1.概述 由 Spark 集群篇 ,每个Spark应用(其中包含了一个SparkContext实例),都会运行一些独占的执行器(executor)进程.集群调度器会提供对这些 Spark 应用的资源调度. 而在各个Spark应用内部,各个线程可能并发地通过action算子提交多个Spark作业(job).这里就是Spark的作业调度fair scheduler)2.跨应用调度 在集
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2024-06-11 12:43:06
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浪尖以案例聊聊spark3的动态分区裁剪浪尖浪尖聊大数据动态分区裁剪，其实就牵涉到谓词下推，希望在读本文之前，你已经掌握了什么叫做谓词下推执行。SparkSql中外连接查询中的谓词下推规则动态分区裁剪比谓词下推更复杂点，因为他会整合维表的过滤条件，生成filterset，然后用于事实表的过滤，从而减少join。当然，假设数据源能直接下推执行就更好了，下推到数据源处，是需要有索引和预计算类似的内容。
原创
2021-03-15 13:52:16
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动态分区裁剪
原创
2021-07-23 18:16:31
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跑spark程序的时候，公司服务器需要排队等资源，参考一些设置，之前不知道，跑的很慢，懂得设置之后简直直接起飞。简单粗暴上设置代码： 1 def conf(self):
2 conf = super(TbtestStatisBase, self).conf
3 conf.update({
4 'spark.shuffle.service.enab
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2024-06-04 19:41:54
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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，
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2023-11-27 04:41:57
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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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Spark 3 是 Apache Spark 的最新主要版本，带来了许多令人兴奋的新功能和改进。下面我将以一篇博文的形式，详细记录如何处理和解决 Spark 3 相关的问题，内容涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
## 版本对比
在 Spark 3 中，有几个显著的特性差异值得关注，包括更好的性能、对新的数据源支持、以及对机器学习库的更新。这些新特性使 Spa
# **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(
原创
2024-02-25 07:41:46
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1.选取三台服务器（CentOS系统64位） 114.55.246.88 主节点 114.55.246.77 从节点 114.55.246.93 从节点 之后的操作如果是用普通用户操作的话也必须知道root用户的密码，因为有些操作是得用root用户操作。如果是用root用户操作的话就不存在以上问题。 我是用root用户操作
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2024-10-31 14:53:39
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# Spark3 教程指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用 Spark 3 可能会让你感到无从下手。别担心！本文将为你提供一个详细的流程和逐步指导，帮助你从零开始掌握 Spark 3。
## 整体流程
以下是你需要遵循的步骤，以便顺利地进行 Spark 3 的学习和开发。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --------------
# 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
原创
2024-04-29 04:54:51
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# 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
原创
2024-04-26 07:39:35
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# 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
原创
2024-05-14 05:19:05
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# 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
原创
2024-09-08 06:47:00
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# 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
原创
2024-07-13 05:41:38
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# 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
原创
2024-04-10 05:08:40
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# 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
原创
2024-08-01 15:33:34
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# 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
原创
2024-04-03 05:24:34
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1. 变量定义与初始化package com.lineshen.chapter2
object variable {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val age: Int = 10
val sal: Double = 10.9
val name: String = "lienshen"
val isPass
