问题导读 1.你认为SparkContext的作用是什么？ 2.SQLContext 和HiveContext的区别是什么？ 3.SQLContext、HiveContext与SparkContext的区别是什么？ 第一步spark driver 应用程序创建SparkContext，SparkContext 允许spark driver 应用程序通过资源管理器访问集群。资源管理器可以是Yarn，或则spark集群管理器。为了创建SparkContext，你可以第一步创建SparkConf，Spa
coalesce常用来减少分区，第二个参数是减少分区的过程中是否产生shuffle。
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目。
http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.1.0-bin-hadoop1.tgz
首先看看思维导图，我的spark是1.6.1版本，jdk是1.7版本 spark是什么？ 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
刚开始学Spark，之前一直都是在服务器里用Spark-shell进行简单学习的，后来觉得这样实在是很不方便，于是就决定利用Eclipse ide来进行开发，不过这当中遇到了很多问题，搞了半天总算搞得差不多了，下面就记录下环境搭建的步骤方便重新配置。
本篇文档是介绍如何快速使用spark，首先将会介绍下spark在shell中的交互api，然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用。可以查看编程指南了解更多的内容。 为了良好的阅读下面的文档，最好是结合实际的练习。首先需要下载spark,然后安装hdfs，可以下载任意版本的hdfs。 Spark Shell 交互 基本操作 Spark Shell提供给用户一个简单的学习API的方式 以及 快速分析数据的工具。在shell中，既可以使用scala（运行在java虚拟机，因此可以
Action类算子也是一类算子（函数）叫做行动算子，如foreach,collect，count等。Transformations类算子是延迟执行，Action类算子是触发执行。一个application应用程序（就是我们编写的一个应用程序）中有几个Action类算子执行，就有几个job运行。
Spark 2.3.0 支持用于简洁编写函数的 lambda 表达式，你也可以使用 org.apache.spark.api.java.function 包中的类。
首先看看从官网学习后总结的一个思维导图 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据处理。它提供了一个编程的抽象被称为DataFrames，也可以作为分布式SQ
集群环境：CDH版本是5.14.0这个版本 但由于spark对应的5.14.0的CDH版本的软件默认的版本是1.6.0同时阉割了SarkSQL，需要重新编译 原因： 因为Cloudera公司认为有了impala就不需要再使用sparkSQL的功能了，同时也是为了推广impala，所以直接阉割掉了sparkSQL的模块。 解决： 使用Apache的版本的spark来进行重新编译
步骤1：textFile先生成HadoopRDD,然后再通过map操作生成MappedRDD.
这个问题就很诡异了。。数据源连接也没错啊，毕竟在hive的metastore也是用的这个啊。。最终只能在启动spark-shell的时候同时引入jar包了= =
老版本文档：http://spark.apache.org/docs/1.6.1/
2009 RAD实验室，引入内存存储 2010 开源 2011 AMP实验室，Spark Streaming 2013 Apache顶级项目
Hive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。
腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之MR&Hive篇
spark-shell启动的过程源码分析 spark-shell function main() { # 对当前系统进行判断，通过spark-submits.sh 启动 org.apac
Hadoop 的概念可追溯到 2003，2004 Google2篇论文(老版三辆马车)，2011年发布1.0版本，2012年发布稳定版。Hadoop 在2.0版本之前组件主要是 HDFS跟MapReduce。
3.MyNetworkTotalWordCountV2.scala(开发自己的实时词频统计程序(累计单词出现次数))
4、设置 join 或aggregate洗牌（shuffle）数据时使用的分区数
测试过程中，可以通过使用ssc.queueStream(queueOfRDDs)来创建DStream，每一个推送到这个队列中的RDD，都会作为一个DStream处理。
关于转换这方面的一些具体问题，如果想要了解可以点击下列网址进行查看： http://spark.apache.org/docs/2.1.1/streaming-programming-guide.html#transformations-on-dstreams
Spark中默认有两大类算子，Transformation（转换算子）,懒执行。action算子，立即执行，有一个action算子 ，就有一个job。
Spark 程序必须做的第一件事是创建一个 JavaSparkContext 对象(Scala和Python中是SparkContext对象)，这告诉了 Spark 如何访问集群。要创建 SparkContext，你首先需要构建一个包含有关应用程序信息的 SparkConf 对象。
Spark SQL支持对Hive中存储的数据进行读写。操作Hive中的数据时，必须创建HiveContext，而不是SQLContext。HiveContext继承自SQLContext，但是增加了在Hive元数据库中查找表，以及用HiveQL语法编写SQL的功能。除了sql()方法，HiveContext还提供了hql()方法，从而用Hive语法来编译sql。
去官网 http://spark.apache.org/downloads.html 选择对应版本下载 tar包
使用spark可以直接在命令行中启动spark-shell，然后在spark-shell中使用scala进行数据的处理。现在要介绍的是使用ide进行处理程序的编写。
Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
可以发现在一个Spark Application中，包含多个Job，每个Job有多个Stage组成，每个Job执行按照DAG图进行的。
查看spark-env.sh 和spark-default.conf中的配置发现两边都写的有classpath
在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了，提高了程序运行的效率。
官网下载http://spark.apache.org/downloads.html，遇到加载不了选项框的情况可以尝试用手机打开网址获取下载链接后下载
首先安装好JDK、Scala和Maven，由于安装都比较简单，本文就不演示了，我这里使用的JDK、Scala和Maven版本如下：
作者：尹会生 无需授权即可转载，甚至无需保留以上版权声明 Spark Steaming 是非常著名的流式计算工具，这次用它来搞一个奇葩的需求：开发给定一个日志同步服务器，日志达到10MB会同步过来一个新的文件，要求判断里面包含“error”关键字的次数，累积达到5次以后就发送紧急通知。 这个奇葩需求要注意两个点，一个是文件会不断的增加，所以要定时删除文件；另一个是"error"会在不定长的时间出现。这让我想到了Spark Streaming 的高级功能，我们要用到状态查询才能搞的定。 首先
问题导读： 1.怎样利用Spark机器学习API进行特征提取？ 2.怎样利用Spark机器学习API进行特征选择？ 3.Spark机器学习API中的特征选择有哪几种方法？ Spark机器学习库中包含了两种实现方式，一种是spark.mllib，这种是基础的API，基于RDDs之上构建，另一种是spark.ml，这种是higher-level API，基于DataFrames之上构建，spark.ml使用起来比较方便和灵活。 Spark机器学习中关于特征处理的API主要包含三个方面：特征提取、特征转换
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南，从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述，并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
输出操作指定了对流数据经转化操作得到的数据所要执行的操作(例如把结果推入外部数据库或输出到屏幕上)。
Apache Flume 是一个分布式，高可用的数据收集系统，可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中。Spark Straming 提供了以下两种方式用于 Flume 的整合。
今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey。
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。
上一篇文章我们使用Spark对MySQL进行读写，实际上Spark在工作中更多的是充当实时流计算框架 引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId> <version>3.0.0-preview</version>
1、安装nc工具：yum install nc 2、开发实时wordcount程序
在日常开发中一定会遇到，spark将计算好的数据load到es中，供后端同学查询使用。下面介绍一下spark写es的方式。 使用scala进行演示，对应的java自己google了。
为什么要将RDD转换为DataFrame？因为这样的话，我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。
Win7 Eclipse 搭建spark java1.8环境：WordCount helloworld例子 马克-to-win @ 马克java社区：在eclipse oxygen上创建一个普通的java项目，然后把spark-assembly-1.6.1-hadoop2.6.0.jar这个包导进工程就ok了。只要启动start-dfs,下面的程序就可以运行了。 package com; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import scala.Tuple2; public class WordCount1 { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("wc");
Spark框架核心概念 首先介绍Spark中的核心名词概念，然后再逐一详细说明。 RDD：弹性分布式数据集，是Spark最核心的数据结构。有分区机制，所以可以分布式进行处理。有容错机制，通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。 依赖关系：RDD的依赖关系是通过各种Transformation（变换）来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种：①窄依赖②宽依赖。 ①窄依赖：父RDD的分区和子RDD的分区关系是：一对一。 窄依赖不会发生Shuffle，执行效率高，spark框架底层
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