一、对RDD操作的本质RDD的本质是一个函数,而RDD的变换不过是函数的嵌套.RDD有两类:输入的RDD: 典型如KafkaRDD、JDBCRDD转换的RDD: 如MapPartitionsRDDRDD的处理流程:以如下代码为例:sc.textFile("abc.log").map().saveAsTextFile("")1. textFile 会构建出一个NewHadoopRDD2. map函数
转载
2024-07-04 21:17:06
33阅读
第16章 分布式内存计算平台Spark习题16.11、Spark是Hadoop生态（ B ）组件的替代方案。A. Hadoop B. MapReduce C. Yarn &
第一步: 去官网下载压缩包.http://zeppelin.apache.org/download.html 第二步: 解压安装.注意点: Zeppline 依赖 Java, 因此需要配置好 java 环境. 第三步: 启动 (坑多)进入到 /bin 目录下, 用 ./zeppline-demaon.sh start 启动../zeppelin-dameon.sh start注意点:一: Zepp
本系列文章源自JerryLead的SparkInternals,本文只是在作者的原文基础上加入自己的理解,批注,和部分源码,作为学习之用 注:原文是基于Spark 1.0.2 , 而本篇笔记是基于spark 2.2.0, 对比后发现核心部分变化不大,依旧值得参考概览拿到系统后，部署系统是第一件事，那么系统部署成功以后，各个节点都启动了哪些服务？部署图 从部署图中可以看到整个集群分为 Master
文章目录Spark环境准备Spark-shell 方式启动命令，需要显示指定一些参数插入数据查询数据时间旅行（Time Travel Query）更新数据增量查询（Incremental query）删除数据（Delete Data）覆盖分区数据（Insert Overwrite）PySpark方式python3.7安装pyspark的安装及配置pyspark的启动命令插入数据查询数据时间旅行（
转载
2023-11-19 21:12:02
133阅读
# 如何在Spark中添加一列
## 概述
在Spark中，要给数据集添加一列，我们可以使用`withColumn`方法。这个方法可以在数据集中添加一个计算得出的新列。
### 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Spark会话 |
| 2 | 读取数据集 |
| 3 | 添加新列 |
| 4 | 写出数据集 |
## 具体步骤
### 步骤
原创
2024-07-10 05:31:28
20阅读
# 在Spark中创建表并添加注释的指南
在大数据处理的世界里，Apache Spark是一个强大的工具。对于刚入行的小白来说，学习如何在Spark中创建表并添加注释是一个非常重要的基础。本文将为您提供一个详细的步骤，并以代码示例的形式展示如何实现这一目标。
## 流程概述
为了实现创建表并添加注释的目标，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
目录一、理论知识二、部署环境三、部署流程3.1、创建Anaconda的环境，安装Anaconda3工具 3.2、部署Java环境、Scala环境，添加环境变量 3.3、创建Spark的环境，建立新项目 3.4、输入代码，进行验证四、总结一、理论知识 Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。
1、高可用概述HA Cluster实现方案：
heartbeat和corosync一般用于高可用任何常见服务的。keepalived原生设计的目的是为了高可用ipvs。网络分区(Network partition)
隔离类型有两种：
node：STONITH(Shooting The Other Node In The Head)，直接把对方的电源给切断，一般这种主机都是连接到电源交换机上的。资源
12月18日，Spark宣布发布1.2版本，和以往发布的版本相比，1.2版本算得上是最大的一次改进，代码来自172个开发者的多达一千次提交。更新内容涵盖核心性能改进、MLlib的新API、Streaming的H/A模式、GraphX相关等等。更多细节可以在下载页查看。在本次的发布中，主要改进包括下面几个方面：\\ Spark Core：对操作和性能方面做了改进，更新了两个主要的子系统，来针对大规
转载
2024-03-10 23:51:19
83阅读
# 实现"shell 加 spark sql 参数"的方法
## 流程表格
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 编写Shell脚本 |
| 步骤二 | 在Shell脚本中调用spark-submit命令 |
| 步骤三 | 在spark-submit命令中传入SQL参数 |
| 步骤四 | Spark应用中获取SQL参数 |
## 详细步骤
### 步骤
原创
2024-05-04 04:57:28
68阅读
在vscode输入!+tab可快速生成骨架 lang=“en” 中en是指英文,中文是zh-CH,不过不影响,一般用en也行 UTF-8是指万国码 head是头部的意思 title是网页标题的意思 body是身体的意思一般代码在body里写 h1,h2,h3,h4,h5.h6分别代表6个级别的标题 p标签代表一个段落 br是单标签,代表换行 img是图片标签<img src="" alt="
作为代码阅读的入口，先写个最最简单的DriverProgram初始化代码作为入口，如下：val conf= newSparkConf().setAppName("SparkTest")
val sc= newSparkContext(conf)SparkConfSparkConf，重点还是在SparkContext，以下描述为源码描述的翻译。 SparkCo
转载
2024-10-26 19:31:14
48阅读
## 如何实现"hudi spark delete"
### 流程步骤
以下是一个简单的步骤表格，来帮助你理解"hudi spark delete"的实现过程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 初始化SparkSession |
| 2 | 读取Hudi表 |
| 3 | 执行删除操作 |
| 4 | 写入Hudi表 |
### 代码示例
#### 步骤1：初始化
原创
2024-07-14 07:20:30
35阅读
# 从Hudi到Spark到MySQL：数据实时处理的旅程
在大数据处理领域，实时的数据处理一直是一个备受关注的话题。这其中涉及到多种技术和工具的结合，其中Hudi、Spark和MySQL是常用的三种工具之一。本文将介绍如何使用这三种工具结合起来进行数据的实时处理。
## Hudi是什么？
Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个用于增
原创
2024-04-26 06:48:54
65阅读
# Spark Hudi Compaction
Apache Hudi is an open-source data storage and processing framework designed for efficiently managing large data sets. It provides simplified data ingestion, incremental data
原创
2023-09-01 05:58:37
617阅读
# 如何实现“spark编译hudi”
## 一、整体流程
首先，让我们来总结一下实现“spark编译hudi”的整体流程，可以用下面的表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载并安装Apache Hudi |
| 2 | 配置Spark环境 |
| 3 | 编写Spark代码实现Hudi功能 |
| 4 | 编译打包代码 |
| 5 | 运行代码测
原创
2024-04-01 05:42:33
40阅读
# 在Spark中使用obuDF和Where条件的写法
## 1. 引言
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，以其高效的集群计算能力和丰富的生态系统而闻名。在Spark中，DataFrame API 提供了一套简洁易用的 API 来处理结构化数据。本文将讨论如何在 Spark 中使用 ObuDF（用户自定义函数）并结合 `where` 子句进行数据过滤。
## 2.
前言Kylin 用户在使用 Spark 的过程中，经常会遇到任务提交缓慢、构建节点不稳定的问题。为了更方便地向 Spark 提交、管理和监控任务，有些用户会使用 Livy 作为 Spark 的交互接口。在最新的 Apache Kylin 3.0 版本中，Kylin 加入了通过 Apache Livy 递交 Spark 任务的新功能 [KYLIN-3795]，特此感谢滴滴靳国卫同学对此功能的贡献。L
# Spark MySQL Hudi
## Introduction
Apache Spark is a fast and general-purpose distributed computing system that provides an interface for programming entire clusters with implicit data parallelism a
原创
2023-11-30 13:28:19
72阅读
