RDD是Spark编程中最基本的数据对象， 无论是最初加载的数据集，还是任何中间结果的数据集，或是最终的结果数据集，都是RDD。 在Pyspark中，RDD是由分布在各节点上的python对象组成，如列表，元组，字典等。 RDD主要是存储在内存中（亦可持久化到硬盘上），这就是相对于Hadoop的MapReduce的优点，节省了重新读取硬盘数据的时间。
2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上，Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime 里面的 Delta Lake 基于 Apache License 2.0 协议开源。Delta Lake 是一个存储层，为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力，其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制（optimistic concurrency control），在写入数据期间提供一致性的读取，从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖（data lakes）带来可靠性。Delta Lake 还提供内置数据版本控制，以便轻松回滚。目前 Delta Lake 项目地址为 https://delta.io/，代码维护地址 https://github.com/delta-io/delta。
RDD 全称为 Resilient Distributed Datasets，是 Spark 最基本的数据抽象，它是只读的、分区记录的集合，支持并行操作，可以由外部数据集或其他 RDD 转换而来，它具有以下特性：
PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。
场景描述：面对大量复杂的数据分析需求，提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS（Toutiao Query Service）的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化。
上图展示了 2 个 RDD 进行 JOIN 操作，体现了 RDD 所具备的 5 个主要特性，如下所示： • 1）一组分区 • 2）计算每一个数据分片的函数 • 3）RDD 上的一组依赖 • 4）可选，对于键值对 RDD，有一个 Partitioner（通常是 HashPartitioner） • 5）可选，一组 Preferred location 信息（例如，HDFS 文件的 Block 所在 location 信息） 有了上述特性，能够非常好地通过 RDD 来表达分布式数据集，并作为构建 DAG 图的基础：首先抽象一个分布式计算任务的逻辑表示，最终将任务在实际的物理计算环境中进行处理执行。
一、Spark 概述 Spark 是 UC Berkeley AMP Lab 开源的通用分布式并行计算框架，目前已成为 Apache 软件基金会的顶级开源项目。Spark 支持多种编程语言，包括 Java、Python、R 和 Scala，同时 Spark 也支持 Hadoop 的底层存储系统 HDFS，但 Spark 不依赖 Hadoop。 1.1 Spark 与 Hadoop Spark 基于 Hadoop MapReduce 算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduc
除了有时限的交互之外，SparkSession 提供了一个单一的入口来与底层的 Spark 功能进行交互，并允许使用 DataFrame 和 Dataset API 对 Spark 进行编程。最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象； 它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。 从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。
一.SparkSQL相关 在执行insert 语句时报错，堆栈信息为：FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。 原因：由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载，如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决方法：hdfs存在不从缓存加载的解决方式，在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可 在执行Spark过程中抛出：Failed to big
1. 背景 1.1 整体架构 腾讯广告系统中的日志数据流，按照时效性可划分为实时和离线，实时日志通过消息队列供下游消费使用，离线日志需要保存下来，供下游准实时（分钟级）计算任务，离线（小时级/天级/Adhoc）分析处理和问题排查等基于日志的业务场景。因此，我们开发了一系列的日志落地处理模块，包括消息队列订阅 Subscriber，日志合并，自研 dragon 格式日志等，如下图所示： Subscriber：Spark Streaming 任务，消费实时数据，落地到 HDFS，每分钟一个目录，供下游准实时
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这篇文章前半部分我们对直接在 Block 存取发挥重要作用的类进行介绍，主要是 DiskBlockManager、MemoryStore、DiskStore。后半部分以存取 Broadcast 来进一步加深对 Block 存取的理解。
Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础，了解 RDD、Shuffle、JVM 等相关概念。
在之前的课中我们讲了Spark的RDD以及整个Spark系统中的一些关键角色：《【Spark重点难点】你从未深入理解的RDD和关键角色》。
Spark简介及完全分布式安装 一、Spark介绍 官方介绍： Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. Spark Introduce Run programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce in memory, or 10x faster on disk. Apache Spark has an advanced
Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据，还可以使用DataFrame方式加载Iceberg表中的数据，可以通过spark.table(Iceberg表名)或者spark.read.format("iceberg").load("iceberg data path")来加载对应Iceberg表中的数据，操作如下：
关于大数据面试中对Spark的知识考查不需本菌多解释什么了吧~本篇博客，博主为大家分享20个Spark热门技术点，希望今年出去面试，实习的同学，尤其是想去大厂的同学，一定要把下面的20个技术点看完。
摘要：今天我们就来解构数据湖的核心需求，同时深度对比Apache CarbonData、Hudi和Open Delta三大解决方案，帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型。
本文阅读价值不错建议大家仔细阅读，感谢作者疯狂哈秋，转自：https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/90677676
从Spark shuffle原理可知，Spark shuffle在计算与IO方面，都可能有较大开销，故，Spark shuffle调优就是优化这2个方面。 这里仅关注调参的调优方式，不关注应用代码层面的调优。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 前面的文章《如何在CDH集群外配置Kerberos环境的GateWay节点》和《如何在CDH集群外配置非Kerberos环境的GateWay节点》中Fayson介绍了在不将集群外节点添加到CM管理中实现各组件客户端访问CDH集群功能，本篇文章Fayson主要在前文章实现的基础上配
RDD 数据可以持久化，但是持久化/缓存可以把数据放在内存中，虽然是快速的，但是也是最不可靠的；也可以把数据放在磁盘上，也不是完全可靠的！例如磁盘会损坏等。
在使用CDH/CDP集群过程中会遇到在集群外的节点使用Hadoop命令访问集群（如：HDFS、HBASE、HIVE、SPARK、YARN）等命令操作，这时又不想将该节点添加到CDH/CDP集群中管理，本篇文章主要介绍如何在集群外节点不通过CM部署一个Gateway节点。
下面我们将了解每一个的用法。重用意味着将计算和数据存储在内存中，并在不同的算子中多次重复使用。通常，在处理数据时，我们需要多次使用相同的数据集。例如，许多机器学习算法（如K-Means）在生成模型之前会对数据进行多次迭代。如果处理过程中的中间结果没有持久存储在内存中，这意味着你需要将中间结果存储在磁盘上，这会降低整体性能，因为与RAM相比，从磁盘访问数据就像是从隔壁或从其他国家获取内容。下面我们看一下在不同存储设备上的访问时间：
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
在上一篇文章中，我们认识了Spark管理磁盘块的组件DiskBlockManager，本文接着来看真正负责磁盘存储的组件DiskStore，以及与它相关的BlockData。这部分内容会涉及到一点与Java NIO相关的东西，看官需要稍微注意一下。
在前面的文章《如何在集群外节点跨网段向HDFS写数据》和《外部客户端跨网段访问Hadoop集群方式(续)》中介绍了如何在集群外的客户端节点上访问Hadoop集群，本篇文章在前面文章的基础上基于Kerberos环境的CDH集群介绍，如何在集群外客户端跨网段向Kerberos环境的Hadoop集群提交MapReduce和Spark作业。
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持，然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop，如何导入导出Hadoop集群上的数据，如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句，还会用一个典型的MapReduce转换，说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
上一篇《大数据最火的Spark你确定不来了解一下吗？（1）》给大家详细介绍了Spark，下面教给大家怎样去搭建Spark的环境.
Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
这节课我们要讲的是Spark中的 【内存模型】，也就是决定我们Spark代码运行所需要的资源信息。
2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上，Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime 里面的 Delta Lake 基于 Apache License 2.0 协议开源。
①InputFormat调用RecordReader，从输入目录的文件中，读取一组数据，封装为keyin-valuein对象
0. SparkSQL SparkSQL完全脱离了Hive的限制。 SparkSQL支持查询原生的RDD。
弹性分布式数据集（RDD）作为Spark最根本的数据抽象，是只读的分区记录（Partition）的集合，只能基于在稳定物理存储中的数据集上创建，或者在其他已有的RDD上执行转换（Transformation）操作产生一个新的RDD。转换后的RDD与原始的RDD之间产生的依赖关系，构成了血统（Lineage）。凭借血统，Spark保证了每一个RDD都可以被重新恢复。但RDD的所有转换都是惰性的，即只有当一个返回结果给Driver的行动（Action）发生时，Spark才会创建任务读取RDD，然后真正触发转换的执行。
框架由Scala语言开发，原生提供4种API，Scala、Java、Python以及最近版本开始支持的R。Python不是Spark的“亲儿子”，在支持上要略差一些，但基本上常用的接口都支持。得益于在数据科学中强大的表现，Python语言的粉丝遍布天下，如今又遇上强大的分布式内存计算框架Spark，两个领域的强者走到一起，自然能碰出更加强大的火花（Spark可以翻译为火花），因此PySpark是本节的主角。
[图片摘自[Spark 官网](http://spark.apache.org/)]
上次给大家讲了Spark local模式的启动安装和使用，现在给大家分享一下Standalone模式下的使用和安装。这个讲完以后，还有yarn和mesos下集群的安装和使用。 Spark on local Cluster伪分布式 即Spark Standalone模式。此时Spark会使用Standalone的集群管理器(Cluster Manager)启动Spark。 这种模式，也可以称为Spark的伪分布式。 Standalone集群管理器是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、
当我们的数据采集到hdfs层上之后，我们就开开始对数据进行建模以便后来分析，那么我们整体的架构先放在每个建模层级的最前面
本文旨在梳理出Spark内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于Spark 2.1版本，阅读本文需要读者有一定的Spark和Java基础，了解RDD、Shuffle、JVM等相关概念。
在执行Spark的应用程序时，Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM线程，前者为主控进程，负责创建Spark上下文，提交Spark作业（Job），并将作业转化为计算任务（Task），在各个Executor进程间协调任务的调度，后者负责在工作节点上执行具体的计算任务，并将结果返回给Driver，同时为需要持久化的RDD提供存储功能。由于Driver的内存管理相对来说较为简单，本文主要对Executor的内存的管理进行分析，上下文中的Spark内存均特指Executor的内存。
作者：余建涛，大数据平台产品中心高级工程师 摘要 Spark UI是查看Spark作业运行情况的重要窗口，用户经常需要根据UI上的信息来判断作业失败的原因或者分析作业如何优化。DLC团队实现了云原生的Spark UI Sevice，相较于开源的Spark History Server，存储成本降低80%，大规模作业UI加载速度提升70%。目前已在公有云多个地域上线，为DLC用户提供Spark UI服务。 背景 Spark History Server原理 Spark History Server(以下简称S
本文将帮助您使用基于HBase的Apache Spark Streaming。Spark Streaming是Spark API核心的一个扩展，支持连续的数据流处理。
map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作，包括：flatMap，filter，mapPatitions等。
Spark 产生之前，已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了，并提供了高层次的API(map/reduce)，把计算运行在集群中并提供容错能力，从而实现分布式计算。
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