http://spark.apache.org/docs/latest/index.html
在你向一些大神请教的时候，他可能也会推荐你学习这两个高级编程语言，然后顺便在推荐你了解一下SQL以及Math。如果讲究点的，可能还会传授你一些Spark、AWS/云计算的经验。
本文介绍了Apache Spark的概述、技术原理、特性、使用场景以及和传统大数据处理框架的对比。Spark支持多种编程语言，具有高性能、易用性强、生态系统丰富等特点。作者还介绍了如何在集群环境中部署Spark，以及与其他大数据处理框架的对比。
Pyspark学习笔记（二）--- spark部署及spark-submit命令简介
工欲善其事，必先利其器。Python 作为一种跨平台的编程语言，具有解释性、变异性、交互性和面向对象的特点，可应用于独立的项目开发。今天，我们特邀了公众号“冰河技术”作者、腾讯云 TVP 冰河老师，他将为我们带来基于 Python+Hadoop 手把手教学如何实现单词统计。
在过去数年中，网易在大数据云原生领域进行了长足的探索。本文围绕如何基于 Apache Kyuubi & Celeborn 等开源技术，构建企业级 Spark on Kubernetes 云原生离线计算平台展开，包含技术选型、架构设计、经验教训、缺陷改进、降本增效等内容，深入剖析网易在该领域的探索成果。
问题导读 1.什么是Kubernetes？ 2.在Kubernetes集群尝试新功能，该如何实现？ 3.观看群集上创建的Spark资源，该如何操作？ 在开始之前我们需要知道 什么是Kubernetes Kubernetes（通常写成“k8s”）是最开始由google设计开发最后贡献给Cloud Native Computing Foundation的开源容器集群管理项目。它的设计目标是在主机集群之间提供一个能够自动化部署、可拓展、应用容器可运营的平台。Kubernetes通常结合docker容器工具工
自一年多前发布 Cloudera 数据工程 (CDE) 以来，我们的首要目标是使用旨在简化自动化和可观察性的顶级工具来大规模操作 Spark 管道。在与部署 Spark 应用程序的数千名客户合作时，我们看到了管理 Spark 以及自动化、交付和优化安全数据管道的重大挑战。我们希望在真正的企业混合数据服务平台之上开发为数据工程从业者量身定制的服务。
作者 | 吴惠君，吕能，符茂松 责编 | 郭芮 【导语】本文对比了Heron和常见的流处理项目，包括Storm、Flink、Spark Streaming和Kafka Streams，归纳了系统选型的要点。此外实践了Heron的一个案例，以及讨论了Heron在这一年开发的新特性。 在今年6月期的“基础篇”中，我们通过学习Heron[1][2][3]的基本概念、整体架构和核心组件等内容，对Heron的设计、运行等方面有了基本的了解。在这一期的“应用篇”中，我们将Heron与其他流行的实时流处理系统（Apach
在 Apache 首次亚洲线上技术峰会 --ApacheCon Asia 大会上，网易数帆大数据专家，Apache Kyuubi PPMC，Apache Spark / Submarine Committer 燕青（Kent Yao）分享了 Apache Kyuubi 孵化器项目（注：下文中出现的 Apache Kyuubi/Kyuubi 等缩写均指代 Apache Kyuubi 孵化器项目）以及 Serverless Spark 在网易的实践和探索。Kyuubi 是网易数帆大数据团队开源的项目，在各位导师
Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎，它提供了 Java、Scala、Python 和 R 语言的高级 API，以及一个支持通用的执行图计算的优化引擎。
Spark是一种通用的集群计算系统。它可以在从单个节点到数千个分布式节点的集群上部署和运行并行应用程序。Spark最初设计用于运行Scala应用程序，但也支持Java，Python和R.
Microsoft SQL Server 2019通过SQL Server 2019大数据集群 (Big Data Clusters, BDC)推出了突破性的数据平台。Microsoft SQL Server大数据集群旨在解决当今大多数组织面临的大数据挑战。您可以使用SQL Server BDC来组织和分析大量的数据，也可以将高价值的关系型数据与大数据结合起来。本文描述了使用Dell PowerFlex软件定义存储在Kubernetes平台上部署SQL Server BDC的过程。
本文介绍了Spark2.x的集群部署方案，包括本地模式、独立模式、Spark on YARN/Mesos模式。其中，本地模式适用于小规模的开发环境，独立模式适用于独立部署的集群环境，Spark on YARN/Mesos模式则适用于大规模集群环境。
在DevOps之前，从业人员使用瀑布模型或敏捷开发模型进行软件项目开发：瀑布模型或顺序模型是软件开发生命周期（SDLC）中的一种开创性方法,在这个模型中，软件开发成为一个线性过程，不同的阶段和任务被依次定位；而敏捷开发涉及各种方法的使用和SDLC中多个团队的协作。瀑布模型的线性和敏捷开发的跨功能性无法确保快速、连续地交付无缺陷的软件应用程序。
Azure 机器学习是集成式的端到端数据科学和高级分析解决方案。 它可让数据科学家以云的规模准备数据、开发试验和部署模型。 Azure 机器学习的主要组件包括：
今天在intellij调试spark的时候感觉每次有新的一段代码，都要重新跑一遍，如果用spark-shell，感觉也不是特别方便，如果能像python那样，使用jupyter notebook进行编程就很方便了，同时也适合代码展示，网上查了一下，试了一下，碰到了很多坑，有些是旧的版本，还有些是版本不同导致错误，这里就记录下来安装的过程。
容器，容器编排，微服务，云原生，这些无疑都是当下软件开发领域里面最热门的术语。容器技术的出现并迅速的广泛应用于软件开发的各个领域里，主要的原因是容器技术革命性的改变了软件开发和部署的基本方式。作为一个架构师，了解容器技术是非常重要的一个话题，我们今天就来聊聊它。
Spark的 bin 目录中的 spark-submit 脚本用于在集群上启动应用程序。可以通过一个统一的接口使用 Spark 所有支持的集群管理器，因此不必为每个集群管理器专门配置你的应用程序。
为了继续实现 Spark 更快，更轻松，更智能的目标，Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新，比如 Structured Streaming 引入了低延迟的持续处理；支持 stream-to-stream joins；通过改善 pandas UDFs 的性能来提升 PySpark；支持第四种调度引擎 Kubernetes clusters（其他三种分别是自带的独立模式Standalone，YARN、Mesos）。除了这些比较具有里程碑的重要功能外，Spark 2.3 还有以下几个重要的更新：
大数据文摘作品 编译：王一丁、王梦泽、夏雅薇 本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源，由浅入深，比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议”等有趣的话题。相信各种背景的朋友都会在这篇文章中有所收获。 之前，我们已就数据可视化进行了深入探讨。这次，我们将从更基本的概念讲起，以便在涉足更复杂的数据科学和商业智能之前能够真正理解大数据。文中会引领大家阅读介绍大数据的相关文章，研究网络上流传的大数据的概念，查看与大数据相关的出版物。 数据可视化： ht
RDBMS Hadoop Data Types RDBMS relies on the structured data and the schema of the data is always known. Any kind of data can be stored into Hadoop i.e. Be it structured, unstructured or semi-structured. Processing RDBMS provides limited or no processing capabilities. Hadoop allows us to process the data which is distributed across the cluster in a parallel fashion. Schema on Read Vs. Write RDBMS is based on ‘schema on write’ where schema validation is done before loading the data. On the contrary, Hadoop follows the schema on read policy. Read/Write Speed In RDBMS, reads are fast because the schema of the data is already known. The writes are fast in HDFS because no schema validation happens during HDFS write. Cost Licensed software, therefore, I have to pay for the software. Hadoop is an open source framework. So, I don’t need to pay for the software. Best Fit Use Case RDBMS is used for OLTP (Online Trasanctional Processing) system. Hadoop is used for Data discovery, data analytics or OLAP system. RDBMS 与 Hadoop
我们非常高兴的宣布 Apache Celeborn（Inclubating）[1]正式支持 Flink，Celeborn 于去年 12 月份正式进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器，一直致力打造统一的中间数据服务，助力引擎全方位提升性能、稳定性和弹性，最新发布的 0.3.0 版本新增对 Flink 批作业 Shuffle 的支持，从此 Flink、Spark 可以同时使用统一的数据 Shuffle 服务，更大程度节省资源、降低运维成本。
微服务架构是一种将应用程序构建为一组小服务的方法，每个服务运行在其自己的进程中，并通过轻量级机制（通常是HTTP资源API）进行通信。这些服务围绕业务能力构建，可以独立部署，由完全自治的团队维护。在我们深入构建微服务的过程之前，了解 GraphQL 在此架构中的作用非常重要。
etcd 是 CoreOS 团队发起的开源项目，是一个管理配置信息和服务发现（service discovery）的项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库，基于 Go 语言实现。
本文最初发布于金融时报产品 & 技术博客，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集，从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑，需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言，这个技术选型的决策可谓举足轻重，倘若选择不当，可能会导致较大的修改成本，须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外，对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台，也了解得比较
http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#submitting-applications,
“大数据”是用于收集大型和复杂数据集的术语，这使得很难使用关系数据库管理工具或传统数据处理应用程序进行处理。很难捕获，整理，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化大数据。大数据已成为公司的机遇。现在，他们可以成功地从数据中获取价值，并通过增强的业务决策能力在竞争者中拥有明显的优势。
Cloudera于7月31日宣布正式发布CDH6.3，此版本提供了许多新功能，改进了可用性，性能提升以及对更现代的Java和身份管理基础设施软件的支持(Free IPA)。
Deno 是一个简单、现代和安全的 JavaScript 和 TypeScript 运行时，使用 V8 引擎并用 Rust 构建。其主要功能包括：
3.2.0 版本包含许多新功能和改进。本文将重点介绍一些最突出的新功能。有关更改的完整列表，请务必查看发行说明。您还可以观看发布视频，了解 Apache Kafka 3.2.0 中的新功能摘要。
Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架，类似于 Hadoop，但有很多的区别。最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入 HDFS，更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中，可以获得更好的性能提升。例如一次排序测试中，对 100TB 数据进行排序，Spark 比 Hadoop 快三倍，并且只需要十分之一的机器。Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点，处理的数据达到 PB 级别，在互联网企业中应用非常广泛。
在开始讲解PySpark程序启动原理之前，我们先来了解一下Spark的一些概念和特性。
深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。
Docker 是一个用于开发、交付和运行应用程序的开放平台。 Docker 使您能够将应用程序与基础架构分开，以便 您可以快速交付软件。使用 Docker，您可以管理您的基础架构 以与管理应用程序相同的方式。通过利用 Docker 的 快速传送、测试和部署代码的方法，您可以 显著减少编写代码和在生产环境中运行代码之间的延迟。 Docker 提供了在松散隔离中打包和运行应用程序的能力 称为容器的环境。隔离和安全性允许您运行许多 容器同时在给定主机上。容器重量轻，包含 运行应用程序所需的一切，因此您无需依赖 当前安装在主机上。您可以在工作时轻松共享容器， 并确保与您共享的每个人都获得在 同样的方式。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 #####我是
实际上，除了上述这些通用的集群管理器外，Spark 内部也提供了方便用户测试和学习的简单集群部署模式。由于在实际生产环境下使用的绝大多数的集群管理器是 Hadoop YARN，因此我们关注的重点是 Hadoop YARN 模式下的 Spark 集群部署。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 第七章主要讲了Spark的运行架构以
现代无状态应用程序的构建和设计可在Docker等软件容器中运行，并由Kubernetes等容器集群管理。它们使用Cloud Native和Twelve Factor原则和模式开发，以最大限度地减少人工干预并最大限度地提高可移植性和冗余性。将基于虚拟机或基于裸机的应用程序迁移到容器（称为“容器化”）并在集群内部署这些应用程序通常会导致这些应用程序的构建，打包和交付方式发生重大变化。
作者颜卫，腾讯高级后台开发工程师，专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度，有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
作为最受欢迎的编程语言之一，Java 已经走过了 20 个年头。从已经落寞的诺基亚到现在火热的电商系统，我们都能看到 Java 语言的身影。从 1995 年的第一个版本到现在的 Java 1.8，我们甚至能从Java 的版本迭代中看到不同时代编程语言关注的重点。经过了过去 20 年的发展，Java 已经成为如今使用最为广泛的企业级语言。为了庆祝 Java 的第 20 个生日，InfoQ 为此采访了 Java 技术专家彭晨阳（网络 ID：板桥）。
直接与文件系统交互，仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
将机器学习（ML）模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开，这些微服务从 Docker 容器中托管，例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型，这些模型可以提供对新数据的预测。然后，可以将它们部署到云环境中，以处理维护连续可用性所需的所有事情，例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
1.Hdfs和Mapreduce核心 2.扩展存储Hbase，MDB 3.搭建平台的思路（平台堆栈） 4.分布式协调 zookeeper 5.分布式概念，系统，框架（1道题） 6.cap理论
Knative Eventing是一个旨在满足云原生开发的常见需求的系统，并提供可组合的原语以启用后期绑定事件源和事件使用者。
在可维护性，可靠性，效率和安全性方面，DevOps 为私有云在改进操作流程方面发挥着重要的作用。私有云是一个由许多硬件和软件组件组成的复杂系统。 对于任何支持的企业组织，操作流程的自动化和文档记录，规划变更和跟踪应用的更新都是强制性的要求。 同样的方法也适用于云计算的工作负载量。此外DevOps的实践也成为开发者和 QA 团队事实上的标准，特别是当使用私有云作为开发或目标平台时。当然，并不是所有的云操作方面都可以用 DevOps 来实践。 例如，许多硬件相关的操作不匹配－－你不能用一个软件工具，去物理
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