而且还在增加，遇到文件描述符问题，一般都是yarn的job问题，于是登到相关报错的几台机器上执行top命令查看对应的pid
http://spark.apache.org 是一个围绕速度，易用和复杂分析的开源的大数据处理框架。Spark日益流行，它支持批处理和流式处理，图形数据，机器学习，以及Hadoop和map/reduce。这是一个探索实时事件处理的理想平台。
本文探讨了基于Apache Spark和EVAM构建实时流式解决方案的体系结构。该解决方案包括实时事件处理，事件识别组合，非事件窗口，客户档案数据优先级重叠，以及在不同场景下的实时仪表板和监视。通过将Spark和EVAM结合使用，可以构建有效的实时事件处理系统，减少客户流失，降低客户支持，并提高交叉销售和收入。
解决方案：避免数据源的数据倾斜 实现原理：通过在Hive中对倾斜的数据进行预处理，以及在进行kafka数据分发时尽量进行平均分配。这种方案从根源上解决了数据倾斜，彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子，那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。 方案优点：实现起来简单便捷，效果还非常好，完全规避掉了数据倾斜，Spark作业的性能会大幅度提升。 方案缺点：治标不治本，Hive或者Kafka中还是会发生数据倾斜。 适用情况：在一些Java系统与Spark结合使用的项目中，会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景，而且对Spark作业的执行性能要求很高，就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL，每天仅执行一次，只有那一次是比较慢的，而之后每次Java调用Spark作业时，执行速度都会很快，能够提供更好的用户体验。 总结：前台的Java系统和Spark有很频繁的交互，这个时候如果Spark能够在最短的时间内处理数据，往往会给前端有非常好的体验。这个时候可以将数据倾斜的问题抛给数据源端，在数据源端进行数据倾斜的处理。但是这种方案没有真正的处理数据倾斜问题。
有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。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Spark作业的性能。
说起大数据计算框架，Hadoop和Spark这两者之间，一直都是存在着争议的，甚至一度还出现了Spark会替代Hadoop的声音，但是随着这两年的发展，事实告诉大家，Hadoop和Spark这两者之间，谁也没有消灭谁，都好好地存在着。
一、调优概述 二、数据倾斜发生时的现象 三、数据倾斜发生的原理 四、如何定位导致数据倾斜的代码 五、某个task执行特别慢的情况 六、某个task莫名其妙内存溢出的情况 七、查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 八、数据倾斜的解决方案：
========== Spark 的监控方式 ========== 1、Spark Web UI Spark 内置应用运行监控工具（提供了应用运行层面的主要信息--重要） 2、Ganglia 分析集群的使用状况和资源瓶颈（提供了集群的使用状况--资源瓶颈--重要） 3、Nmon 主机 CPU、网络、磁盘、内存（提供了单机信息） 4、Jmeter 系统实时性能监控工具（提供了单机的实时信息） 5、Jprofile Java 程序性能监控工具（提供了对应用程序开发和JVM的监控--次重要）
当我们使用 Spark 进行数据处理时，我们首选的机器学习框架是 scikit-learn。随着计算机变得越来越便宜，机器学习解决方案的上市时间变得越来越关键，我们探索了加快模型训练的各种方法。其中一个解决方案是将 Spark 和 scikit-learn 中的元素组合到我们自己的混合解决方案中。
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。
大数据时代的推进依赖着相关技术的进步与发展，而随着Hadoop逐步成为大数据处理领域的主导性解决思路，原本存在的诸多争议也开始尘埃落定，hadoop以绝对优势成为大数据技术的代名词。首先，Hadoop分布式文件系统是处理大数据的正确存储平台。其次，YARN是大数据环境下理想的资源分配与管理框架选项。第三也是最重要的一点，没有哪套单一处理框架能够解决所有问题。虽然MapReduce确实是一项了不起的技术成果，但仍然不足以成为百试百灵的特效药。 依赖于Hadoop的企业需要借助一系列分析型基础设施与流程以找到与
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，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 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。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Spark作业的性能。 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1
摘要 OLAP数据库/引擎日新月异，不断推陈出新，在各种场景下有不同引擎的价值：flink擅长于实时数据集成/实时计算；spark批处理、tb级以上、hive生态、复杂join的数据分析、以及机器学习；presto联邦分析、较简单join、tb级以下hive生态udf数据分析；clickhouse 大宽表聚合操作、无数据更新、尽量无join、没有复杂udf的亚秒级分析，tensorflow深度学习等等 即使相同的引擎，考虑资源隔离、成本分摊、数仓研发/使用周期（test，adhoc，prod，backfil
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
数据倾斜的原理很简单：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。
这篇文章为大家介绍了一个开源项目——sk-dist。在一台没有并行化的单机上进行超参数调优，需要 7.2 分钟，而在一百多个核心的 Spark 群集上用它进行超参数调优，只需要 3.4 秒，把训练 sk-learn 的速度提升了 100 倍。
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。
【导语】这篇文章为大家介绍了一个开源项目——sk-dist。在一台没有并行化的单机上进行超参数调优，需要 7.2 分钟，而在一百多个核心的 Spark 群集上用它进行超参数调优，只需要 3.4 秒，把训练 sk-learn 的速度提升了 100 倍。
对于 Python 环境下开发的数据科学团队，Dask 为分布式分析指出了非常明确的道路，但是事实上大家都选择了 Spark 来达成相同的目的。Dask 是一个纯 Python 框架，它允许在本地或集群上运行相同的 Pandas 或 Numpy 代码。而 Spark 即时使用了 Apache 的 pySpark 包装器，仍然带来了学习门槛，其中涉及新的 API 和执行模型。鉴于以上陈述，我们下面将对比这两个技术方案。
小伙伴在写Spark任务的过程中感觉非常巨痛苦，总是有奇奇怪怪的问题，写好的程序在开发环境跑得好好的，一上到生产直接被干懵逼了。今天呢，我就跟大伙好好聊聊 Spark 在启动或者运行时的报错或者太慢，并分析其原因及解决方案。自己亲手挖的坑，抹着泪也要趟过去。现在我就跟你们细细说说我过去一年实际经验亲脚趟的坑。 00000：Spark on yarn 启动的时候一直在 waiting。 第一种可能，队列资源不足，所有的资源都在被其他同学占用ing。 解决方案：把那个同学打晕，然后kill applicati
令人惊讶的是，Hadoop在短短一年的时间里被重新定义。让我们看看这个火爆生态圈的所有主要部分，以及它们各自具有的意义。 对于Hadoop你需要了解的最重要的事情就是，它不再是原来的Hadoop。 这
shuffle write的分区数由上一阶段的RDD分区数控制，shuffle read的分区数则是由Spark提供的一些参数控制。
原文：https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html
原理：在进行shuffle的时候，须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。
Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位； 要想成为Spark高手，需要经历一下阶段： 第一阶段：熟练的掌握Scala语言 1， Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala,； 2，虽然说现在的Spark可以采用多语言Java、Python等进行应用程序开发，但是最快速的和支持最
市场的变幻，政策的完善，技术的革新……种种因素让我们面对太多的挑战，这仍需我们不断探索、克服。
大数据实战项目的知识点 1、大数据集群环境的搭建 CentOS 6.8、 hadoop-2.7.3、 hive-0.13.1 zookeeper-3.4.10 kafka_2.10-0.10.2.0、 flume-ng-1.7.0 日志采集流程、 Spark 1.6.3 2、企业级大数据项目的架构搭建 Java、配置管理组件、JDBC辅助组件（内置数据库连接池）、Domain与DAO模型 scala：只适合用于编写一些比较纯粹的一些数据处理程序（比如说一些复杂的数据etl） 真正的讲师本人做
我们都渴望获得数据。不仅是更多的数据……还有新的数据类型，以便我们能够最好地了解我们的产品、客户和市场。我们正在寻找有关各种形状和大小（结构化和非结构化）的最新可用数据的实时洞察力。我们希望拥抱新一代的业务和技术专业人员，这些人员是对数据和能够改变数据与我们生活息息相关的新一代技术有真正热情。
最近后台有小伙伴提了一些实际工作中使用Spark遇到的问题，笔者挑选了几个相对常见的问题，分别从场景模拟/问题现象、问题分析、解决方案三个层面，来深入分析这些问题，并且提供一个解决类似问题的思路。
一年一度由世界知名科技媒体InfoWorld评选的Bossie Awards于2016年9月21日公布，评选了最佳大数据工具奖，最佳大数据应用奖，最佳网络与安全奖等多个奖项。在最佳开源大数据工具奖中，
相信大部分人都会谈癌色变，正如我们所知的一样，晚期癌症患者的生存率低于 20%，而尽管早期患者可以被治愈，且治愈率高达 90% 以上，但因为大部分癌症早期起病隐匿，更重要的原因在于受限于现有医疗水平，医生诊断缺乏一致性，大量的信息难以做出准确的诊断，以至于早期癌症患者很难发现病情，从而错过了治疗的绝佳期。
sparksql处理Hive表数据时，判断加载的是否是分区表，以及分区表的字段有哪些？再进一步限制查询分区表必须指定分区？
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
对于排名前 10 的品类，分别获取每个品类点击次数排名前 10 的 sessionId。(注意: 这里我们只关注点击次数, 不关心下单和支付次数) 这个就是说，对于 top10 的品类，每一个都要获取对它点击次数排名前 10 的 sessionId。 这个功能，可以让我们看到，对某个用户群体最感兴趣的品类，各个品类最感兴趣最典型的用户的 session 的行为。
当提及大数据时，我们无法忽视流式计算的重要性，它能够完成强大的实时分析。而说起流式计算，我们也无法忽视最强大的数据处理引擎：Spark和Flink。
当涉及到大数据时，流计算和它所带来的实时强大分析的重要性是不可避免的。此外，当涉及到流计算时，无法避免该领域最强大的两种数据处理引擎:Spark和Flink。
(点击图片可查看大图） Apache Spark（spark.apache.org）作为一种快速和通用的大规模数据处理引擎已取得稳步进展。该引擎基于Scala实现，非常适合于那些在多并行操作之间重用数据工作集的应用程序。它即可以作为一个独立集群，也可以作为Hadoop的YARN集群的一部分来工作。它可以从不同的源来访问数据，比如 HDFS，Cassandra，S3 等。不仅如此，Spark还提供了许多更高级的操作符，以便简化数据并行应用程序的开发。作为一种通用的数据处理平台，它使许多更高级别的工具的开发
长文。巨长。 本文的依据是我学习整个Spark的学习历程。在这里，我会从几个方面来跟大家一起讨论。Spark 是什么？Spark 跟 Hadoop 有什么渊源？Spark 有哪些方便的组件？什么场景下用 Spark ，如何使用？以及用什么样的姿势来学习 Spark 会比较好？ Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. Spark就是一个能够快速以及通用的处理大规模数据的引擎。怎么理解这句话呢？ Sp
目录 前言 升级spark到2.0 将geotrellis最新版部署到spark2.0（CDH） 总结 一、前言 事情总是变化这么快，前面刚写了一篇博客介绍如何将geotrellis移植导CDH中（见geotrellis使用（二十四）将Geotrellis移植到CDH中必须要填的若干个坑），刚各种折腾几天，就又跑不起来了，查找一番，发现是由于将geotrellis升级到最新版造成的，所以不得不赶紧再救火。原来是最新版以及以后的版本geotrellis都不再支持spark2.0以下版本，没办法只
UC Berkeley大学的AMPLab曾是大数据领域世界顶尖的实验室之一，六年来推出了多项主要的科技创新技术，比如Apache Spark、Apache Mesos和Alluxio，而如今它即将关闭，取而代之的是RISELab实验室。RISELab实验室会专注于提供SRDS，即安全实时的决策堆栈。 Spark技术商Databricks的共同创始人与执行总裁，UC Berkeley的计算机科学与电气工程教授，同时也是Spark的核心作者——Ion Stoica就曾在2016年比利时布鲁塞尔的Spark欧洲峰
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。
本文介绍了如何利用Spark进行大数据处理，包括五个步骤：数据导入、数据转换、数据计算、数据分析和数据可视化。同时，本文还介绍了Spark在机器学习、图计算和流处理等方面的应用。最后，本文提供了一些Spark的优化建议，包括调整Spark配置、使用持久化存储和优化Shuffle等。
数据倾斜问题是大数据中的头号问题，所以解决数据清洗尤为重要，本文只针对几个常见的应用场景做些分析 。
本文首先介绍了Spark和Flink的发展背景、基本架构及其设计特点，然后从数据模型、状态处理和编程模型3个角度进行比较优势和限制，最后介绍Spark和Flink的最新发展。
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中，源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后，数据由并行作业就地处理，并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前，处理过程可能包括多个迭代步骤，可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
今天笔者将分享一位大神关于 Delta Lake 的演讲内容。这位是 Apache Spark 的 committer 和 PMC 成员，也是 Spark SQL 的最初创建者，目前领导 Databricks 团队，设计和构建 Structured Streaming 和 Databricks Delta，技术涉及分布式系统、大规模结构化存储和查询优化等方面。
Spark目前被越来越多的企业使用，和Hadoop一样，Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么如何成为Spark大数据高手？下面就来个深度教程。
本文介绍了如何利用Spark进行大数据处理，包括分布式存储、计算引擎、数据倾斜处理、自定义算子、机器学习、图计算等方面的内容。通过实际案例介绍了如何在Spark中实现各种大数据应用场景。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 选文|康欣 翻译|佘彦遥 校对|王方思 导读 流分析有助于开发和部署解决方案，通过云端的实时流处理以获得来自设备、传感器和应用程序的实时洞察力。流分析能够实施物联网解决方案的实时分析，每秒流动数百万的事件，提供关键任务可靠性和性能，也传送实时控制板和来自设备和应用程序的数据警告，关联多个数据流并使用基于SQL的语言进行开发。流分析客户化部署和监控流任务。 流分析应用包括个性化实时股票交易分析和由金融服务公司提供的预警、实时欺诈检测；数据和身份保护服务，对传感器、执行器、
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。 伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想
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