Spark 2.3.1 使用技巧 Spark-SQL 读取JSON文件时反射表头 case class StudentInfo(id:Long,name:String,age:Int) val example...= spark.read.json("/data/result.json").as(StudentInfo) example.show() 动态定义schema 在需要根据不同数据定义不同schema...(rowRDD,schema) peopleDF.show() Spark 2.3.1 on YARN spark-submit 限制参数未生效 因为在spark-submit时配置的executor-memory...2g等没有生效，后来问同事说他也碰到这样的问题，解决方案就是动态的分配executor,官方文档,中文文档 --conf spark.yarn.maxAppAttempts=1 --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors...=2 --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=4 --conf spark.dynamicAllocation.initialExecutors=4
interval”类型，否则解析为与开始和停止表达式相同的类型。...对应的类：ArrayRemove 功能描述：array_remove(array, element)-从数组中删除等于元素的所有元素 版本：2.4.0 是否支持全代码生成：支持 用法： --话不多说，...看效果 select array_remove(array(1, 2, 3, null, 3), 3) as remove_arr; +------------+ |remove_arr | +---...和spark.sql.ansi.enabled共同决定，默认返回值为true，即当数组为null时，size返回-1） 功能描述：返回数组的大小 1、对于null输入，函数返回-1 2、可对array...和spark.sql.ansi.enabled共同决定，默认返回值为true，但如果我们改配置参数，会影响legacySizeOfNull的值） 功能描述：返回数组的大小 1、对于null输入，函数返回
Spark2.3.1+Kafka使用Direct模式消费信息 Maven依赖 org.apache.spark spark-streaming-kafka-0-8_2.11 2.3.1 ...org.apache.spark spark-streaming_2.11 2.3.1 2.3.1即spark版本 Direct模式代码 import kafka.serializer.StringDecoder import...org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming.
Spark2.3.1在Idea控制台输出 Spark2.3.1在Idea 控制台输出时默认会打印INFO级别日志信息，在调试代码时会觉得日志太多，需要有方法调整输出的日志级别，只输出关注的日志即可 调整控制台日志输出级别
hbase：实时增删改查 storm：流处理 mahout ：机器学习 其他工具 而Spark的出现就是为了解决MapReduce计算缓慢的问题： Spark 需要替换掉Hadoop生态体系中计算部分...Spark在Hadoop生态体系中的作用 2....计算结果都尽量放在内存 2.2 增加并行度 MapReduce：启动的MapTask和ReduceTake是一个JVM进程，默认情况下是一个Task一个进程 Spark：ShuffleMapTask和ResultTask...2.4可选的Shuffle和排序 可选的shuffle： Map Reduce提供的是一个通用的shuffle的策略：1. 如果设置了Combiner执行Combiner；2....Spark：用户想指定排序就排序，否则不排序 2.5 灵活的内存管理策略 Spark可以对不同阶段，不同组建，对内存灵活配置。
本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。...Spark Core RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)，即弹性数据集是 Spark 中的基础结构。...take是行动操作，返回的是一个数组而不是 RDD 了，如下所示 scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq(10, 4, 2, 12, 3)) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...Array(10) scala> rdd1.take(2) res1: Array[Int] = Array(10, 4) 转换操作是 Lazy 的，直到遇到一个 Eager 的 Action 操作，Spark...这些 Action 操作将一个 Spark Application 分为了多个 Job。
语言 01-[了解]-Spark 课程安排 总的来说分为Spark 基础环境、Spark 离线分析和Spark实时分析三个大的方面，如下图所示： 目前在企业中使用最多Spark框架中模块：SparkSQL...02-[了解]-内容提纲 主要讲解2个方面内容：Spark 框架概述和Spark 快速入门。 1、Spark 框架概述 是什么？...04-[了解]-Spark 框架概述【Spark 四大特点】 Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。...和SQL方式处理数据 7、PySpark：支持Python语音 可以使用Python数据分析库及Spark库综合分析数据 8、SparkR：支持R语言 http://spark.apache.org...Cluster Mode）和云服务（Cloud），方便开发测试和生产部署。
本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。...第一部分内容见： Spark学习：Spark源码和调优简介 Spark Core (一） Task 阶段 下面是重头戏submitMissingTasks，这个方法负责生成 TaskSet，并且将它提交给...ActiveJob.scala val numPartitions = finalStage match { // 对于ResultStage，不一定得到当前rdd的所有分区，例如first()和lookup
前面总结的Spark-shell的分析可以参考： Spark源码分析之Spark Shell（上） Spark源码分析之Spark Shell（下） Spark-submit if [ -z "${SPARK_HOME..."$@" 跟Spark-shell一样，先检查是否设置了${SPARK_HOME},然后启动spark-class，并传递了org.apache.spark.deploy.SparkSubmit作为第一个参数...，然后把前面Spark-shell的参数都传给spark-class Spark-class if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$..."${SPARK_HOME}"/bin/load-spark-env.sh 在spark-env中设置了assembly相关的信息。...test/xingoo-test-2.sh xingoo-test-4.sh source /home/xinghl/test/xingoo-test-2.sh 在执行xingoo-test-1.sh和xingoo-test
Spark 的架构概览 Spark 在设计上的一个特点是它和下层的集群管理是分开的，一个 Spark Application 可以看做是由集群上的若干进程组成的。...因此，我们需要区分 Spark 中的概念和下层集群中的概念，例如我们常见的 Master 和 Worker 是集群中的概念，表示节点；而 Driver 和 Executor 是 Spark 中的概念，表示进程...里面跟踪这些 block 名字，我们可以了解到当前 Spark 任务的执行和存储情况。...Spark 内存布局 如下图所示，Spark 的堆内存空间可以分为 Spark 托管区、用户区和保留区三块。 其中保留区占 300MB，是固定的。...在 Stage 和 Stage 之间，Spark 需要 Shuffle 数据。
一、前述 Spark的资源调度是个很重要的模块，只要搞懂原理，才能具体明白Spark是怎么执行的，所以尤其重要。 自愿申请的话，本文分粗粒度和细粒度模式分别介绍。...二、具体 Spark资源调度流程图： ?...Spark资源调度和任务调度的流程： 1、启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master掌握了集群资源情况。 ...任务提交后，Spark会在Driver端创建两个对象：DAGScheduler和TaskScheduler。 ...这就是Spark的推测执行机制。在Spark中推测执行默认是关闭的。推测执行可以通过spark.speculation属性来配置。
序列数据的处理 Item2vec 是基于自然语言处理模型 Word2vec 提出的，所以 Item2vec 要处理的是类似文本句子的观影序列： def processItemSequence(spark..., rawSampleDataPath): # 读取 ratings 原始数据到 Spark 平台 ratingSamples = spark.read.format("csv").option...F.collect_list("movieId"), F.collect_list("timestamp")).alias('movieIds')) \ .withColumn("movieIdStr", array_join...训练item2vec def trainItem2vec(spark, samples, embLength, embOutputPath, saveToRedis, redisKeyPrefix):
Java语言 01-[了解]-Spark 课程安排 总的来说分为Spark 基础环境、Spark 离线分析和Spark实时分析三个大的方面，如下图所示： 目前在企业中使用最多Spark框架中模块...02-[了解]-今日课程内容提纲 主要讲解2个方面内容：Spark 框架概述和Spark 快速入门。 1、Spark 框架概述 是什么？...04-[了解]-Spark 框架概述【Spark 四大特点】 Spark具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。...和SQL方式处理数据 7、PySpark：支持Python语音 可以使用Python数据分析库及Spark库综合分析数据 8、SparkR：支持R语言 http://spark.apache.org...Cluster Mode）和云服务（Cloud），方便开发测试和生产部署。
Spark Streaming 和 Spark 是 Apache Spark 生态系统中的两个重要组件，它们在处理数据的方式和目的上有着本质的区别，以下是对两者的详细比较以及如何使用它们进行数据处理的说明...Spark Streaming 和 Spark 的基本概念Spark StreamingSpark Streaming 是一个流式处理框架，它允许用户以高吞吐量的方式处理实时数据流，Spark Streaming...Spark Streaming 和 Spark 的区别数据处理方式Spark Streaming：处理连续的数据流，将数据划分为小批次，并针对每个批次进行处理。...使用 Spark 进行数据处理通常涉及到加载数据集，执行一系列的转换和动作，然后触发计算，以下是一个使用 Spark 进行单词计数的简单示例。...结论Spark Streaming 和 Spark 都是强大的数据处理工具，但它们适用于不同的场景，Spark Streaming 适合需要快速处理实时数据流的场景，而 Spark 更适合批量处理大量静态数据
一、前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle。...– Shuffle Read：reduce task就会从上一个stage的所有task所在的机器上寻找属于己的那些分区文件，这样就可以保证每一个key所对应的value都会汇聚到同一个节点上去处理和聚合...Spark中有两种Shuffle类型，HashShuffle和SortShuffle，Spark1.2之前是HashShuffle默认的分区器是HashPartitioner，Spark1.2引入SortShuffle...总结 产生磁盘小文件的个数： 2*M（map task的个数）索引文件-和磁盘文件 2) bypass机制（比如wordcount)不需要排序时使用 bypass机制示意图 ?...总结 a) bypass运行机制的触发条件如下： shuffle reduce task的数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold
内核调度之RDD 依赖 05-[掌握]-Spark 内核调度之DAG和Stage 06-[了解]-Spark 内核调度之Spark Shuffle 07-[掌握]-Spark 内核调度之Job 调度流程...（HBase和MySQL）和共享变量。...内核调度之DAG和Stage 在Spark应用执行时，每个Job执行时（RDD调用Action函数时），依据最后一个RDD（调用Action函数RDD），依据RDD依赖关系，向前推到，构建Job...Spark的Shuffle分为Write和Read两个阶段，分属于两个不同的Stage，前者是Parent Stage的最后一步，后者是Child Stage的第一步。...{Dataset, SparkSession} /** * Spark 2.x开始，提供了SparkSession类，作为Spark Application程序入口， * 用于读取数据和调度
根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。...Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。...另外Spark Streaming也能和MLlib（机器学习）以及Graphx完美融合。 b、Spark Streaming的特点？ 易用、容错、易整合到Spark体系、 ?...b、Spark编程模型：DStream、Storm编程模型：Spout/Bolt。 c、Spark和Storm的对比介绍： Spark: ? ? Storm： ? ? ...3.1、Discretized Stream是Spark Streaming的基础抽象，代表持续性的数据流和经过各种Spark原语操作后的结果数据流。
Hadoop map的输入固定是LongWritable和Text，可理解为偏移量和String类型的数据。...核心：map的输出的key和value是reduce的输入的key和value 1、求和 主类 public static void main(String[] args) throws Exception...scala spark也是基于scala开发的 spark sparkSql import java.text.SimpleDateFormat import org.apache.spark.SparkConf...import org.apache.spark.sql.SparkSession // 创建样例类 将数据集和样例类做一个映射 case class userview(userid:String,...val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() // 初始化spark context val sc = spark.sparkContext
DKH大数据通用计算平台.jpg 在学习hadoop的时候查询一些资料的时候经常会看到有比较hadoop和spark的，对于初学者来说难免会有点搞不清楚这二者到底有什么大的区别。...我记得刚开始接触大数据这方面内容的时候，也就这个问题查阅了一些资料，在《FreeRCH大数据一体化开发框架》的这篇说明文档中有就Hadoop和spark的区别进行了简单的说明，但我觉得解释的也不是特别详细...我把个人认为解释的比较好的一个观点分享给大家： 它主要是从四个方面对Hadoop和spark进行了对比分析： 1、目的：首先需要明确一点，hadoophe spark 这二者都是大数据框架，即便如此二者各自存在的目的是不同的...Spark是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，spark本身并不会进行分布式数据的存储。 2、两者的部署：Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。...HDFS， Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集
一、目的与要求 1、掌握在Linux虚拟机中安装Hadoop和Spark的方法； 2、熟悉HDFS的基本使用方法； 3、掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法。...二、实验内容 1、安装Hadoop和Spark 进入Linux系统，完成Hadoop伪分布式模式的安装。完成Hadoop的安装以后，再安装Spark（Local模式）。...提交到 Spark 中运行程序。...三、实验步骤 1、安装Hadoop和Spark 进入Linux系统，完成Hadoop伪分布式模式的安装。完成Hadoop的安装以后，再安装Spark（Local模式）。...实验，学会了如何安装、启动Hadoop和Spark，并掌握了HDFS的基本使用方法，使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法。
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