Shuffle简介Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。这一过程将会产生网络资源消耗和
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2023-08-13 17:04:45
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spark简介Spark（注意不要同Apache Spark混淆）的设计初衷是，可以简单容易地创建REST API或Web应用程序。它是一个灵活、简洁的框架，大小只有1MB。Spark允许用户自己选择设计应用程序的模板引擎以及选择最适合他们项目的库，比如，HTML解析功能就有Freemarker、Mustaches、Velocity、Jade、Handlebars、Pebble或Water等选项可
SPARK的核心就是RDD，对SPARK的使用入门也就是对RDD的使用， 对于JAVA的开发者，Spark的RDD对JAVA的API我表示很不能上手， 单单看文档根本是没有办法理解每个API的作用的，所以每个SPARK的新手，最好按部就班直接学习scale, 那才是一个高手的必经之路，但是由于项目急需使用，没有闲工夫去学习一门语言，只能从JAVA入门的同学， 福利来了：  
Spark API创建spark环境方法一：SparkConf//spark环境配置对象
val conf = new SparkConf()
//设置spark任务的名称
conf.setAppName("Demo1WordCount")
//设置spark运行模式，local:本地运行
conf.setMaster("local")
//创建spark上下文对象，sc是spark写代码的
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2023-07-05 14:38:53
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一、Spark核心API
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[SparkContext]
连接到spark集群,入口点.
[HadoopRDD] extends RDD
读取hadoop hdfs上的数据，hbase的数据，s3的数据
[MapPartitionsRDD]
文章目录1. spark集群搭建2. 初步认识Spark3. 理解spark的RDD4. 使用shell方式操作Spark，熟悉RDD的基本操作5. 使用jupyter连接集群的pyspark6. 理解Spark的shuffle过程7. 学会使用SparkStreaming8. 说一说take,collect,first的区别，为什么不建议使用collect？9. 向集群提交Spark程序10.
Spark 1.3 引入了第一版的数据源 API，我们可以使用它将常见的数据格式整合到 Spark SQL 中。但是，随着 Spark 的不断发展，这一 API 也体现出了其局限性，故而 Spark 团队不得不加入越来越多的专有代码来编写数据源，以获得更好的性能。Spark 2.3 中，新一版的数据源 API 初见雏形，它克服了上一版 API 的种种问题，原来的数据源代码也在逐步重写。本文将演
Spark的核心就是RDD，对SPARK的使用入门也就是对RDD的使用，包括action和transformation对于Java的开发者，单单看文档根本是没有办法理解每个API的作用的，所以每个SPARK的新手，最好按部就班直接学习scale, 那才是一个高手的必经之路，但是由于项目急需使用，没有闲工夫去学习一门语言，只能从JAVA入门的同学， 福利来了。。。。对API的解释
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2023-07-05 13:06:46
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因为Spark是用Scala实现的，所以Spark天生支持Scala API。此外，还支持Java和Python API。
以Spark 1.3版本号的Python API为例。其模块层级关系例如以下图所看到的： 从上图可知，pyspark是Python API的顶层package，它包括了几个重要的subpackages。当中：1) pyspark.SparkContext它抽象了指向sp
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2023-08-11 15:17:53
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初识Spark之 Spark API
原创
2019-11-27 21:56:05
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Spark UIExecutorsEnvironmentStorageSQLExchangeSortAggregateJobsStagesStage DAGEvent TimelineTask MetricsSummary MetricsTasks 展示 Spark UI ，需要设置配置项并启动 History Server# SPARK_HOME表示Spark安装目录
${SPAK_HOME
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2023-08-11 15:21:58
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一、RDD 的创建1）通过 RDD 的集合数据结构，创建 RDDsc.parallelize(List(1,2,3),2) 其中第二个参数代表的是整个数据，分为 2 个 partition，默认情况会讲数据集进行平分，注意不是两个副本2）通过文件来读取sc.textFile("file.txt")
sc.sequenceFile("file.txt") sequeceFile 是 HDFS 一些数
IDEA 应用开发Spark构建Maven Project创建Maven Project工程【bigdata-spark_2.11】，设置GAV三要素的值如下： 创建Maven Module模块【spark-chapter01_2.11】，对应的GAV三要素值如下： 至此，将Maven Module模块创建完成，可以开始编写第一个Spark程序。应用入口SparkContextSpark Appl
免责声明 ：这篇文章是关于名为Spark的Java微型Web框架的，而不是关于数据处理引擎Apache Spark的 。 在此博客文章中，我们将看到如何使用Spark构建简单的Web服务。 如免责声明中所述，Spark是受Ruby框架Sinatra启发的Java微型Web框架。 Spark的目的是简化操作，仅提供最少的功能集。 但是，它提供了用几行Java代码构建Web应用程序所需的一切。 入门
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2023-08-11 19:15:19
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引入java pom依赖<dependency>
<groupId>org.apache.
spark</groupId>
<artifactId>
spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.3.1</version>
</dependency>
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2023-07-17 23:59:03
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## 使用Spark SQL API的流程
为了教会刚入行的小白如何使用Spark SQL API，我们将按照以下流程逐步介绍。在这个流程中，我们将使用Spark SQL API来执行一些常见的操作，例如创建表、加载数据、执行SQL查询和处理查询结果。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建SparkSession) --> B(创建DataFram
原创
2023-09-08 00:43:41
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# 实现“spark api中文”教程
## 一、整体流程
下面是教你如何在Spark中实现使用中文API的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载并安装Spark |
| 2 | 配置Spark环境 |
| 3 | 导入中文API包 |
| 4 | 编写代码使用中文API |
| 5 | 运行代码查看结果 |
## 二、具体步骤和代码示例
###
本文测试的Spark版本是1.3.1Text文本文件测试一个简单的person.txt文件内容为：JChubby,13
Looky,14
LL,15分别是Name和Age在Idea中新建Object，原始代码如下：object TextFile{
def main(args:Array[String]){
}
}SparkSQL编程模型：第一步： 需要一个SQLContext
1. keyValue（单个RDD操作）
(1)collectAsMap(把keyvalue的类型转换成Map,去掉重复的，后面覆盖前面的)
scala> val pairRDD = sc.parallelize[(Int, Int)](Seq((1, 2), (3, 4), (3, 6)), 2)
pairRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int,
Apache Spark
发布了 Delta Lake 0.4.0，主要支持 DML 的 Python API、将 Parquet 表转换成 Delta Lake 表 以及部分 SQL 功能。
下面详细地介绍这些功能部分功能的 SQL 支持SQL 的支持能够为用户提供极大的便利，如果大家去看数砖的 Delta Lake 产品，你
