# Hudi Spark3 集成测试
## 什么是 Hudi？
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的分布式数据湖解决方案，它是建立在Apache Hadoop和Apache Spark之上的。Hudi 提供了一种简单而高效的方法来增量处理和查询大规模数据湖中的数据，同时支持实时和离线工作负载。
## 为什么需要集
概述Spark Streaming是Spark中用于实时数据处理的模块Spark Streaming是Spark Core API的扩展，它支持弹性的，高吞吐的，容错的实时数据流的处理。数据可从多种数据源获取，例如Kafka，Flume，Kinesis及TCP Socket。也可以通过例如map，reduce，join，window等的高阶函数组成的复杂算法处理。最终将处理后的数据输出到文件系统，
Hive映射Delta表以及Spark3-sql操作DL表我们使用Spark操作DL表很方便，但是想更方便的用Hive去查看DL表，怎么做呢？经过测试趟坑，总结以下文章。 以下文章分两部分，测试了Spark-sql对DL表的操作。还有Hive映射DL表。 各位大牛转载的请备注我的链接地址一、集群环境组件版本HDFS2.8.4Hive2.3.2Spark3.0.0Scala2.11.10DeltaL
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2023-08-28 13:13:54
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最近项目中用到shuffle调优相关内容，找了一些学习资源，整理成笔记分享给大家 问题：什么是shuffle？ 答案：每个Spark作业启动运行的时候，首先Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。一个stage的所有Task都执行完毕之后，
Spark 是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UC Berkeley）的 AMP 实验室开发于 2009 年，并于 2010 年开源，2013 年成长为 Apache 旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。Spark 目前已经走过了 0.x 和 1.x 两个时代，现在正在 2.x 时代稳步发展。Spark 也是基于 map reduce 算法模型实现的分布式计算框架，拥有 Hadoop
前言首先看官方给出的性能差距图，从图中可以看出性能确实有质的飞跃 由于没有专业的显卡，我只能拿出家用 RTX 2060进行测试，测试环境如下CentOS 7CPU(i7-10700)GPU(RTX 2060 -> 6G)内存(16G)环境准备Spark3+NVIDIA GPU驱动(linux)cuda 11.8Spark-rapidsTPC-DSMiniconda (Python3.9+)本
# Apache Spark3与Zookeeper
## 介绍
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它支持分布式数据处理。Zookeeper是一个高性能的分布式协调服务，在大规模分布式系统中被广泛应用。本文将介绍如何在Spark3中使用Zookeeper作为协调服务。
## Spark3与Zookeeper的集成
Spark3可以使用Zookeeper来管理集群中的资源
# Spark3 Demo: 介绍与示例
## 什么是Spark3
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，具有强大的内存计算功能。它是基于内存计算的分布式计算系统，能够高效地处理大规模数据集。Spark3是Spark的第三个主要版本，带来了许多新功能和改进。
Spark3引入了许多新功能，包括Scala 2.12支持、更好的SQL性能、更多的数据源和连接器、更好的Pyt
# 实现"spark3 binaryFile"的步骤和代码示例
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(创建SparkSession) --> B(读取二进制文件);
B --> C(处理数据);
C --> D(输出结果);
```
## 教程
### 步骤1：创建SparkSession
首先，我们需要创建一个SparkSessio
# **PySpark Spark3 简介和使用指南**
-->B(检测数据倾斜);
B-->C(处理数据倾斜);
C-->D(
# 学习如何使用 Apache Spark 进行数据统计：“spark3 count”实现指南
## 引言
Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，适用于大数据处理。在本文中，我们将学习如何使用 Spark 3 进行数据统计，具体是实现 `count` 函数。我们会从整体流程开始，再深入每一步的具体实现和代码解析。
## 流程概述
在实现 `spark3 count` 的
# 用Spark3和Spring Boot构建实时数据处理应用
在当今大数据时代，实时数据处理变得越来越重要。Apache Spark作为一种快速、通用的数据处理引擎，被广泛应用于大数据处理任务中。而Spring Boot作为一种快速开发框架，可以帮助我们快速构建应用程序。结合Spark3和Spring Boot，我们可以轻松构建实时数据处理应用。
## Spark3和Spring Boot的
# 如何实现“ambari spark3”
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
Start --> 安装Ambari
安装Ambari --> 部署Hadoop
部署Hadoop --> 部署Spark3
部署Spark3 --> 完成
```
## 二、详细步骤
### 1. 安装Ambari
首先，你需要安装Ambari
# 深入理解 Spark 3 的 PYTHONPATH：配置与应用
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，它为大规模数据处理提供了强大的支持。近年来，Spark 的 Python API（PySpark）因其易用性和高效性而受到越来越多数据工程师和数据科学家的青睐。在使用 PySpark 进行数据分析和处理时，配置 PYTHONPATH 是一个关键步骤。本文将深入探讨 Spark
# Spark3 Delete: 数据处理中的重要操作
## 简介
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据处理。在Spark SQL中，删除操作是一个非常重要的操作，可以用来删除数据集中的不需要的数据或者错误的数据。本文将介绍在Spark3中如何进行删除操作，并提供相应的代码示例。
## Spark3删除操作
在Sp
# 使用Hive3 Spark3的流程
本文将教会你如何使用Hive3 Spark3进行数据处理和分析。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[创建Hive表]
B --> C[导入数据]
C --> D[执行HiveQL语句]
D --> E[使用Spark进行数据处理]
E --> F[保
网上有很多关于spark如何打包的文章，但有一些是很老的，不适用于spark3版本的sca=
原创
2023-02-02 10:10:39
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MMLSpark为Apache Spark提供了大量深度学习和数据科学工具，包括将Spark Machine Learning管道与Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）和OpenCV进行无缝集成，使您能够快速创建功能强大，高度可扩展的大型图像和文本数据集分析预测模型。MMLSpark需要Scala 2.11，Spark 2.1+，以及Python 2.7或Python
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2023-08-07 10:33:12
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# Ambari集成Spark3教程
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供关于如何在Ambari中集成Spark3的详细步骤。Ambari是一个用于管理、监控和配置Hadoop集群的工具，而Spark3是用于大数据处理和分析的强大工具。通过本教程，你将学会如何将Spark3集成到Ambari中，使其更加强大和灵活。
## 整体流程
在下面的表格中，我整理了集成Spark3到Amb
