##python版本问题1、Exception: Randomness of hash of string should be disabled via PYTHONHASHSEED网上的解释Since Python 3.2.3+ hash of str, byte and datetime objects in Python is salted using random value to pre            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-18 10:20:48
                            
                                20阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # 如何查询当前 Spark 版本
恭喜你步入大数据的世界!在使用 Apache Spark 进行数据处理时,了解当前的 Spark 版本非常重要。本文将指导你完成查询当前 Spark 版本的过程,并通过示例代码和图示帮助你更好地理解。
## 流程概览
以下是查询当前 Spark 版本的简要步骤:
| 步骤 | 描述                              | 命令/代码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Linux安装配置Spark集群假设我们有99.1.1.164(Master)、99.1.1.165(Slave01)、99.1.1.166(Slave02)三台机器,想要搭建一个Spark集群。首先我们需要搭建一个分布式的Hadoop集群,如果是零基础建议从单机伪分布式的集群开始学习,具体可以参见另一篇文章Linux安装配置Hadoop 。 这篇文章里我们针对生产环境的需求,会修改一些默认配置。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-23 14:30:53
                            
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            今天,分布式计算引擎是许多分析、批处理和流应用程序的支柱。Spark提供了许多开箱即用的高级功能(pivot、分析窗口函数等)来转换数据。有时需要处理分层数据或执行分层计算。许多数据库供应商提供诸如“递归 CTE(公用表达式)”或“join” SQL 子句之类的功能来查询/转换分层数据。CTE 也称为递归查询或父子查询。在这篇文章中,我们将看看如何使用 Spark 解决这个问题。分层数据概述 –存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-16 13:36:50
                            
                                432阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            Spark 1.6.x的新特性Spark-1.6是Spark-2.0之前的最后一个版本。主要是三个大方面的改进:性能提升,新的 Dataset API 和数据科学功能的扩展。这是社区开发非常重要的一个里程碑。1. 性能提升根据 Apache Spark 官方 2015 年 Spark Survey,有 91% 的用户想要提升 Spark 的性能。Parquet 性能自动化内存管理流状态管理速度提升            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            “决胜云计算大数据时代”         Spark亚太研究院100期公益大讲堂 【第8期互动问答分享】 Q1:spark线上用什么版本好?        建议从最低使用的Spark 1.0.0版本,Spark在1.0.0开始核心API已经稳定;              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                之前介绍过Spark 1.6版本的部署,现在最新版本的spark为3.0.1并且已经完全兼容hadoop 3.x,同样仍然支持RDD与DataFrame两套API,这篇文章就主要介绍一下基于Hadoop 3.x的Spark 3.0部署,首先还是官网下载安装包,下载地址为:http://spark.apache.org/downloads.html,目前spark稳定版本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            spark读取hdfs的文件是怎么分区的,读取代码如下:val df = sc.textFile("data/wc.txt",3)一.分析spark读取hdfs的文件分区跟hadoop的分区完全相同,因为底层使用的就是Hadoop的TextInputFormat,考虑两内容:1)关于文件分区数量计算:指定的预分区数量是最小分区数量,如:代码中的参数3。真正的分区计算: 每个分区字节数 = 文件字节            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何在Apache Spark中查看Spark版本
在数据处理和分析的生态系统中,Apache Spark 是一个被广泛使用的大数据处理框架。在日常开发中,我们有时需要确认我们使用的 Spark 版本。本文将指导你如何查看 Spark 版本,并提供详细的步骤说明。
## 流程步骤
我们将整个过程分成以下几个步骤:
| 步骤号 | 步骤名称                   | 描述            
                
         
            
            
            
            # Apache Spark版本介绍及代码示例
## 1. Apache Spark简介
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架。它是在Hadoop MapReduce的基础上发展起来的,但相较于MapReduce,Spark提供了更高级的数据操作接口和更强大的性能。
Spark具有以下主要特点:
- **快速性能**:Spark使用内存计算,可以将数据存储在内存中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            公司原来开发使用的是Kafka0.8版本的,虽然很好用,但是看了一下kafka官网的0.10版本更新了好多的特性,功能变得更强了。以后考虑换成0.10版本的,因此特意研究了一下两个版本的区别和使用方法。先贴出两个版本的pom文件一、spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.0.2.jar 1、pom.xml 1  org.apache.spark spark-core_2.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-20 11:38:02
                            
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            首先祝大家端午节快乐,幸福安康。就在上周五, Apache Spark 3.0 全新发布,此版本给我们带来了许多重要的特性,感兴趣的同学可以看下这篇文章: Apache Spark 3.0.0 正式版终于发布了,重要特性全面解析 。Spark 是从 2010 年正式开源,到今年正好整整十年了!一年一度的 Spark+AI SUMMIT 在本周正在如            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-02 13:53:24
                            
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            # 探索Apache Spark的版本演化:从Spark 1.x到Spark 3.x
Apache Spark是一个广泛使用的开源大数据处理框架,以其快速、易用和灵活的特性而闻名。自其诞生以来,Spark已经经历了多个版本的迭代,每个版本都带来了新的特性和改进。本文将带您了解Spark的版本演化历程,并展示一些关键版本的代码示例。
## Spark 1.x:奠定基础
Spark 1.x是Ap            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            坑很多,直接上兼容性最佳的命令,将python包上传到hdfs或者file:/home/xx/(此处无多余的/)# client 模式
$SPARK_HOME/spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--num-executors 2 \
--conf "spark.yarn.dist.archives=<Python包路径            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spark 最新的特性以及功能2015 年中 Spark 版本从 1.2.1 升级到当前最新的 1.5.2,1.6.0 版本也马上要进行发布,每个版本都包含了许多的新特性以及重要的性能改进,我会按照时间顺序列举部分改进出来,希望大家对 Spark 版本的演化有一个稍微直观的认识。由于篇幅关系,这次不能给大家一一讲解其中每一项改进,因此挑选了一些我认为比较重要的特性来给大家讲解。如有遗漏和错误,还            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Apache Spark在2015年得到迅猛发展,开发节奏比以前任何时候都快,在过去一年的时间里,发布了4个版本(Spark 1.3到Spark 1.6),各版本都添加了数以百计的改进。给Spark贡献过源码的开发者数量已经超过1000,是2014年年末人数的两倍。据我们了解,不管是大数据或小数据工具方面,Spark目前是开源项目中最活跃的。对Spark的快速成长及社区对Spark项目的重视让我们            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            今天抽空回顾了一下Spark相关的源码,本来想要了解一下Block的管理机制,但是看着看着就回到了SparkContext的创建与使用。正好之前没有正式的整理过这部分的内容,这次就顺带着回顾一下。Spark作为目前最流行的大数据计算框架,已经发展了几个年头了。版本也从我刚接触的1.6升级到了2.2.1。由于目前工作使用的是2.2.0,所以这次的分析也就从2.2.0版本入手了。涉及的内容主要有:St            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SparkSQL是架构在 Spark 计算框架之上的分布式 Sql 引擎,使用 DataFrame 和 DataSet 承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理,提供的 DSL可以直接使用 scala 语言完成 Sql 查询,同时也使用 thriftserver 提供服务化的 Sql 查询功能。来自:vivo互联网技术 
        目录:1.SparkSql2.连接查询和连接条            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            怀念看论文的日子~/打算写一个Spark系列,主要以Scala代码实现,请赐予我力量吧!!!Spark的特点运行速度:Spark拥有DAG执行引擎,支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明,如果数据由磁盘读取,速度是Hadoop MapReduce的10倍以上,如果数据从内存中读取,速度可以高达100多倍。适用性强:能够读取HDFS、Cassandra、HBase、S3和Techyon为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-17 11:10:59
                            
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            Spark憋了一年半的大招后,发布了3.0版本,新特性主要与Spark SQL和Python相关。这也恰恰说明了大数据方向的两大核心:BI与AI。下面是本次发布的主要特性,包括性能、API、生态升级、数据源、SQL兼容、监控和调试等方面的升级。 本次主要整理了性能方面的优化,包括了自适应查询与动态分区裁剪。1 自适应查询AQE,Adaptive Query Execution,说的简单点就是让Sp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-27 11:04:55
                            
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