一、开发过程中的调优1、避免创建重复使用的RDDRDD 的特性是：分区，不可变，并行操作不可变行可理解为RDD从创建开始就不会被改变，为此同一份数据，有且只创建一个RDD就足够使用，不需要创建多个// 错误的做法：对于同一份数据执行多次算子操作时，创建多个RDD。
// 这里执行了两次textFile方法，针对同一个HDFS文件，创建了两个RDD出来，然后分别对每个RDD都执行了一个算子操作。
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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，
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2024-07-01 21:42:41
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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
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2024-01-11 06:30:36
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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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一、数学原理支持向量机(SVM)是由Vladimir N. Vapnik和 Alexey Ya. Chervonenkis在1963年提出的。SVM的提出解决了当时在机器学习领域的“维数灾难”，“过学习”等问题。它在机器学习领域可以用于分类和回归（更多信息可以参考文献1）。SVM在回归可以解决股票价格回归等问题，但是在回归上SVM还是很局限，SVM大部分会和分类放在一起。所以本节主要讲的是SVM的
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2023-08-01 19:08:35
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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
# Spark 3 安装与使用指南
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，广泛应用于数据分析、机器学习和图形处理等领域。本文将详细介绍如何安装 Spark 3 并进行基本使用，包含代码示例和序列图，帮助你更加深入理解 Spark 的使用。
## 一、环境准备
在安装 Spark 之前，请确保你的系统上已经安装了 Java 和 Scala。Spark 需要 Java 8
# 如何实现spark3 skew
## 简介
在spark中，数据倾斜（skew）是一个常见的问题，它会导致部分任务的处理速度明显慢于其他任务。为了解决这个问题，我们可以使用spark3中提供的一些优化技术来处理数据倾斜。
## 流程
```mermaid
flowchart TD;
A(准备数据)-->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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# **PySpark Spark3 简介和使用指南**
![image](
## 引言
Apache Spark是一个开源的通用大数据处理框架，它提供了高效的数据处理和分析功能。PySpark是Spark的Python API，允许Python开发人员使用Spark的功能和特性。在Spark 3版本中，有一些重要的新功能和改进被引入，本文将介绍PySpark Spark3的新功能，并提供一
原创
2023-10-22 06:36:27
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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 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
91阅读
# 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
64阅读
# 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 |
| ------ | --------------
ambari版本 ：2.4.2 （不过各版本安装过程没啥差异）目录：为什么要用Ambari概念概述版本信息原理简介安装创建集群创建集群手动修改配置NameNode HA Ambari的升级相关错误为什么要用Ambari Ambari 是 Apache Software Foundation 中的一个顶级项目。就 Ambari 的作用来说，就是创建、管理、监视 Hadoop 的整个生态圈产
# 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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# 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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# 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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