将结合前述知识进行综合实战，以达到所学即所用。文本情感分类这个项目会将分类算法、文本特征提取算法等进行关联，使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解。
实现批处理的技术许许多多，从各种关系型数据库的sql处理，到大数据领域的MapReduce，Hive，Spark等等。这些都是处理有限数据流的经典方式。而Flink专注的是无限流处理，那么他是怎么做到批处理的呢？
之前阅读也有总结过Block的RPC服务是通过NettyBlockRpcServer提供打开，即下载Block文件的功能。然后在启动jbo的时候由Driver上的BlockManagerMaster对存在于Executor上的BlockManager统一管理，注册Executor的BlockManager、更新Executor上Block的最新信息、询问所需要Block目前所在的位置以及当Executor运行结束时，将Executor移除等等。那么Driver与Executor之间是怎么交互的呢？
无限流处理：输入数据没有尽头；数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停地进行
作者 | 汪婷编辑 | Vincent导语：本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表（历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据）的在线查询。原实现基于 Oracle 提供存储查询服务，随着数据量的不断增加，在写入和读取过程中面临性能问题，且历史数据仅供业务查询参考，并不影响实际流程，从系统结构上来说，放在业务链条上游比较重。该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求。 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表
Spark作为一个开源数据处理框架，它在数据计算过程中把中间数据直接缓存到内存里，能大大地提高处理速度，特别是复杂的迭代计算。Spark主要包括SparkSQL，SparkStreaming，Spar
分析用例几乎只使用查询表中列的子集，并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。操作用例更有可能访问一行中的大部分或所有列，并且可能更适合由面向行的存储提供服务。Kudu 选择了面向列的存储格式，因为它主要针对分析用例。
随着技术的不断的发展，大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark，它们在分区策略方面有着一些相似之处，但也存在一些不同之处。
Spark的内存管理自从1.6开始改变。老的内存管理实现自自staticMemoryManager类，然而现在它被称之为”legacy”. “Legacy” 默认已经被废弃掉了，它意味着相同的代码在1.5版本与1.6版本的输出结果将会不同。需要注意的是，出于兼容性的考虑，你依旧可以使用”legacy”，通过设置spark.memory.useLegacyMode改变。 自从spark1.6版本开始，内存管理将实现自UnifiedMemoryManager.那么新的内存管理如下图：
Hive建表语句指定tblproperties('transactional'='true')，则执行插入操作时，不能直接使用insert..values语句，原因是开启了事务机制。建议使用insert..select方式。
(1)spark运行流程、源码架构 https://blog.csdn.net/sghuu/article/details/103547937
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
一 简介 假如给你一篇文章，让你找出其关键词，那么估计大部分人想到的都是统计这个文章中单词出现的频率，频率最高的那个往往就是该文档的关键词。实际上就是进行了词频统计TF(Term Frequency，缩写为TF)。 但是，很容易想到的一个问题是:“的”“是”这类词的频率往往是最高的对吧？但是这些词明显不能当做文档的关键词，这些词有个专业词叫做停用词(stop words)，我们往往要过滤掉这些词。 这时候又会出现一个问题，那就是比如我们在一篇文章(浪尖讲机器学习)中得到的词频:“中国人”“机器学习“
上一篇文章已经为大家介绍了 MySQL 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景，本篇我们来谈谈 HBase 的使用！
Hadoop生态系统发展到现在，存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着，一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下，我们选用HDFS，在追求低延迟，有随机读写需求的场景下，我们选用HBase，那么是否存在一种系统，能结合两个系统优点，同时支持高吞吐率和低延迟呢？
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。
一种简单的解释RDD是横向多分区的（这个数据集包括许多接口），纵向当计算过程中内存不足可刷写到磁盘等外存上，可与外存进行灵活的数据交换。
时隔一年,终于把主流的大数据组件全部学完了,学成之时,便是出师之日, 那为师便来考考你学的如何:
1) 分而治之。采用分布式并行计算，将计算任务进行拆分，由主节点下的各个子节点共同完成，最后汇总各子节点的计算结果，得出最终计算结果。
摘 要 RDD是Spark最重要的抽象，掌握了RDD，可以说就掌握了Spark计算的精髓。它不但对理解现有Spark程序大有帮助，也能提升Spark程序的编写能力。 RDD是Spark最重要的抽象，掌握了RDD，可以说就掌握了Spark计算的精髓。它不但对理解现有Spark程序大有帮助，也能提升Spark程序的编写能力。 什么是RDD RDD的全称是“弹性分布式数据集”（Resilient Distributed Dataset）。首先，它是一个数据集，就像Scala语言中的Array、List、Tupl
Spark是一个Apache项目，被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具，它的开源社区也是非常活跃，与Hadoop相比，其在内存中运行的速度可以提升100倍。Apache Spark在Java、Scale、Python和R语言中提供了高级API，还支持一组丰富的高级工具，如Spark SQL（结构化数据处理）、MLlib（机器学习）、GraphX（图计算）、SparkR（统计分析）以及Spark Streaming（处理实时数据）。
为了更好地发展业务，每个组织都在迅速采用分析。在分析过程的帮助下，产品团队正在接收来自用户的反馈，并能够以更快的速度交付新功能。通过分析提供的对用户的更深入了解，营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众。只有当我们能够大规模提供分析时，这一切才有可能。
首先map task会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/138352.html原文链接：https://javaforall.cn
MurmurHash：(multiply and rotate) and (multiply and rotate) Hash，乘法和旋转的hash 算法。
hbase的内部使用KeyValue的形式存储，其key时rowKey：family:column:logTime,value是其存储的内容。
一个人要想不断的提升，不断的改变，需要不断的学习，当然如果你想升职加薪，同样需要学习。然而当代知识层出不穷，学的过来吗？只要方法得当，相信可以通过学习达到我们的目标。摸到了窍门，会让我们越学越带劲，那么该如何学习？ About云传播的是活到老、学到老的学习精神。 活到老，学到老自古就有，并不是About云独有，About云只是希望能让更多人相信和传播。 活到老，学到老从古到今亦有很多圣人、古今名人身体力行。亦留下很多名言。这里为了避免让大家认为装*，简单的列举几个。 1.学无止境。——荀子 2.学者先要会疑。——程颐 3.学习永远不晚。——高尔基 4.生也有涯而知也无涯。——庄子 5.学而不思则罔,思而不学则殆。——孔子 当然还有更多的学习名言，这里不在一一列举。 学习改变了About云的成员，通过不断的学习，不断的进步，才能和About云成员，会员，粉丝走在一起。 在学习方面，About云亦有所悟和所得，拿出来给大家分享，如果你也有相同的感悟或则疑问，欢迎交流和留言。 学而不忘，万学归心： 学习我们都知道应该用脑，然而随着时间的时间的推移，我们经常有句话叫做毕业后把学到的知识都还给了老师。很显然如果我们只是用脑，很多知识都会慢慢忘记的。 那么如何才能学而不忘，那就要学完之后，要有所得，要有所获，如果只是大脑记忆这不是自己的，而是别人的，只有自己获取了，这就是归心了。入心之后，当下如果有条件就可以应用，如果没条件我们亦能在条件合适的时候，自然应用。 那么学习我们就不需要用脑了吗？学习是需要用脑的，而且只有用脑之后，才能达到我们的内心。所谓“书读百遍，其义自见”，就是归心。所以我们要想归心，需要经常锻炼自己，磨炼自己，越来越聪明，从而达到一遍归心。所以如果想学而不忘，就需要万学归心 零散学习的重要性： 我们平时有一种心态，那就是想大而全的去学习一项技术。这个倒是没有错的。然而由于我们已经不是学生时代，不会有专门的时间，也不会有老师给讲系统的知识。我们平时最多的时间是零碎时间，看到的零散的知识。我们总觉得大的时间，系统的知识，才是我们想要的。我们有时候可能会遇到这种情况，当我们一旦有了假期，有了一套视频的时候，我们可能想着是假期休息，假期休息没有错的，可是我们整个假期都休息，这样我们的时间就过去了，有时候我们看着系统的知识比如整套的视频可能不怎么珍惜，而且可能走马观花似的观看或则有的可能看视频、书籍的时候就会打瞌睡。 对于已经工作的人来说，零散的时间，零散的知识，或许使我们最常遇到的。所以我们需要利用好。那么零散的知识对我们来说，可能会造成我们一些错误的认识等误解。所以这就需要我们有部件学习的思维，当我们在利用零散时间，学习的零散的知识的时候，我们需要有组合的思维，最后我们发现，已经对某个知识【例如Spark、Flink等】已经非常熟悉。所以零散的时间学习零散的知识，不怕零散，就怕不会最后的组合和总结。 用古代阴阳哲学观诠释学习： 阴阳，是中国古代重要的哲学观点，也可以说是古代哲学的基础，也是万古不变的规律。现代计算机的表达，亦是阴阳原理，我们知道计算机最底层是二进制表达的，也就是0和1。 那么我们用阴阳的观点来解释学习，阳为当面听老师讲课或则看文章，阴为课后学习，复习，琢磨。 相信很多人都是这样的，当面听完老师讲课，下课后就没下文了，又把内容还给老师了。我们阅读完文章，阅后即焚了，同样没有后面的思考。 我们学习，同样阴阳结合，才能学的更好，才不至于无效学习 如何提高学习效率： 提高效率很多人都想提高，而且可能一直找不到答案，但是又经常被人提到。那么怎么提高效率，有没有切实可行的方法。如何提高效率，我们这里从中文化的角度，给大家诠释，需要具备以下条件： 1.知行合一 2.致良知 上面两个条件是借用中华文化中圣人王阳明的学说的两个观点。下面是在提高效率方面应用。 什么是知行合一，我们很多人或许理解为知道的和行动要一致，这可以算是一种表面理解。另外一种理解，我们产生这个想法的时候，是已经在行动，产生想法是行动的开始。它对我们的当代效率的提升作用是非常大的。这不是就是我们所说的提前准备吗，提前准备是从思想的角度，而这里则是从心学的角度。 比如我们要开始一件事情，就以我们写代码为例，我们会以敲代码为工作的开始，而其实当我们产生这个代码该如何实现的想法的时候，这个工作就已经开始了。而很多人，之所以效率慢，是因为开始动手做这件事情的时候，才开始想该如何做这件事情。所以效率自然慢了。 另外一个是致良知，似乎这个跟我们提高效率，没有任何的关系？ 当然致良知，有很多的解释，我们这里从提高效率的角度来诠释。当我们坐下来的时候，我们可能会产生很多的想法，这就是忘记了我们本来的良知，也就是忘记了我们的本心，而产生了一些跟本心无关的内容，俗称走神。所以不忘本心，会让我们提高效率。 系统学习、快餐学习、印随学习
ClickHouse 优秀的读写处理性能，丰富强大的函数支持，以及灵活的 SQL 查询，支撑了微博广告监控系统的百亿流量请求和复杂业务需求。
最近散仙比较忙，只能利用下班之后，写文章了，发的时间晚了点，还请大家见谅，点击右上角的文字：我是工程师，即可关注本公众号，不多说了，赶紧回家，再晚就没地铁了。 初学编程的人，都知道hello world的含义，当你第一次从控制台里打印出了hello world，就意味着，你已经开始步入了编程的大千世界，这和第一个吃螃蟹的人的意义有点类似，虽然这样比喻并不恰当。 如果说学会了使用hello world就代表着你踏入了单机编程的大门，那么学会在分布式环境下使用wordcount，则意味着你踏入了分布式编程的
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：）
5）计算各分区时优先的位置列表（可选），比如从HDFS上的文件生成RDD时，RDD分区的位置优先选择数据所在的节点，这样可以避免数据移动带来的开销。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
使用SparkStreaming集成kafka时有几个比较重要的参数： （1）spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown （true / false）默认fasle 确保在kill任务时，能够处理完最后一批数据，再关闭程序，不会发生强制kill导致数据处理中断，没处理完的数据丢失 （2）spark.streaming.backpressure.enabled （true / false） 默认false 开启后spark自动根据系统负载选择最优消费速率 （3）spark
Redis作为一种key/value结构的数据存储系统，为了便于对数据进行进行管理，提供了多种数据类型。然后，基于指定类型存储我们项目中产生的数据，例如用户的登陆信息，购物车信息，商品详情信息等等。
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请问，如果实时展现热门文章，比如近8小时点击量最大的文章前100名。 如果是你来开发这个功能，你怎么做？
📷 随着spark越来越流行，我们的很多组件都有可能和spark集成，比如说spark处理完的数据写入mysql，redis，或者hbase，elasticsearch，spark本身不包含db的依赖的，这就需要自己解决依赖的jar包，这里大致有两种处理思路处理依赖问题： （1）使用maven将整个依赖打成一个fat的jar，这样所有的依赖都会在一个jar包，这样的好处就是一个jar包包含所有依赖，不需要额外考虑依赖的问题，但是弊端也非常明显如果依赖多的话jar包的体积会非常大超过100M都很正常
对Hadoop与Spark孰优孰劣这个问题，最准确的观点就是，设计人员旨在让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。 直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。 比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。将Hadoop MapReduce与Spark作一番比较来得更明智，因为它们作为数据处理引擎更具有可比性。 过去几年，随着数据科学趋于成熟，也日益需要用一种不同的方法来处理
TaskManager 执行具体的 Task。TaskManager 为了对资源进行隔离和增加允许的task数，引入了 slot 的概念，这个 slot 对资源的隔离仅仅是对内存进行隔离，策略是均分，比如 taskmanager 的管理内存是 3 GB，假如有两个 slot，那么每个 slot 就仅仅有 1.5 GB 内存可用。
1.Spark master使用zookeeper进行HA的，有哪些元数据保存在Zookeeper？ 答：spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置，包括Worker，Driver和Application以及Executors。standby节点要从zk中，获得元数据信息，恢复集群运行状态，才能对外继续提供服务，作业提交资源申请等，在恢复前是不能接受请求的。另外，Master切换需要注意2点 1）在Master切换的过程中，所有的已经在运行的程序皆正常运行！因为Spark Application在运行前就已经通过Cluster Manager获得了计算资源，所以在运行时Job本身的调度和处理和Master是没有任何关系的！ 2） 在Master的切换过程中唯一的影响是不能提交新的Job：一方面不能够提交新的应用程序给集群，因为只有Active Master才能接受新的程序的提交请求；另外一方面，已经运行的程序中也不能够因为Action操作触发新的Job的提交请求； 2.Spark master HA 主从切换过程不会影响集群已有的作业运行，为什么？ 答：因为程序在运行之前，已经申请过资源了，driver和Executors通讯，不需要和master进行通讯的。 3.Spark on Mesos中，什么是的粗粒度分配，什么是细粒度分配，各自的优点和缺点是什么？ 答：1）粗粒度：启动时就分配好资源， 程序启动，后续具体使用就使用分配好的资源，不需要再分配资源；好处：作业特别多时，资源复用率高，适合粗粒度；不好：容易资源浪费，假如一个job有1000个task，完成了999个，还有一个没完成，那么使用粗粒度，999个资源就会闲置在那里，资源浪费。2）细粒度分配：用资源的时候分配，用完了就立即回收资源，启动会麻烦一点，启动一次分配一次，会比较麻烦。 4.如何配置spark master的HA？ 1)配置zookeeper 2)修改spark_env.sh文件,spark的master参数不在指定，添加如下代码到各个master节点 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS=”-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark” 3) 将spark_env.sh分发到各个节点 4)找到一个master节点，执行./start-all.sh，会在这里启动主master,其他的master备节点，启动master命令: ./sbin/start-master.sh 5)提交程序的时候指定master的时候要指定三台master，例如 ./spark-shell –master spark://master01:7077,master02:7077,master03:7077 5.Apache Spark有哪些常见的稳定版本，Spark1.6.0的数字分别代表什么意思？ 答：常见的大的稳定版本有Spark 1.3,Spark1.6, Spark 2.0 ，Spark1.6.0的数字含义 1）第一个数字：1 major version : 代表大版本更新，一般都会有一些 api 的变化，以及大的优化或是一些结构的改变； 2）第二个数字：6 minor version : 代表小版本更新，一般会新加 api，或者是对当前的 api 就行优化，或者是其他内容的更新，比如说 WEB UI 的更新等等； 3）第三个数字：0 patch version ， 代表修复当前小版本存在的一些 bug，基本不会有任何 api 的改变和功能更新；记得有一个大神曾经说过，如果要切换 spark 版本的话，最好选 patch version 非 0 的版本，因为一般类似于 1.2.0, … 1.6.0 这样的版本是属于大更新的，有可能会有一些隐藏的 bug 或是不稳定性存在，所以最好选择 1.2.1, … 1.6.1 这样的版本。 通过版本号的解释说明，可以很容易了解到，spark2.1.1的发布时是针对大版本2.1做的一些bug修改，不会新增功能，也不会新增API，会比2.1.0版本更加稳定。 6.driver的功能是什么？ 答： 1）一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，具有main函数，并且有SparkContext的实例，是程序的人口点；2）功能：负责向集群申请资源，向master注册信息，负责了作业的调度，，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到E
1、文件存储当然是选择Hadoop的分布式文件系统HDFS，当然因为硬件的告诉发展，已经出现了内存分布式系统Tachyon，不论是Hadoop的MapReduce,Spark的内存计算、hive的MapReuduce分布式查询等等都可以集成在上面，然后通过定时器再写入HDFS，以保证计算的效率，但是毕竟还没有完全成熟。
近几年IoT、IIoT、AIoT和智慧城市快速发展，时序/时空数据库成为数据架构技术栈的标配。根据国际知名网站DB-Engines数据，时序数据库在过去24个月内排名高居榜首，且远高于其他类型的数据库，可见业内对时序数据库的需求迫切。
说到大数据，就不得不说Hadoop和 Spark，Hadoop和 Spark作为大数据当前使用最广泛的两种框架，是如何发展的，今天我们就追根溯源，和大家一起了解一下Hadoop和 Spark的过去和未来；在Hadoop出现之前，人们采用的是典型的高性能 HPC workflow，它有专门负责计算的compute cluster，cluster memory很小，所以计算产生的任何数据会存储在storage中，最后在Tape里进行备份，这种workflow主要适用高速大规模复杂计算，像核物理模拟中会用到。
该文章介绍了在.NET中常用的加密方式，包括对称加密、非对称加密、哈希加密和数字签名。文章还介绍了这些加密方式的.NET实现和用法示例，并提供了总结和注意事项。
按照计划，本文来讲解RDD的依赖与分区器。这两者不仅与之后调度系统的细节（DAG、Shuffle等）息息相关，而且也是面试Spark系大数据研发工程师时经常被问到的基础问题（反正我是会问的），因此看官也可以将本文当做一篇面试知识点解析来看。
在医疗场景下，涉及到的业务库有几十个，可能有上万张表要做实时入湖，其中还有某些库的表结构修改操作是通过业务人员在网页手工实现，自由度较高，导致整体上存在非常多的新增列，删除列，改列名的情况。由于Apache Hudi 0.9.0 版本到 0.11.0 版本之间只支持有限的schema变更，即新增列到尾部的情况，且用户对数据质量要求较高，导致了非常高的维护成本。每次删除列和改列名都需要重新导入，这种情况极不利于长期发展，所以需要一种能够以较低成本支持完整schema演变的方案。
Schema Evolution（模式演进）允许用户轻松更改 Hudi 表的当前模式，以适应随时间变化的数据。从 0.11.0 版本开始，支持 Spark SQL（spark3.1.x 和 spark3.2.1）对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。
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