Delta 原本是在 Databricks Runtime 里面的一个增值功能，在 spark + AI Summit 2019 大会上，官方以 Apache License 2.0 协议开源。spark 一直在往批流统一的方向上演进，有了 structured streaming 之后，就实现了引擎内核的批流统一，API 也高度统一，比如一个流式任务和离线任务的代码可能只有 read/write
Spark的基础编程Spark的一些基本概念1.RDD：弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内容模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能基于稳定的物理存储中的数据集来创建RDD，或者通过其它RDD上执行确定的转换操作（如map,join,group by）来创建，这些限制使得实现容错的开销很低。一个RDD 就是一个分布式对象集合，作为数据结构，RDD本质上是一个
Spark RDD操作1、Spark RDD转化操作2、Spark RDD行动操作3、惰性求值RDD 支持两种操作：转化操作和行动操作。RDD 的转化操作是返回一个新的RDD 的操作，比如map() 和filter()，而行动操作则是向驱动器程序返回结果或把结果写入外部系统的操作，会触发实际的计算，比如count() 和first()。Spark 对待转化操作和行动操作的方式很不一样，因此理解你正
本文主要记录我使用Spark以来遇到的一些典型问题及其解决的方法，希望对遇到相同问题的同学们有所帮助。1. Spark环境或配置相关Q: Sparkclient配置文件spark-defaults.conf中，spark.executor.memory和spark.cores.max应该怎样合理配置？A: 配置前，须要对spark集群中每一个节点机器的core和memory的配置有基本了解。比方由
Spark问题精华Q：什么是Spark？A：简单理解，Spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job
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2023-09-09 19:01:43
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数据倾斜概念什么是数据倾斜 大数据下大部分框架的处理原理都是参考mapreduce的思想：分而治之和移动计算，即提前将计算程序生成好然后发送到不同的节点起jvm进程执行任务，每个任务处理一小部分数据，最终将每个任务的处理结果汇总，完成一次计算。
如果在分配任务的时候，数据分配不均，导致一个任务要处理的数据量远远大于其他任务，那么整个作业一直在等待这个任务完成，而其他机器的资源完全没利用起来，
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2023-08-29 16:24:26
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视频目录：day01-1.spark介绍_整体架构_源码下载.aviday01-2.spark虚拟机安装_centos安装.aviday01-3.网络配置与关闭防火墙.aviday01-4.操作远程工具的使用(winscp_CRT).aviday01-5.yum配置.aviday01-6.jdk安装.aviday01-7.配置集群ssh免密码登录.aviday01-8.hadoop安装.avida
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2023-09-07 16:31:01
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虚拟机中的Spark环境，年前早早已经安装好了，在今天开始了spark的学习，首先按照基础实验步骤开始进行；一、今天首先完成了实验一，在实验一的的时候遇到的主要问题是，我的虚拟环境是Ubuntu14.04,在终端输入中文时，会报[Invalid UTF-8]的错误，就导致一部分目录依靠命令行就进不去，就是很烦，通过查找原因，最终找到了解决问题的方法：1、找到首选项（如果没有就先将输入法调成拼音）&
前面一篇应该算是比较详细的介绍了spark的基础知识，在了解了一些spark的知识之后相必大家对spark应该不算陌生了吧！如果你之前写过MapReduce，现在对spark也很熟悉的话我想你再也不想用MapReduce去写一个应用程序了，不是说MapReduce有多繁琐(相对而言)，还有运行的效率等问题。而且用spark写出来的程序比较优雅，这里我指的是scala版的，如果你用java版的s
全文共10887字，预计阅读时间70分钟。第二章 Spark入门介绍与基础案例1. 第一步：下载Apache Spark安装包 1.1 Spark的目录和文件2. 第二步：使用Scale或者PySpark Shell 2.1 使用本地机器3. 第三步：理解Spark应用的概念
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2023-08-15 18:15:20
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Spark大数据分析与实战：Spark SQL编程初级实践一、安装Hadoop和Spark具体的安装过程在我以前的博客里面有，大家可以通过以下链接进入操作：提示：如果IDEA未构建Spark项目，可以转接到以下的博客：IDEA使用Maven构建Spark项目：二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2三、Spark SQL基本操作将下列JSON格式数据复
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2023-09-12 22:02:36
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Spark安装错误修改yarn-site.xml过程中遇到：hadoop=
原创
2022-12-03 00:01:11
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Spark生态圈1. Spark Core（重点）1.1 Spark特点1.2 spark的体系构架1.3 spark的安装配置1.3.1 准备工作：1.3.2 伪分布1.3.3 全分布1.3.4 HA1.3.5 spark任务的提交1.4 Spark Shell1.4.1 两种运行模式1.4.2 wordcount案例1.5 RDD弹性分布式数据集（重点）1.5.1 RDD特性1.5.2 Tr
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2023-08-07 22:09:26
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Spark下载与入门下载Spark访问 http://spark.apache.org/downloads.html， 选 择 包 类 型 为“Pre-built for Hadoop 2.4 and later”，然后选择“Direct Download”直接下载。得到文件名为 spark-1.2.0-bin-hadoop2.4.tgz.cd ~
# x 标记指定 tar 命令执行解压缩操作，f
在spark上运用SQL处理结构化数据1、SparkSQL快速入门1.1 什么是SparkSQLSparkSQL 是Spark的一个模块，用于处理海量结构化数据 限定：结构化数据1.2 为什么学习SparkSQLSparkSQL是非常成熟的，海量结构化数据处理框架 学习SparkSQL主要在2个点SparkSQL本身十分优秀，支持SQL语言，性能强，可以自动优化，API简单，兼容HIVE等企业大面
大数据编程实验四：SparkStreaming编程 文章目录大数据编程实验四：SparkStreaming编程一、实验目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、利用Spark Streaming对不同类型数据源的数据进行处理2、完成DStream的两种有状态转换操作3、完成把DStream的数据输出保存到MySQL数据库中 一、实验目的与要求通过实验掌握Spark Streaming的基本编程方法熟悉
文章目录简介连接Spark SQL使用Spark SQL基本查询SchemaRDD读取和存储数据ParquetJS
原创
2022-12-03 00:07:33
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：运行Application的main()函数并创建SparkContext。通常SparkContext代表driver programExecutor: 在集群上获得资源的外部服务（例如 Spark Standalon，Mesos、Yarn）Worker Node：被送到executor上执行的工作单元。Job：每个Job会被拆分成很多组Task，每组任务被称为stage，也可称TaskSet
初次尝试用 Spark+scala 完成项目的重构，由于两者之前都没接触过，所以边学边用的过程大多艰难。首先面临的是如何快速上手，然后是代码调优、性能调优。本章主要记录自己在项目中遇到的问题以及解决方式，下篇会尝试调优方法。末尾会分享自己的学习资料，也供大多菜鸟第一次使用作为参考。由于自己项目中大量使用spark sql，所以下面的经验大多是和spark sql有关。同样下面也列出作为菜鸟在学
文章目录累加器广播变量基于分区操作与外部程序的管道RDD的操作累加器共享变量，
原创
2022-12-03 00:07:42
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