本人只针对在此次案列中,对于处理数据量大,内存溢出,效率低等问题的代码改善措施,拿来与大家分享如有改善意见,请多指教.元数据需求:在数据中提取课程和老师的信息,并对访问量进行排序.方案一:package day04
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object F
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2024-09-11 19:32:45
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# Spark SQL加盐实现指南
## 1. 指南概述
本指南将帮助刚入行的开发者理解和实现"Spark SQL加盐"。"加盐"是指在密码学中将随机数（盐）与密码进行混合，以增强密码的安全性。在Spark SQL中，"加盐"可以用于对敏感数据进行保护，增加数据的安全性。
本指南将按照以下流程指导您实现Spark SQL加盐：
1. 加载数据和准备环境
2. 创建加盐函数
3. 创建加盐列
原创
2024-02-01 12:08:34
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第一章： 上次课回顾第二章：mapWithState的使用2.1 数据写到外部系统中去2.2 foreachRDD的设计模式2.3 foreachRDD的案例2.4 ConnectionPool的案例第三章：Window编程（了解）第四章：tranform操作（重要）第一章：上次课回顾 我们首先要明白SparkStreaming是对core的一个扩展，目的为了处理实时数据。 1、Spark：以批处
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2024-09-26 16:35:17
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Spark小课堂Week3 FirstSparkApp问题:Java有哪些数据结构大致有如下几种，其中List与Map是最重要的：ListMapSetArrayHeapStackQueueTree练习：构造一个1-5的List,把他们打印出来写法1List<Integer> input = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
for (int i
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2024-10-18 19:13:22
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AQE处理SkewedJoin的原理Spark Adaptive Query Execution ， 简称 Spark AQE，总体思想是动态优化和修改 stage 的物理执行计划。利用执行结束的上游 stage 的统计信息（主要是数据量和记录数），来优化下游 stage 的物理执行计划。 Spark AQE 处理数据倾斜的原理如下： mapTask 完成后，driver 先统计 map satu
Spark Shuffle原理解析 一：到底什么是Shuffle？ Shuffle中文翻译为“洗牌”，需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。 二：Shuffle可能面临的问题？运行Task的时候才会产生Shuffle（S
课前问答
1. 32 位是几个字节 ?
4个字节
8位=1字节
32位/8位=4字节
2. 二进制数 01011100 转换成十进制数是多少？
92
将二进制的个数位和位权相乘再相加
3. 二进制数 00001111 左移两位后，会变成原数的几倍？
4倍
在大数据处理领域，Apache Spark以其强大的分布式计算能力而受到广泛青睐。其中，Resilient Distributed Datasets（RDD）是Spark核心抽象之一，然而，在实际应用中常会遇到“RDD扩容”相关的问题。为了解决这一问题，我将整理出一份详细的博文，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展等内容。
## 环境准备
在开始解决Spark RDD
作者： Billmay
Spark API Spark 主要提供以下四种拓展方式 API 局限 版本 Customized function or RDD 无法支持 Spark SQL 任意 DataSource API API 变动会比较频繁 Before Spark 2.3: v1Spark 2.3-3.0: v1+v2After Spark 3.0: v
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2024-04-12 23:23:44
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、基本概念1.RDD的生成2.RDD的存储3.Dependency4.Transformation和Action4.1 Transformation操作可以分为如下几种类型：4.1.1 视RDD的元素为简单元素。4.1.2 视RDD的元素为Key-Value对:4.2 Action操作可以分为如下几种：5.shuffl
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2023-11-14 09:26:59
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1.分配更多的资源 1.1.增加executor 1.2.增加每个executor的cpu core 增加executor的并行能力，一个cpu core运行一个task 1.3.增加每个executor的内存 1)
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2023-12-12 17:38:50
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# Spark集群扩容Master的详细流程
在大数据处理的领域，Apache Spark作为一个强大的计算框架，广泛应用于数据分析和处理。在实际应用中，随着数据量的不断增加，扩容Spark集群以满足业务需求是必不可少的。本文将指导你如何扩容Spark集群的Master节点。我们将通过一个简单的流程表格和详细步骤来实现这个目标。
## 流程概览
以下是扩容Spark集群Master的步骤概览
3月17日，网易资深安全工程师钟亚平在安卓巴士全球开发者论坛上做了《安卓APP逆向与保护》的演讲。其中就谈到了关于代码混淆的问题。现摘取部分重点介绍如下： Java代码是非常容易反编译的，作为一种跨平台的、解释型语言，Java 源代码被编译成中间“字节码”存储于class文件中。由于跨平台的需要，这些字节码带有许多的语义信息，很容易被反编译成Java源代码。为了很好地保护Java源代码，开发者
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2023-10-04 14:40:14
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在开始今天的话题之前首先分享一下，我们的开发环境的大数据集群规划图，为上期的话题收尾。 集群规划图 规划原则只需要将组件服务和计算服务节点分离，这样就可以确保在计算过程中不出问题。接下来我们来详细的聊聊ETL中的E,数据提取中台DBus，在上篇文章中，我已经讲解了，这个采集数据中台产生的背景及整体架构，以及安装部署和使用1.DBus架构与工作原理 1.1贴源数据采集 DBUS源端数据采集
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2024-08-26 09:19:35
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Spark性能优化主要分为：开发调优资源调优数据倾斜调优shuffle调优数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能1. 数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时，这种情况很常见原本能够正常执行的Spark作业，
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2023-11-27 13:53:37
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文章目录1 Overview2 Spark里的Kubernetes2.1 Dockerfile2.2 Entrypoint3 Summary 1 OverviewSpark 容器化的前提是需要 Spark 的镜像文件，那么怎么 build 呢？Spark 官方是提供了 Dockerfile 的，并且也提供了脚本工具，可以自行 build 并发布到自己的 Restry 里。2 Spark里的Kub
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2024-01-19 22:56:30
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加盐算法 文章目录加盐算法手写一个加盐算法spring security 密码安全是一件很重要的事情，所以一定要谨慎对待常见的主要是3种方式明文MD5加密加盐算法首先明文肯定是不可取的，在数据库中明文存储密码风险实在是太大了简单来说，使用MD5就是将一串字符串通过某特定的算法来将其变成另一种形式，这样子就在外观上起到了加密的效果，但是由于背后的算法是固定的，所以每一个字符串都有固定的MD5格式密码
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2024-05-18 10:00:21
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本文要解决的问题： 从更深层次考虑，对Spark进行性能调优。 目的 继基础篇分析了开发调优与资源调优之后，本文作为拓展篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 简述 有时候，大家可能会遇到大数据开发过程中一个比较棘手的问题，那就是数据倾斜，此时Spark作业的性能会比预期差很多，数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证
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2023-11-01 20:01:02
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复习散列数据结构之余重新研究了一下Java中的HashMap；本文主要针对：1、HashMap的初始化；2、HashMap的插入；3：HashMap的扩容这三个方面进行总结1、HashMap的初始化首先我们来看看代码：1 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
2 if (initialCapacity < 0
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2023-07-12 13:11:35
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我们知道，如果直接对密码进行散列，那么黑客可以对通过获得这个密码散列值，然后通过查散列值字典（例如MD5密码破解网站），得到某用户的密码。 加Salt可以一定程度上解决这一问题。所谓加Salt方法，就是加点“佐料”。其基本想法是这样的：当用户首次提供密码时（通常是注册时），由系统自动往这个密码里撒一
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2021-07-08 15:56:05
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