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。
Spark 是一个大数据运算框架，使用了DAG调度程序,比基于Hadoop MapReduce 运行速度提高了100倍以上 Spark 是一个通用框架，对于不同的运行场景都提供了对于的解决方案： 基于流式运算的 Spark Streaming框架 基于SQL 语法的 Spark SQL框架 基于图运算的 GraphX 框架 基于人工智能与机器学习的 MLlib 框架 Spark 可运行在 Yarn 框架上，还可以运行在独立的集群，Mesos，kubernetes 等集群上面，访问HDFS，HBase，Hive等上百种数据源 Spark 支持 Scala，Java，Python及R语言的快速编写 Spark 角色分为 HMaster，Worker俩种角色,Spark 启动命令为 Spark-Submit(简称Driver), Spark 运算框架可以不基于Hadoop 框架进行数据运行，所以在配置conf文件时，不涉及 Hadoop 相关东西，在运算时， 如果数据存储或者需要写入到HDFS时，需要指定数据读取/写入命令 如果只是Local模式运行(调试模式)，可以不基于HDFS 提示：[集群在运行过程中，涉及SSH访问，所以集群配置时一定需要免密登陆方可执行] Spark 集群安装 1. 配置文件修改 spart-env.xml 配置HMaster IP,端口 slave.sh 配置workers ip地址 2. 启动Spark集群 start-all.sh Spark 高可用安装 可以采用，也可以不采用，根据自身条件而定 1. 安装Zookeeper 集群及配置Zookper集群，修改HMaster IP端口为Zookeeper 地址，并且启动 spart-env.xml 2. 启动Spark 集群 start-all.sh 3. 配置HMaster StandBy 进程 并且启动 hmaster-start.sh 提交Spark Sample任务 1.spart-submit classpath jarpath Spark任务执行流程 Spark任务执行流程与Yarn任务执行流程类型 1. 首先客户端编写配置Configuration信息，打包Jar包，发起任务到HMaster 2. HMaster根据用户下发的任务信息，配置Worker个数及Worker对应的内存及CPU等，并且启动Worker； 3. Worker根据HMaster下发参数信息，并且与Client交互，获取对应的jar包等信息，然后启动Executor行数据处理(一个Worker下可以包含多个Executor) 4. 输出保存数据。 Yarn与Spark的对比 Yarn ResourceManager DataManager YarnChild (Job/Client)/ApplicationMastor Spark HMaster Worker Executor SparkSubmit SparkShell 执行 SparkShell 可以理解为Spark的交互式编程窗口，在启动SparkShell那一瞬间，Spark任务已经启动，每个Work已经分配内存及CPU，等待执行任务，一般不采用SparkShell执行任务，不推荐。 Scala编写Spark Spark对Scala的支持最好，Spark是用Scala语言开发的，所以Spark中包含了很多Scala特有的语法，这一点是其他语言所不能比拟的，所以编写Spark任务推荐使用Scala。 Spark 任务入口为SparkContext，首选需要创建SparkContent，然后就可以按照Spark任务执行流程进行编写，指定MapTask执行操作，ReduceTask执行操作，数据输入，数据输出等。
MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说，它提供了以下工具：
熟悉 TiSpark 的人都知道，TiSpark 是 Spark 的一个插件，它其实就是给予了 Spark 能够去访问 TiDB 底层分布式存储引擎 TiKV 或者 TiFlash 的能力。之前我们一直在解决读的问题，写问题并没有付出太多的时间去解决。今天就给大家揭秘，我们是怎样使用 TiSpark 去实现海量数据批处理，然后写入到 TiDB 里面去的。
连续处理（Continuous Processing）是“真正”的流处理，通过运行一个long-running的operator用来处理数据。
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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。
主要介绍针对平台的spark应用程序,在不修改用户程序的情况下 如何采集其资源和性能指标为后续分析使用,如性能优化,资源使用计价等.
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官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.3.0/rdd-programming-guide.html
本篇博客，博主为大家带来的是关于Structured Streaming从入门到实战的一个攻略，希望感兴趣的朋友多多点赞支持!!
Spark对PostgreSQL数据源数据的处理，通过Spark SQL对结构化数据进行数据分析。
此检查点位置必须是HDFS兼容文件系统中的路径，两种方式设置Checkpoint Location位置：
Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可... 代码在spark 2.2.0版本亲测 1. 基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了，就是基于RDD的分区
在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算，如下图所示：
Moonbox是一个DVtaaS（Data Virtualization as a Service）平台解决方案。它基于数据虚拟化设计思想，致力于提供批量计算服务解决方案。Moonbox负责屏蔽底层数据源的物理和使用细节，为用户带来虚拟数据库般使用体验，用户只需通过统一SQL语言，即可透明实现跨异构数据系统混算和写出。此外Moonbox还提供数据服务、数据管理、数据工具、数据开发等基础支持，可支撑更加敏捷和灵活的数据应用架构和逻辑数仓实践。
在《Spark Connector Reader 原理与实践》中我们提过 Spark Connector 是一个 Spark 的数据连接器，可以通过该连接器进行外部数据系统的读写操作，Spark Connector 包含两部分，分别是 Reader 和 Writer，而本文主要讲述如何利用 Spark Connector 进行 Nebula Graph 数据的写入。
之后进入$SPARK_HOME/sbin下，执行start-all.sh，可以看下是否启动成功，之后去看localhost:8080，可以看到spark的界面。
本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。
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。
在流处理之前，数据通常存储在数据库，文件系统或其他形式的存储系统中。应用程序根据需要查询数据或计算数据。这就是传统的静态数据处理架构。Hadoop 采用 HDFS 进行数据存储，采用 MapReduce 进行数据查询或分析，这就是典型的静态数据处理架构。
Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表、事务、高效upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发，同时保持数据以开源文件格式保留。
接着上一篇《Spark Streaming快速入门系列（7）》，这算是Spark的终结篇了，从Spark的入门到现在的Structured Streaming，相信很多人学完之后，应该对Spark摸索的差不多了，Spark是一个很重要的技术点，希望我的文章能给大家带来帮助。
实际开发Spark 应用程序使用IDEA集成开发环境，Spark课程所有代码均使用Scala语言开发，利用函数式编程分析处理数据，更加清晰简洁。
Spark发展至今，应该说已经非常成熟了。是大数据计算领域不得不学习的框架。尤其是Spark在稳定性和社区发展的成熟度方面，基本可以吊打其他的大数据处理框架。
之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题，➤Ta来了，Ta来了，Spark基础能力测试题Ta来了!，收到的反馈还是不错的。于是，在正式结课Spark之后，博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题，希望大家能有所收获✍
有些运算需要将各节点上的同一类数据汇集到某一节点进行计算，把这些分布在不同节点的数据按照一定的规则汇集到一起的过程称为Shuffle。
项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的中文亚马逊电商数据集作为依托，以某电商网站真实业务数据架构为基础，构建了符合教学体系的一体化的电商推荐系统，包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现。
你现在可以在Cloudera Enterprise 6.3中使用OpenJDK 11，在集群中安装OpenJDK 11时，默认使用G1GC为CDH大多数服务作为垃圾回收机制，这可能需要进行调优以避免内存过量使用。
Qubole现在支持对存储在Cloud数据湖中的数据进行高效的Update和Delete。用户可以对开启了事务的Hive表进行insert，update和delete，并通过Apache Spark或Presto进行查询。使用Apache Spark或Presto操作Hive的事务表功能，我们已将其开源，我们对于更多引擎支持update和delete的工作也在进行中，这块同样也会开源。
今天小强给大家介绍Spark SQL，小强的平时的开发中会经常使用Spark SQL进行数据分析查询操作，Spark SQL是整个Spark生态系统中最常用的组件。这也是为什么很多大公司使用Spark SQL作为大数据分析的关键组件之一。
原文 | https://www.cnblogs.com/liangjf/p/8322410.html
随着计算机的飞速发展，网站产生了大量数据，数据规模远超传统数据库系统能够处理的规模，我们把具有量大，存储速度要求高，数据多样性丰富的特征的数据统称为大数据。
在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：
一、Java安装 1、安装包准备： 首先到官网下载jdk，http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html，我下载jdk-7u79-linux-x64.tar.gz，下载到主目录 2、解压安装包 通过终端在/usr/local目录下新建java文件夹，命令行： sudo mkdir /usr/local/java 然后将下载到压缩包拷贝到java文件夹中，命令行： 进入jdk压缩包所在目录
较早的Hive版本，不会在MetaStore中写入版本号。所以升级到新版本之后，会报错：
在大数据背景下，适用于不同场景下的框架、系统层出不穷，在批量数据计算上hadoop鲜有敌手，而在实时搜索领域es则是独孤求败，那如何能让数据同时结合两者优势呢？本文介绍的es-hadoop将做到这点。关于es-hadoop的使用在ethanbzhang之前的两篇文章《腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之Spark篇》和《腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之MR&Hive篇》中已经进行了一些介绍，本文一方面是对其内容的一些补充，另一方面也是对个人实践过程的一个总结。
1.RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话，对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景，就只要对RDD计算一次即可，后面直接使用该RDD，而不需要反复计算多次该RDD。 2.巧妙使用RDD持久化，甚至在某些场景下，可以将spark应用程序的性能提升10倍。对于迭代式算法和快速交互式应用来说，RD
在代码中使用HiveContext对象访问Hive表ods_user（该表为Parquet格式）时发现作业报错，异常如下：
在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce作业执行。而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。Hive和Spark的结合使用有两种方式，一种称为Hive on Spark：即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark，官方文档在这里：Hive on Spark: Getting Started。还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。
这里先引入一个基本的案例来演示流的创建：获取指定端口上的数据并进行词频统计。项目依赖和代码实现如下：
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
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。
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。
消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如，单条推送消息下发APP用户总量有多少，成功推送到手机的数量有多少，又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表，我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。
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