# Spark 2.2 SQL 函数大全
## 引言
Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了分布式计算和分析的能力。其中，Spark SQL是Spark的一个模块，它提供了用于结构化数据处理的高级API。在Spark SQL中，有很多内置的SQL函数，用于数据的转换、操作和计算。本文将详细介绍Spark 2.2中的SQL函数，并给出相应的代码示例。
## SQL函数分类
Spark
原创
2023-08-31 10:51:28
137阅读
本文主要介绍在CDH集群中如何升级Kakfa3.0和Spark2.2
原创
2022-09-21 22:34:25
179阅读
一起来实战部署spark2.2集群(standalone模式)
推荐
原创
2022-08-08 00:01:41
410阅读
概述Structured Streaming是一个可扩展和容错的流处理引擎，并且是构建于sparksql，使我们可以像处理静态数据一样处理流数据。
原创
2021-07-26 11:35:43
277阅读
Spark源码系列之spark2.2的StructuredStreaming使用及源码介绍浪尖 浪尖聊大数据 一，概述Structured Streaming是一个可扩展和容错的流处理引擎，并且是构建于sparksql引擎之上。你可以用处理静态数据的方式去处理你的流计算。随着流数据的不断流入，Sparksql引擎会增量的连续不断的处理并且更新结果。可以使用DataSet/DataFrame的AP
原创
2021-03-16 17:49:07
400阅读
背景： 需要在spark2.2.0更新broadcast中的内容，网上也搜索了不少文章，都在讲解spark streaming中如何更新，但没有spark structured streaming更新broadcast的用法，于是就这几天进行了反复测试。经过了一下两个测试：：Spark Stream
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2018-11-19 18:31:00
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详细错误信息如下： 错误原因： 每一个Spark任务都会占用一个SparkUI端口，默认为4040，如果被占用则依次递增端口重试。但是有个默认重试次数，为16次。16次重试都失败后，会放弃该任务的运行。 解决方法 初始化SparkConf时，添加conf.set(“spark.port.maxRet
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2019-03-19 14:16:00
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1.准备环境 安装centos7，在此我准备了五个虚拟机，分别命名为L1，L2,L3,L4,L5.计划在L1上面运行Master节点，在L3,L4,L5上面运行Worker节点。网络配置以及ssh免密登陆配置不再详细讲解，请参考我的另外一篇博客：虚拟机网络配置以及准备工作：https://blog.
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2021-01-21 11:57:00
159阅读
在spark中《Memory usage of state in Spark Structured Streaming》讲解Spark内存分配情况，以及提到了HDFSBackedStateStoreProvider存储多个版本的影响；从stackoverflow上也可以看到别人遇到了structur
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2018-12-26 10:25:00
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本系列内容：Kafka环境搭建与测试Python生产者/消费者测试Spark接收Kafka消息处理，然后回传到KafkaFlask引入消费者WebSocket实时显示版本：spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgzkafka_2.11-2.1.0.tgz------------------第3小节：Spark接收Kafka消息处理，然后回传到Kafka---------------
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2023-08-22 20:24:39
75阅读
# 从Kafka到Spark：实时流数据处理的完美组合
在当今数字化时代，数据已经成为企业最宝贵的资源之一。为了更好地利用数据，实时流数据处理技术应运而生。Kafka和Spark作为两大热门的实时流数据处理框架，因其高效、可靠和灵活性而备受青睐。本文将介绍Kafka和Spark的基本原理，并结合代码示例，展示它们如何完美地结合在一起，实现实时流数据的处理和分析。
## Kafka与Spark的
原创
2024-04-20 07:12:51
37阅读
对接kafka 0.8以及0.8以上的版本Spark要在2.3.0一下选择较好，因为这个Spark对接kafka用这个比较稳定，1.0还是测试 导入依赖<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<!--0.8是kafka的版本，2.11是scala的版本
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2023-09-05 10:51:57
152阅读
Kafka 0.10 与 Spark Streaming 流集成在设计上与0.8 Direct Stream 方法类似。它提供了简单的并行性，Kafka分区和Spark分区之间的1:1对应，以及对偏移量和元数据的访问。然而，由于新的集成使用了新的 Kafka consumer API 而不是简单的API，所以在使用方面有显著的差异。这个版本的集成被标记为实验性的，因此API有可能发生变
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2023-11-29 12:44:59
50阅读
(1)、如何实现sparkStreaming读取kafka中的数据 在kafka0.10版本之前有二种方式与sparkStreaming整合，一种是基于receiver，一种是direct,然后分别阐述这2种方式分别是什么 receiver：是采用了kafka高级api,利用receiver接收器来接受kafka topic中的数据，从kafka接收来的数据会存储在spark的executor中，
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2023-11-28 13:42:47
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Reciver方式 spark streaming通过Reciver方式获取kafka的数据实质是：在spark程序的Executor中开Reciver来接收来自kafka的数据，然后spark streaming会启动job去处理这些数据。 因为这些数据是存在内存中的，所以这种方式会容易丢失数据，如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Writ
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2023-08-05 00:45:26
162阅读
1：Direct方式特点：1）Direct的方式是会直接操作kafka底层的元数据信息，这样如果计算失败了，可以把数据重新读一下，重新处理。即数据一定会被处理。拉数据，是RDD在执行的时候直接去拉数据。2）由于直接操作的是kafka，kafka就相当于你底层的文件系统。这个时候能保证严格的事务一致性，即一定会被处理，而且只会被处理一次。而Receiver的方式则不能保证，因为Receiver和ZK
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2023-12-23 17:45:13
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sparkstreaming 消费kafka数据的 kafkautil 提供两种创建dstream的方法： 1 老版本的createStream方法 &
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2023-09-01 14:45:17
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spark集群是依赖hadoop的。 hadoop集群搭建教程：Hadoop集群搭建教程（一）Hadoop集群搭建教程（二）Spark集群集群部署官网下载：spark官网这里要注意spark兼容的hadoop版本 接着解压：tar -zxvf spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz先在你的master节点进行spark的安装和配置，然后直接拷贝到其他节点就可以了。cd /usr
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2024-04-20 10:49:47
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