在数据分析领域中，没有人能预见所有的数据运算，以至于将它们都内置好，一切准备完好，用户只需要考虑用，万事大吉。扩展性是一个平台的生存之本，一个封闭的平台如何能够拥抱变化？在对数据进行分析时，无论是算法也好，分析逻辑也罢，最好的重用单位自然还是：函数。 故而，对于一个大数据处理平台而言，倘若不能支持函数的扩展，确乎是不可想象的。Spark首先是一个开源框架，当我们发现一些函数具有通用的性质，自然可以考虑contribute给社区，直接加入到Spark的源代码中。 我们欣喜地看到随着Spark版本的演化，确实涌
本文的开头，咱们正式给该系列取个名字了，就叫数据分析EPHS系列，EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。
使用ClickHouse分析物流指标数据，必须将数据存储到ClickHouse中。
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
ClickHouse的使用一、使用Java操作ClickHouse1、构建maven工程📷2、导入依赖<dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.2.2</version></dependency>3、创建包结构在java程序包目录创建包名说明c
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
Scala中的模式匹配类似Java中的switch语句，且更加稳健，本文就将针对Scala中模式匹配的一些基本实例进行介绍：
Spark是一个分布式计算系统/组件/平台，这是都知道的，其用Scala实现Spark任务也是最原生的，但万万不能认为只要是在Spark环境下执行的Scala代码都是分布式执行的，这是大错特错的，一开始一直有错误的认识，但现在想想，如果拿Java和Hadoop的关系来作对比，其就很容易理解了。
本文约定Hadoop 2.7.1安装在/data/hadoop/current，而Spark 1.6.0被安装在/data/hadoop/spark，其中/data/hadoop/spark为指向/data/hadoop/spark。
背景是这样的：手上有一个学长之前实现的Spark项目，使用到了GraphX，并且用的Scala编写，现在需要再次运行这个项目，但如果直接在IDEA中打开项目，则由于各种错误会导致运行失败，这里就记录一下该如何使用IDEA来加载老旧的Spark项目。 注意：默认你的机器已有Scala环境，项目使用IDEA打开，对Sbt不做要求，因为这里采用的是NoSbt方式添加依赖的。
1.java.io.IOException: No spa ce left on device 原因及解决办法：磁盘空间不足
0、前言 3月31日是 Spark 五周年纪念日，从第一个公开发布的版本开始，Spark走过了不平凡的5年：从刚开始的默默无闻，到13年的鹊起，14年的大爆发。Spark核心之上有分布式的机器学习，SQL，streaming和图计算库。 4月1日 spark 官方正式宣布 Spark 2.0 对Spark重构，更好支持手机等移动终端。Databricks创始人之一hashjoin透漏了相关的重构方法：利用Scala.js项目把Spark代码编译成JavaScript，然后利用Safari / Chrom
终于开始看Spark源码了，先从最常用的spark-shell脚本开始吧。不要觉得一个启动脚本有什么东东，其实里面还是有很多知识点的。另外，从启动脚本入手，是寻找代码入口最简单的方法，很多开源框架，其实都可以通过这种方式来寻找源码入口。 先来介绍一下Spark-shell是什么？ Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口，你可以在里面编写spark代码，然后根据你的命令立即进行运算。这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境。 先来粗略的看一眼，
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 ;
在大数据平台中，经常需要做数据的ETL，从传统关系型数据库RDBMS中抽取数据到HDFS中。之前开发数据湖新版本时使用Spark SQL来完成ETL的工作，但是遇到了 Spark SQL 不支持某些数据类型（比如ORACLE中的Timestamp with local Timezone）的问题。
Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2016-01-15 (updated: 2016-03-07) 6309 29 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark 正如其名，最大的特点就是快（Lightning-fast），可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。此外，Spark 提供了简单易用的 API，几行代码就能实现 WordCount。本教程主要参考官网快速入门教程，介绍了 Spark 的安装，Spar
2.所有操作都是使用root用户去操作。也可以使用其他用户，非root的话要注意操作的权限问题。
在spark-shell中执行streaming application时，频繁出现以下错误。但是相同的代码在之前执行成功并无任务错误，集群以及spark的配置都没有任何改动
本文是我在中生代技术群分享的话题《创业一年经历的技术风雨》中的第三部分《研发团队总结的技术实践》。若要阅读第二部分《技术团队的管理》，请移步中生代技术群公众号。 与大多数团队相比，因为我们使用了小众的Scala，可以算得上是“捞偏门”了，所以总结的技术实践未必具有普适性，但对于同为Scala的友朋，或许值得借鉴一二。Scala社区发出的声音还是太小，有点孤独——“鹦其鸣也，求其友声”。 这些实践不是书本上的创作，而是在产品研发中逐渐演化而来，甚至一些实践会非常细节。不过，那个优秀的产品不是靠这些细节堆砌出来
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理，包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
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。
Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
行动操作是真正触发计算的地方。Spark程序执行到行动操作时，才会执行真正的计算，从文件中加载数据，完成一次又一次转换操作，最终，完成行动操作得到结果。
开发人员一直非常喜欢Apache Spark，它提供简单但功能强大的API，这些特性的组合使得用最少的代码就可以进行复杂的分析。我们通过引入 DataFrames 和 Spark SQL 继续推动 Spark 的可用性和性能。这些是用于处理结构化数据（例如数据库表，JSON文件）的高级API，这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。在这些 API 背后，Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象（RDD）API无法实现的方式优化应用程序，例如以原始二进制形式对数据进行操作。
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本文介绍了 Structured Streaming 是如何逐步从 Apache Spark 生态系统中发展起来的，以及其设计理念和实现方式。本文还介绍了 Structured Streaming 在实际应用中的优势，包括与批处理计算的关系、与 Apache Kafka 的集成、以及在高吞吐和低延迟场景下的性能表现。此外，本文还提供了若干实例，以展示 Structured Streaming 在各种应用场景中的实际效果。
作为一名合格的计算机人士，百折不挠的瞎折腾精神是必备的。今天本想使用一下尘封已久的VMware虚拟机搭的集群，结果发现 Spark 有各种问题，应该是之前潦草搭集群时挖下的坑（前几天也用过，但并不是cluster mode，我现在才知道..），面对这些坑，果断的选择重装啊，所以叒叒叒开始愉快的搭环境了，，
spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。
目录 前言 若干坑 总结 一、前言 近期干了一件事情，将geotrellis程序移植到CDH中（关于CDH，可以参考安装ClouderaManager以及使用ClouderaManager安装分布式集群的若干细节），本以为这是件很简单的事情，没想到跟安装CDH一样却碰到了许多的坑，很多事情真的就是这样，我们不去亲自实践觉得都是简单的，当我们真正甩开膀子去干的时候却发现会遇到各种各样的问题，但是当我们将这些一个个解决的时候，你收获的将不仅是美好的结果，更是很多通过学习无法得到的东西，这应该就是古
Spark的部署让人有点儿困惑，有些需要注意的事项，本来我已经装成功了YARN模式的，但是发现了一些问题，出现错误看日志信息，完全看不懂那个错误信息，所以才打算翻译Standalone的部署的文章
Flink是一个分布式大数据计算引擎，可对有限流和无限流进行有状态的计算，支持Java API和Scala API、高吞吐量低延迟、支持事件处理和无序处理、支持一次且仅一次的容错担保、支持自动反压机制、兼容Hadoop、Storm、HDFS和YARN。
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset数据集进行封装，发展流程如下。
为了初始化 Spark Streaming 程序，必须创建一个 StreamingContext 对象，它是 Spark Streaming 所有流操作的主要入口。StreamingContext 对象可以用 SparkConf 对象创建。
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。
在EMR集群上按小时跑的spark sql 任务有时会失败，在driver端的日志中可以看到报错： org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException: execute, tree
3.2 Spark调度机制 Spark调度机制是保证Spark应用高效执行的关键。本节从Application、job、stage和task的维度，从上层到底层来一步一步揭示Spark的调度策略。 3.2.1 Application的调度 Spark中，每个Application对应一个SparkContext。SparkContext之间的调度关系取决于Spark的运行模式。对Standalone模式而言，Spark Master节点先计算集群内的计算资源能否满足等待队列中的应用对内存和CPU资源的需求，
Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台
使用 Dockerfile、Docker Compose 构建 Spark集群环境，方便以后的部署，日常开发。
Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2010 年开源，2013 年 6 月成为 Apache 孵化项目，2014 年 2 月成为 Apache 顶级项目。项目是用 Scala 进行编写。 目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含 SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLib、SparkR 等子项目，Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark 使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合，在实际的数据分析过程中是很有意义的。不仅如此，Spark 的这种特性还大大减轻了原先需要对各种平台分别管理的负担。 大一统的软件栈，各个组件关系密切并且可以相互调用，这种设计有几个好处： 1、软件栈中所有的程序库和高级组件都可以从下层的改进中获益。 2、运行整个软件栈的代价变小了。不需要运行 5 到 10 套独立的软件系统了，一个机构只需要运行一套软件系统即可。系统的部署、维护、测试、支持等大大缩减。 3、能够构建出无缝整合不同处理模型的应用。 Spark 的内置项目如下：
1：Spark Core：内核，也是Spark中最重要的部分，相当于Mapreduce SparkCore 和 Mapreduce都是进行离线数据分析 SparkCore的核心：RDD（弹性分布式数据集），由分区组成 2：Spark Sql：相当于Hive 支持Sql和DSL语句 -》Spark任务（RDD）-》运行
Spark是Apache的一个顶级项目，Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
概述 Apache Spark是一种快速和通用的集群计算系统。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持一般执行图的优化引擎。Zeppelin支持Apache Spark
Spark 是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢？可能很多人还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。
本文介绍了Apache Spark的概述、技术原理、特性、使用场景以及和传统大数据处理框架的对比。Spark支持多种编程语言，具有高性能、易用性强、生态系统丰富等特点。作者还介绍了如何在集群环境中部署Spark，以及与其他大数据处理框架的对比。
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。
最近安装spark1.3.0并与Hadoop2.5.0集成，在Spark的历史资源管理中心没有找到对应的版本，而且在网上也没有找到对应版本的编译教程，于是只能根据Spark官网提供的教程自己来手动编译对应的版本，废话不多说，开始正文。
1.Spark Core 包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的
http://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html
IDEA 全称 IntelliJ IDEA，是java语言开发的集成环境，IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一，尤其在智能代码助手、代码自动提示、重构、J2EE支持、Ant、JUnit、CVS整合、代码审查、创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的。IDEA是JetBrains公司的产品，这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格，开发人员以严谨著称的东欧程序员为主。
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