduce实现》中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。2.Spark的MapReudce原理Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。不过

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

 前言继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数

1、血缘关系&依赖关系RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。血缘关系

spark数据清洗1.Scala常用语法运用maven创建项目，需要导入如下依赖：<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.11</artifactId><version>2.1.1</version></dependency>main方法：defmain(a

设置快捷键的原因近期在梳理Spark，为了便于获取上下文对象：即以下代码//获取SparkConf并设置应用名称*本地模式valconf:SparkConf=newSparkConf().setAppName("Spark").setMaster("local[8]")//获取Spark上下文对象valsc:SparkContext=newSpar

RDD(3)RDD行动算子所谓行动算子，就是触发Job执行的方法reduce函数签名defreduce(f:(T,T)=>T):T函数说明聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据e.g.code:defmain(args:Array[String]):Unit={valsource:RDD[Int]=sc.makeRDD(List(1,2,

SparkSQL数据源（json文件、hive表、parquet文件）--json详见524hive表 scala>valhivecontext=neworg.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)warning:onedeprecation(since2.0.0);fordetails,enable`:setting-deprecation'or`:replay-deprecation'

scala特点面向对象的，函数式编程的，静态类型的，可扩展的，可以交互操作的idea中下载安装scala插件打开idea-->plugins-->搜索scala-->点击installed安装创建scala程序进入NewProject:   选着对应的jdk和scala-sdk进行创建：   创建成功后可以看到一下目录：   

代码packagetestimportorg.apache.kafka.clients.consumer.{ConsumerConfig,ConsumerRecord}importorg.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializerimportorg.apache.spark.{SparkConf,TaskContext}importorg.apache.spark.streaming.dstream.{DStream

A. 分步骤实现 准备文件下载小说或长篇新闻稿上传到hdfs上分词排除大小写lower()，map()标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(),停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter()，长度小于2的词filter()统计词频按词频排序输出到文件查看结果B.一句话实现：文件入

欢迎关注公众号：实时计算  引言随着互联网和大数据技术的发展，实时计算框架也在推陈出新，向着高吞吐、高可用、低延迟准实时的方向发展。本文从几个方面全面对比业界流行的实时计算框架，总结了各框架的优缺点，希望对读者进行架构设计和技术选型提供帮助。 各框架对比概览 

(1)构建SparkApplication的运行环境，启动SparkContext(2)SparkContext向资源管理器注册并向资源管理器申请运行Executor(3)资源管理器分配Executor并启动Executor(4)Executor发送心跳至资源管理器(5)SparkContext构建DAG图(6)将DAG分解成Stage,把Stage发送给taskScheduler(7

Hadoop什么是Hadoop？​ Hadoop是一套开源的用于大规模数据集的分布式储存和处理的工具平台。他最早由Yahoo的技术团队根据Google所发布的公开论文思想用Java语言开发，现在则隶属于Apache基金会Hadoop的核心组成​ Hadoop框架主要包括三大部分：分布式文件系统、分布式计算系统、资

1.请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能  2.请详细阐述Spark的几个主要概念及相互关系： Master,Worker; RDD,DAG;Application,job,stage,task;driver,executor,Claster Manager DAGScheduler,TaskScheduler. Master,Worker： RDD,DAG：  Ap

Spark概述Hadoop小剧场Hadoop1.x版本的问题Hadoop2.x版本Spark小剧场为什么使用函数式编程什么是SparkSpark是基于内存的快速、通用。可扩展的大数据分析引擎Spark内置模块模块分区SparkSQL结构化数据|SparkStreaming实时计算SparkCore独立调度器

spark是一个很强大的工具，但是大家可能也会使用比较费事，包含了集群管理，以及多租户管理，所以社区开发了不少基于spark的扩展，apachekyuubi就是一个典型提供了多租户以及直接使用sql进行spark操作的能力原有spark集成模式  新spark集成模式  说明apachesparkco

一、Pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换：#pandas转sparkvalues=pandas_df.values.tolist()columns=pandas_df.columns.tolist()spark_df=spark.createDataFrame(values,columns)#spark转pandaspandas_df=spark_df.toPandas()二、Spark和

/**TODO关于SparkConf的作用*1.spark的配置对象用来初始化Sparkapplication的配置信息*2.用SparkConf.set("key","value")的方式来注入配置信息*3.用SparkConf对象指定的配置信息,优先级是最高的(该对象的任何设置都会覆盖默认配置和系统属性)*

备忘导入依赖<dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version><scope>compile</scope></dependen

必须了解的PySpark的背后原理 文章转载自《必须了解的PySpark的背后原理》Spark主要是由Scala语言开发，为了方便和其他系统集成而不引入scala相关依赖，部分实现使用Java语言开发，例如ExternalShuffleService等。总体来说，Spark是由JVM语言实现，会运行在JVM中。然而，Spark除了

@Spark分区器(Partitioner)HashPartitioner（默认的分区器）HashPartitioner分区原理是对于给定的key，计算其hashCode，并除以分区的个数取余，如果余数小于0，则余数+分区的个数，最后返回的值就是这个key所属的分区ID，当key为null值是返回0。源码在org.apache.spark包下：origincode:class

1、文件读取与保存1.1、Text文件1）数据读取：textFile(String)2）数据保存：saveAsTextFile(String)defmain(args:Array[String]):Unit={//1.创建SparkConf并设置App名称valconf:SparkConf=newSparkConf().setAppName("SparkCoreTest").setMaster("

RDD(2)RDD转换算子RDD根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value类型、双Value类型、Key-Value类型value类型map函数签名defmap[U:ClassTag](f:T=>U):RDD[U]函数说明将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换e.g.1valsource=spa