Hudi支持Spark-2.x版本，你可以点击如下链接安装Spark，并使用pyspark启动
前些时候和后台对接，需要用pyspark获取MongoDB、MySQL数据，本文将介绍如何使用PySpark与MongoDB、MySQL进行数据交互。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写。它旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
1、高性能，官方号称 100x faster，因为可以全内存运行，性能提升肯定是很明显的；
历经大约3个月时间，Apache Hudi 社区终于发布了0.5.1版本，这是Apache Hudi发布的第二个Apache版本，该版本中一些关键点如下
本文来自于2018年09月19日在 Adobe Systems Inc 举行的Apache Spark Meetup。
我们正在以前所未有的速度生成数据。老实说，我跟不上世界各地里产生的巨大数据量!我敢肯定你已经了解过当今时代数据的产量。McKinsey, Gartner, IBM,等公司都给出了他们公司的数据。
Spark是一个开源的通用分布式计算框架，支持海量离线数据处理、实时计算、机器学习、图计算，结合大数据场景，在各个领域都有广泛的应用。Spark支持多种开发语言，包括Python、Java、Scala、R，上手容易。其中，Python因为入门简单、开发效率高（人生苦短，我用Python），广受大数据工程师喜欢，本文主要探讨Pyspark的工作原理。
之前也学习过一阵子的Spark了，是时候先输出一些知识内容了，一来加深印象，二来也可以分享知识，一举多得，今天这篇主要是在学习实验楼的一门课程中自己记下来的笔记，简单梳理了一下，当做是需要了解得基础知识，让不熟悉Spark的同学也有一些简单的认识，里面若有写错的地方也希望大伙们指出哈。
大数据处理与分析是当今信息时代的核心任务之一。本文将介绍如何使用PySpark（Python的Spark API）进行大数据处理和分析的实战技术。我们将探讨PySpark的基本概念、数据准备、数据处理和分析的关键步骤，并提供示例代码和技术深度。
在主节点使用命令：systemctl stop cloudera-scm-server 停止服务
以上三种方法也可以只使用于关键数据，具体使用哪种方法，可以根据自己集群的规模和数据量大小具体选择。
在Spark中, DataFrame 是组织成 命名列[named colums]的分布时数据集合。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框，但在幕后做了更丰富的优化。DataFrames可以从多种来源构建，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有RDD.
作为数据工程师，你可能会碰到过很多种启动PySpark的方法，可能搞不懂这些方法有什么共同点、有什么区别，不同的方法对程序开发、部署有什么影响，今天我们一起分析一下这些启动PySpark的方法。
随着大数据时代的到来，数据量动辄PB级，因此亟需一种低成本、高稳定性的实时数仓解决方案来支持海量数据的OLAP查询需求，Apache Hudi[1]应运而生。Hudi借助与存放在廉价的分布式文件系统之中列式存储文件，并将其元数据信息存放在Hive元数据库中与传统查询引擎Hive、Presto、Spark等整合，完美地实现了计算与存储的分离。Hudi数据湖方案比传统的Hive数仓的优势是加入了数据实时同步功能， 可以通过最新的Flink流计算引擎来以最小的成实现数据实时同步。本质来说Hudi是整合现有的技术方案实现的，属于新瓶装旧酒，Hudi内部需要整合各种组件（存储、Indexer、Compaction，文件分区），为了达到通用及灵活性，每个组件会有大量的配置参数需要设置，且各种组件 的配置是有关联性的，所以对与新手来说要构建一个生产环境中可用的数据库方案，面对一大堆配置往往会望而却步。本文就向大家介绍如何通过TIS来改善Hudi数据湖实例构建流程，从而大幅提高工作效率。
本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。
spark是目前大数据领域的核心技术栈，许多从事数据相关工作的小伙伴都想驯服它，变成"驯龙高手"，以便能够驾驭成百上千台机器组成的集群之龙来驰骋于大数据之海。
最近由于一直work from home节省了很多上下班路上的时间，加上今天的LeetCode的文章篇幅较小，所以抽出了点时间加更了一篇，和大家分享一下最近在学习的spark相关的内容。看在我这么拼的份上，求各位老爷赏个转发。。。
本地内部集群资源有限，简单的数据处理跑了3天。HPC上有很多计算资源，出于先吃锅里的再吃碗里的思想，琢磨先充分利用共有资源。简单调研下，也不是很复杂的事情。
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
下载地址：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
将Hadoop配置成伪分布式，将多个节点放在同一台电脑上。HDFS中包含两个重要的组件：namenode和datanode
—————————————————————————————————— 2018-5-11更新
这个比较简单，安装原生的 Python 或者 Anaconda 都可以，至于步骤这里就不多说了。
在使用PySpark进行开发时，由于不同的用户使用的Python环境不同，有基于Python2的开发也有基于Python3的开发，这个时候会开发的PySpark作业不能同时兼容Python2和Python3环境从而导致作业运行失败。那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。
命令 , 安装 PySpark , 安装过程中 , 需要下载 310 M 的安装包 , 耐心等待 ;
事实上。有两个名为PySpark的概念。一个是指Sparkclient内置的pyspark脚本。而还有一个是指Spark Python API中的名为pyspark的package。
选择版本和type，这里为 spark-2.4.4-bin-without-hadoop.tgz
优点：简单快捷 缺点：治标不治本，每次写一个新的Application都要加载一遍findspark
pyspark读取hive数据非常简单，因为它有专门的接口来读取，完全不需要像hbase那样，需要做很多配置，pyspark提供的操作hive的接口，使得程序可以直接使用SQL语句从hive里面查询需要的数据，代码如下：
Python在数据工程师和数据科学家中被广泛使用，以解决从ETL / ELT管道到构建机器学习模型的各种问题。Apache HBase是用于许多工作流程的有效数据存储系统，但是专门通过Python访问此数据可能会很困难。对于想要利用存储在HBase中的数据的数据专业人士而言，最新的上游项目“ hbase-connectors”可以与PySpark一起使用以进行基本操作。
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
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
在本文中，我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。GraphX是Spark提供的图计算API，它提供了一套强大的工具，用于处理和分析大规模的图数据。通过结合Python / pyspark和graphx，您可以轻松地进行图分析和处理。
做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中，你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析，也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境，以及比赛的数据集，帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter，你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels，这里不再多做阐述。
PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析，机器学习模型和ETL工作的优秀语言。若是你熟悉了Python语言和pandas库，PySpark适合你进一步学习和使用，你可以用它来做大数据分析和建模。
默认情况下，我们使用SparkConf()创建一个SparkConf对象时，它会加载spark.*名称的java文件中的变量作为配置文件信息。此外，我们可以设置一些参数来修改其行为。
PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍PySpark的基本概念以及如何入门使用它。
需求：[(‘Spark’, 2), (‘Flink’, 1), (‘hello’, 3), (‘you’, 1), (‘me’, 1), (‘she’, 1)]
打开hue.ini文件，找到【yarn_clusters】【default】，修改spark_history_server_url值。
个人GitHub地址： https://github.com/LinMingQiang
近日由于工作需要，突击学了一下PySpark的简单应用。现分享其安装搭建过程和简单功能介绍。
默认情况下，CDSW会话中的Spark应用程序只显示ERROR级别的日志，当作业出现异常或卡住时无法查看作业运行详细日志及异常堆栈信息，不能根据日志的上下文正确的定位问题。在Cloudera Data Science Workbench中允许基于每个Project配置较低级别的Spark运行日志记录，Spark2使用的是Apache Log4j，可以通过log4j.properties文件配置日志输出级别。本篇文章Fayson主要介绍如何在CDSW上调试失败或卡住的Spark作业。
启动启动Ipython Notebook，首先进入Ipython Notebook的工作目录，如~/ipynotebook这个根据实际的情况确定；
在 PySpark 中 RDD 对象 提供了一种 数据计算方法 RDD#map 方法 ;
本文主要介绍在win10上如何安装和使用pyspark，并运行经典wordcount示例，以及分享在运行过程中遇到的问题。
数据可能有各种格式，虽然常见的是HDFS，但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB，所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] 的值设置为 你自己电脑上的 python.exe 绝对路径即可 , 不要按照我电脑上的 Python 解释器路径设置 ;
Python for Spark显然比Scala慢。然而，易于学习，并且受益于我最喜爱的库。在我看来，Python是大数据/机器学习领域中原型设计的完美语言。
PySpark 通过 RPC server 来和底层的 Spark 做交互，通过 Py4j 来实现利用 API 调用 Spark 核心。 Spark (written in Scala) 速度比 Hadoop 快很多。Spark 配置可以各种参数，包括并行数目、资源占用以及数据存储的方式等等 Resilient Distributed Dataset (RDD) 可以被并行运算的 Spark 单元。它是 immutable, partitioned collection of elements
在CDH集群中Spark2的Python环境默认为Python2，CDSW在启动Session时可以选择Engine Kernel版本Python2或者Python3。当选择Python3启动Session时，开发PySpark作业在运行时会报“Python in worker has different version 2.7 than that in driver 3.6, PySpark cannot run with different minor versions.Please check environment variables PYSPARK_PYTHON and PYSPARK_DRIVER_PYTHON are correctly set”，为解决Python版本适配的问题，需要进行如下调整来使我们的应用自动的适配Python版本。
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