# 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
一、前言本篇文章带大家一起编译hue、并使用hue适配livy+spark，通过结合Hue、Livy和Spark SQL，可以在一个友好的Web界面中编写和执行SQL查询，并在远程的Spark集群上运行。1、Hue 介绍Hue (Hadoop User Experience)是一个开源的Apache Hadoop UI系统，由Cloudera Desktop演化而来，最后Cloudera公司将其贡
# 教你如何实现Hudi集成Spark测试
## 流程概述
在实现Hudi集成Spark测试的过程中，主要分为以下几个步骤：准备环境、创建Hudi表、写入数据、查询数据、验证结果。
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备环境，导入Hudi和Spark依赖 |
| 2 | 创建Hudi表 |
| 3 | 写入数据到Hudi表 |
| 4 | 查询
# 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
# Spark3集成Iceberg实现步骤
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Spark3集成Iceberg，以便更好地管理和查询大规模的数据集。我将逐步引导你完成整个过程，并提供相应的代码示例和解释。
## 步骤概览
下表列出了集成Iceberg的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|----|------|
| 步骤 1 | 创建Spark会话 |
| 步骤 2 | 导入所需的库
原创
2023-08-11 14:22:15
160阅读
安装：sudo tar -zxf /home/hadoop/下载/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz -C /usr/local/
cd /usr/local
sudo mv ./spark-3.0.1-bin-hadoop3.2/ ./spark
sudo chown -R hadoop:hadoop ./spark
cd spark/bin
spark-shell&n
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2023-07-18 22:30:18
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Spark 读 S3 Parquet 写入 Hudi 表目录Spark 读 S3 Parquet 写入 Hudi 表参考关于S3，S3N和S3A的区别与联系Spark 读写 S3 Parquet
原创
2022-05-19 11:40:32
1481阅读
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，
一. 部署读写分离的契机目前公司整体项目稳定运行在CDH5.6版本上，与其搭配的Hbase1.0.0无法正确运行Kylin，原因是Kylin只满足Hbase1.1.x+版本。解决方案如下1. 升级整体CDH版本，从而获得高版本Hbase（方案风险太大）2. 把Hbase从CDH单独剥离出来，用原生的Hbase高版本替代（方案缺点是管理Hbase不方便，原有的应用难迁移）3. Kylin读写分离（经
Hive作为SQL on Hadoop最稳定、应用最广泛的查询引擎被大家所熟知。但是由于基于MapReduce，查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等。值得关注的是Hive目前支持MapReduce、Tez和Spark三种执行引擎，同时Hive3也会支持联邦数据查询的功能。所以Hive还是有很大进步的空间的。当然，诸如SparkSQL和Presto有着他们非常合适的应用场景
今年的1月份，Cloudera 的工程师、Apache Ambari PMC 主席 Jayush Luniya 曾经给社区发了一份提议将 Apache Ambari 一定 Attic 的邮件。原因是在过去的两年里，Ambari 只发布了一个版本（2.7.6），大多数提交者（Committer）和 PMC 成员都没有积极参与到这个项目中来。按照 Apache 的项目生命周期[1]，其应该是
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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背景：需要使用pyspark或者python去自动读取远程文件，但是CDH集群里面自带着python2.7.5，python3.0是以后的趋势，所以决定自己安装python3。以下的安装步骤是参照网上的步骤，实操是自己亲自操作的。1.1 系统版本信息[root@cdh06 soft]# lsb_release -a
LSB Version: :core-4.1-amd64:core-4.1-noa
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2023-09-06 18:47:18
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2019年11月08日 数砖的 Xingbo Jiang 大佬给社区发了一封邮件，宣布 Apache Spark 3.0 预览版正式发布，这个版本主要是为了对即将发布的 Apache Spark 3.0 版本进行大规模社区测试。无论是从 API 还是从功能上来说，这个预览版都不是一个稳定的版本，它的主要目的是为了让社区提前尝试 Apache Spark 3.0 的新特性。Apache Spark
TensorFlow是谷歌提供的开源深度学习框架TensorFlowOnSpark: 是雅虎提供的集成到Spark上的深度学习框架鉴于我们使用的是Spark核心计算框架，现在搭建TensorFlow ON Hadoop Yarn开发环境整体搭建步骤，https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark/wiki/GetStarted_YARN网站上有详细介绍，主要
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
# 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
# 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
# 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
# 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
