Con.5: Use constexpr for values that can be computed at compile time Con.5:对于可以在编译时计算的值，使用constexpr进行声明...更好的性能，更好的编译检查，保证编译时计算，不存在竞争条件。...标记使用常量表达式初始化的常量定义。
还能进行文件压缩。（是的我为什么不放点代码上来呢，因为我tm根本不会scala好吧（伟笑））。...6）任务在执行器程序中进行计算并保存结果 7）如果驱动程序的main()方法退出，驱动器程序会终止执行器进程，并且通过集群管理器释放资源 打包代码与依赖 可以利用Maven（用于java工程）或者...第八章 Spark优化与调试 使用SparkConf来配置Spark 有很多选项可以设置诸如每个执行器的内存，使用的核心个数之类的设置。...还能在别的应用中使用spark SQL。还能连接JDBC服务器，但是不太明白连接JDBC搞毛啊，JDBC不是JAVA连接数据库才用的吗？这意思是通过JDBC来访问SQL数据库吗？...好了，你见过没有一段代码的学习笔记吗，原谅我的小白吧，毕竟我还是爬行阶段，下一步要开始学spark的源语言scala了，学完之后再看spark肯定又是另一种感觉吧。
，可以认为是一张二维表格，劣势在于编译器不进行表格中的字段的类型检查，在运行期进行检查 4、DataSet是Spark最新的数据抽象，Spark的发展会逐步将DataSet作为主要的数据抽象，弱化RDD...也可以使用getAs方法： ?...1、用户自定义UDF函数 通过spark.udf功能用户可以自定义函数 自定义udf函数： 1、 通过spark.udf.register(name,func)来注册一个UDF函数，name是UDF...2、 需要将一个DF或者DS注册为一个临时表 3、 通过spark.sql去运行一个SQL语句，在SQL语句中可以通过name(列名)方式来应用UDF函数 2、用户自定义聚合函数 弱类型用户自定义聚合函数...3、可以通过spark-sql或者spark-shell来进行sql的查询。完成和hive的连接。 ? 这就是hive里面的表 ?
在2013年10月，我加入了Inria，一所面向计算机科学和自动化研究的法国研究院。我们有个团队，名叫Parietal，主要研究使用MRI数据对大脑进行建模。...在解决集群的分布式计算之前（正如Spark关注的），我对于研究有效的核外处理方法（像Dato正在做的）也是很有兴趣的。...我正在思考使用Spark运行随机森林的例子。 OG：MLlib随机森林算法在选择特征进行划分时，它是直接在每棵树的训练层面进行并行的。它并没有考虑所有可能的分裂。...它建立的是一个直方图，并在划分的数据集上进行并行运算。然后，使用总的信息构建划分。这跟估计算法类似。尽管这种方法是近似估算，但在实际应用中，当你使用样本进行建模时，几乎不会出现问题。...其实在scikit-learn中也可以安装插件，使用数据框作为输入并且添加用户自定义的scikit-learn转换脚本。事实上，使这个过程变得更加简单也正是我们应该努力的实践方向。
他是通过textfile加载过来的 他其实是计算了几遍？计算了两遍对吗？ 那我们对他进行优化，怎么优化？优化的时候就让他读一遍就可以了呗？...我job1在使用errors的时候直接从磁盘或者内存当中去读就可以了对吧？...cache他是persist的一个简化版cache他默认是将RDD的数据持久化到内存里面去 persist这个算子我们可以自己指定持久化的级别，可以自定义，我们可以将RDD的数据持久化到磁盘上，如果你想要把数据持久化到磁盘上...Spark进行整合，整合好了以后，如果想用堆外内存来持久化，就需要设置这种类型，明白吗？...，不用重新计算，而是直接把cache里面的数据写入到hdfs文件系统里面了 下面我通过代码的方式，给大家演示如何使用checkpoint package com.bjsxt.spark.persist
大家好，我是蓦然~大数据面试题V3.0完成了。共523道题，779页，46w+字，来源于牛客870+篇面经。...为什么要使用Flume进行数据采集五、Kafka面试题介绍下Kafka，Kafka的作用?Kafka的组件?适用场景?Kafka作为消息队列，它可解决什么样的问题?...Spark SQL的执行原理?Spark SQL的优化?说下Spark checkpointSpark SQL与DataFrame的使用?Sparksql自定义函数?怎么创建DataFrame?...有哪些数据结构可以作为索引呢?B树与B+树的区别?为什么使用B+树作为索引结构?不使用B+树，可以用那个数据类型实现一个索引结构介绍下MySQL的联合索引联合索使用原则数据库有必要建索引吗?...使用什么方法可以增加删除的功能？你在哪些场景下使用了布隆过滤器？SQL慢查询的解决方案（优化）？聚簇索引、非聚簇索引说一下哈希索引和B+相比的优势和劣势？MVCC知道吗？
PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.73 在 HDFS 上使用 Spark 小可 ：Spark 不是一个并行计算平台吗...小可 ：分布式文件系统……在学习 Hadoop 时，我们使用的是 HDFS，这次我们还用HDFS 可以吗？ Mr....王 ：很好，Spark 依然可以将输入输出文件放在 HDFS 上，以便于在多台计算机上运行 Spark 程序。这次，输入文件将不再来自于本地磁盘，而是来自于 HDFS。...王 ：好的，接下来可以去 Spark 那里，执行下一步工作了。 使用切换目录的命令 ： ? Mr. 王 ：接下来还是一样启动 Python Spark Shell。 ?...我们同样可以使用下面这条命令，将运行结果存储到 HDFS 中，这样更加符合分布式并行计算产生结果的数据量同样比较大这个特点。 ?
Spark 能够进行离线计算、交互式查询（快速查询）、实时计算、机器学习、图计算 兼容性 Spark支持大数据中的Yarn调度，支持mesos。...可以处理hadoop计算的数据。 二、Spark有几种部署方式，请分别简要论述 1） Local:运行在一台机器上，通常是练手或者测试环境。...使用foreachPartition代替foreach，在foreachPartition内获取数据库的连接。 十三、能介绍下你所知道和使用过的Spark调优吗?...如果能够尽可能的把这些要点说出来，我想面试官可能就一个想法： ? 十四、如何使用Spark实现TopN的获取（描述思路或使用伪代码）？...，每次取出一个key利用spark的排序算子进行排序 方法3： （1）自定义分区器，按照key进行分区，使不同的key进到不同的分区 （2）对每个分区运用spark的排序算子进行排序
由于群里的同学公司用的spark版本比较早，我们知道原因就好，暂且不细去追究。 可是，这个思路提醒了我，我们有个任务，也可以用这个方法来优化，并且走的是另外一个原理。...a100 from (select myudf(A,B) as atmp from testdata2 ) tmp 在sparksql branch3.3 这样改写完全没问题，会判断出自定义的函数是昂贵的计算...ps：关于表达式的确定性（deterministic）的理解，可以看这篇 Spark sql Expression的deterministic属性 下面看这种用法执行计划上的效果： 在我们的这个案例上...你可能会有疑惑：我是怎么知道这么写可以呢？ 哈哈，因为我对sparksql够熟悉啊 这个优化还有其他的解决方案吗？...之前有写一篇udtf函数的原理，虽然是hive版本的，但是spark也适用，差不多一个原理： 你真的了解Lateral View explode吗？
我一直主张的理念是学习从来不是靠量取胜的，所以我把自己对学习Spark的收获整理成一篇大家想看的Spark入门。 我要学Spark吗？...我理解的Spark是个快速计算的框架，当你的单机计算能力不足，有充足的带宽和内存资源的时候，可以采用Spark来解决你能够并行处理的业务的。你的业务真的能并行吗？能拆分吗？...在决定了用Spark在生产环境时，首先需要选择合适的版本来使用，你的业务需要哪些特性？SQL吗？流式计算吗？图计算吗？后期维护升级的时候是不是要改调用方法？...我该用哪个语言来进行Spark编程?...如果这时候你觉得信心满分可以补充《Spark快速大数据分析》，入门最经典的书籍。 你说的这些我都会，我是要用Spark干大事!
我们从这节课开始，讲Spark的内核，英文叫做Spark Core，在讲Spark Core之前我们先讲一个重要的概念，RDD， image.png 我们Spark所有的计算，都是基于RDD来计算的，我们所有的计算都是通过...其实优点还是有很多的，但最显著的优点就是有3个，他可以负载均衡是吗？当我们的计算资源，紧缺时，可以使用其他的计算资源对吗？他可以容错对吗？...当我们一台机器的数据坏掉了，还有另外一个机器做副本，所以还可以找回来对吗？扩展性强对吗？我们可以提供更多的机器，更多的计算资源，更多的存储资源，为整个分布式系统提供水平的线性扩展，对吗？...然后我要用Spark来计算一下这个文件，首先是不是要把这个文件加载到Spark里面来啊？ image.png 哪一行代码？...可能是在不同的Block节点上面进行存储的，那要是基于RDD进行计算，是要启动task任务，那我这个Task任务分发到哪个节点上是最好的呢？
1.7 Spark Spark 是基于内存计算的大数据分布式计算框架。...答：可以后台用流程后安装，需要用户提供集群号来增补，增补的hbase为默认参数库，如果生产使用需要使用SSD盘以及调整下参数 问题4：emr的hbase组件可以开通公网吗？...答：可以备份后迁移 问题8：请问如何将 第三方的jar 自动化的包分发到 每个node的hive的lib 下面， 下面是在hive客户端 导入bson 之后出现的问题：我现在需要用到superset这样的...[image.png] 答：这个是cbs那边的限制，使用包年包月可以到16T，CBS的按量计费只能4T 问题15：用hive读取COS的文件，是否有HDFS对文件分block和replica等这些提高计算并行度和吞吐量的特性呢...答：spark-submit emr的组件是安装装/usr/local/service/spark下 问题21：想修改dfs.data.dir的路径可以么 答：dfs.data.dir属于敏感字段，不提供用户自定义修改
在2013年10月，我加入了Inria，一所面向计算机科学和自动化研究的法国研究院。我们有个团队，名叫Parietal，主要研究使用MRI数据对大脑进行建模。...我正在思考使用Spark运行随机森林的例子。 OG：MLlib随机森林算法在选择特征进行划分时，它是直接在每棵树的训练层面进行并行的。它并没有考虑所有可能的分裂。...它建立的是一个直方图，并在划分的数据集上进行并行运算。然后，使用总的信息构建划分。这跟估计算法类似。尽管这种方法是近似估算，但在实际应用中，当你使用样本进行建模时，几乎不会出现问题。...其实在scikit-learn中也可以安装插件，使用数据框作为输入并且添加用户自定义的scikit-learn转换脚本。事实上，使这个过程变得更加简单也正是我们应该努力的实践方向。...比如，你可以对这些基本模型计算平均值。当你在Spark中做这些基本计算时，你可以看看管道和处理时间，确保在你的模型变得复杂之前，你没有设置一些多余的东西。
后续我们就调研 Spark Streaming 。 Spark Streaming 有个好处，我可以攒个一分钟处理一次即可。...好的 感谢大家 圣诞快乐 _ Q&A Q1. spark streaming 可以直接在后面连上 elasticsearch 么？ A1. 可以的。透露下，我马上也要做类似的实践。 Q2....而且 Spark Streaming 里也可以使用 Spark SQL 。我不知道这会不会有帮助。 Q6. 幂等是什么？ A6. 就是反复操作不会有副作用。 Q7....目前 spark 覆盖了离线计算，数据分析，机器学习，图计算，流式计算等多个领域，目标也是一个通用的数据平台，所以一般你想到的都能用 spark 解决。 Q8....Spark Streaming 内部是如何设计并解决 storm 存在的两个问题的？老师能分析一下细节吗？ A10. 这和 Spark Streaming 的设计是相关的。
5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...广告点击数据通过手机或者电脑的网页传递到“数据提取”，提取后的数据经过“数据处理”计算实时的点击数，最后存储到数据库，使用“数据查询”用于统计分析，统计每个广告的点击总数。...在StructuredStreaming处理流数据的过程中，可以对微批次数据或者整体数据进行查询。...数据的处理结果可以通过自定义的“writer”输出到不同的目的地，本场景中我们直接把数据输出到Redis的Hash数据结构。...借助Redis的亚毫米级的延迟，使用Spark-SQL进行实时的数据查询。
Spark 数据倾斜怎么产生，如何处理？ 大表和小表如何进行查询？ 说说HashMap？ hashMap使用什么样的数据结构？如何扩容？ hashMap线程安全吗？和它对应的hashTable呢？...实现一个链表反转，设置一个步长，每隔几次，链表进行反转 设计一个hashMap，实现一个put方法 阿里巴巴 关键词【变态】，对着图谱问了一个遍？涉及到云计算的我都没画到图里。 ?...分析使用什么进行分析的？ 系统分析的优点和缺点都有哪些？如何改进一下？ 实时计算了解多少？ 祖龙娱乐 关键词【变态】【对着图谱问了一个遍】【涉及原理和源码】 自我介绍 你自己搭过大数据集群吗？...还有什么方式可以保障按照位点消费？ 说说Spark的广播变量？ Spark累加器吗？ 你说说spark中 job,stage,task，分别代表什么？ 说说Spark的工作机制？...Spark流式计算过程 Spark如何进行分桶 SparkStreaming 和MapReduce比较，提升的性能在哪？ SparkStreaming 的实时体现在哪？
这些主题并不新鲜，但是我们研究它们的方式，我们如何构建使用它们的软件和解决方案，以及我们与它们进行编程或交互的方式已经发生了巨大的改变。 我从哪里开始着手?...然后我开始编写我在Scala和Apache Spark中所学到的知识，因此我了解了分布式计算、Hadoop、HDFS以及所有这些伟大的东西。...我的一些早期(不是很好的)机器学习和spark的项目，你可以在我的GitHub上找到它们。...我开始在一些简单的项目中进行合作，其中一些项目是我自己的，然后还有一些是Apache Spark这样的大型项目。有简单的项目，也有高级的项目，我觉得我是在为社会做贡献。...简单的拖放界面可以帮助你轻松地设计深度学习模型。Deep Learning Studio可以自动为你的自定义数据集设计一个深度学习模型，这要归功于他们的高级的AutoML功能。
PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.75 Spark 实践案例——PageRank Mr....为了让其效率变得更高，我们就需要引入多台计算机来进行处理，也就是进行并行计算。...后面它使用了 Spark的 distinct() 函数进行数据去重，以防止重复的记录干扰到计算结果 ；groupByKey() 将具有相同键值的网页连接关系聚集起来，并且使用 cache() 将这些结果缓存起来...在每一轮迭代的过程中，首先计算每个网页对其他网页的贡献，其中使用了前面定义过的函数进行贡献计算，并将其存储在 contribs 变量中。 ?...小可 ：这么长的程序，使用 Python Spark Shell 一句句地输入进去岂不是很麻烦吗？ Mr.
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