Spark 特有资源调度系统的 Leader。掌管着整个集群的资源信息，类似于 Yarn 框架中的 ResourceManager，主要功能：
云计算和大数据密不可分，这里有必要详细讨论下我的老本行——大数据领域。未来几年，我们将很荣幸地见证大数据技术的容器化。首先我们用几篇文章深入地了解一下大数据领域的相关技术。
Hudi 不依赖任何外部第三方服务（如 Zookeeper），因此易于操作。一切都是独立的，并且不存在必须长期运行的服务器组件。启动一个 Spark 集群，摄取一批数据，一切都完全关闭（如果摄取模式是批处理）。但有时，拥有中央服务可能有助于提高表操作效率。因此 Hudi 有一个中央时间线服务器，它与 Driver 程序节点中的主线程一起运行，以协助定期写入和表服务。本文介绍时间线服务器的内容、它解决什么问题以及它如何使一些核心 Hudi 操作受益。
由于 Spark 的懒执行, 在驱动程序调用一个action之前, Spark 应用不会做任何事情. 针对每个 action, Spark 调度器就创建一个执行图(execution graph)和启动一个 Spark job 每个 job 由多个stages 组成, 这些 stages 就是实现最终的 RDD 所需的数据转换的步骤. 一个宽依赖划分一个 stage. 每个 stage 由多个 tasks 来组成, 这些 tasks 就表示每个并行计算, 并且会在多个执行器上执行.
Java中，函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。（Java1.8支持了lamda表达式）
本文主要介绍了如何从零开始学习Spark，包括安装、部署、数据操作、函数编程、机器学习等方面的内容。作者以实际例子为引子，采用通俗易懂的语言，详细介绍了Spark的基本概念、操作、优化和调试方法，为初学者提供了一套系统的学习方案。
摘 要 本文简要地概述一下Spark是如何在集群上运行,让它更容易理解。 Spark 组件说明 Spark的应用程序作为一个独立的进程在Spark集群上运行，并由SparkContext对象（驱动程序）来运行你的主应用程序。 总体来说，应用程序在集群上运行，SparkContext可以连接一下几种的管理组件：Spark自身具有的管理器，Mesos或者Yarn，来实现将资源分配给应用程序。一旦运行起来，Spark就可以获得需要执行的集群节点，并为应用程序提供计算和数据存储。接下来Spark将应用程序发送给执
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象； 它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。 从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。
在高层次上，每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序，该驱动程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。 Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集 (RDD)，它是跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。 RDD 是通过从 Hadoop 文件系统（或任何其他 Hadoop 支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的 Scala 集合开始并对其进行转换来创建的。 用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。
1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台，扩展了MapReduce计算模型，支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的 分布式对象集合。
JVM是一项伟大的技术。现代版本将运行的字节码编译为本机代码，具体取决于现有的工作负载。出于这个原因，JVM 应用程序在运行时性能方面与本机可执行文件不相上下，甚至胜过本机可执行文件。
Spark是一个快速、可扩展的大数据处理引擎，它提供了一个统一的编程模型，可以处理各种数据源，包括Hadoop HDFS、Hive、Cassandra、HBase等。本文将介绍Spark的基本概念和使用方法，帮助初学者快速入门。
Hive：以下内容为V3.1版本 ； Hive是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类 SQL 查询功能。Hive 处理的数据存储在 HDFS，分析数据底层的实现是 MapReduce，可以简单理解Hive是Hadoop的客户端，提交sql做分析。
http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#submitting-applications,
Pyspark学习笔记（二）--- spark部署及spark-submit命令简介
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 第七章主要讲了Spark的运行架构以
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。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 #####我是
Spark：通用大数据快速处理引擎。可以基于Hadoop上存储的大数据（HDFS、Hive、HBase等任何实现了Hadoop接口的存储系统）进行计算。
大数据已经成为当今社会中一个重要的资源和挑战。随着数据规模的不断增长，如何高效地处理和分析这些数据成为了一个关键问题。本文将介绍基于Apache Spark的分布式数据处理和机器学习技术，展示如何利用Spark来处理大规模数据集并进行复杂的机器学习任务。我们将详细讨论Spark的基本概念、架构和编程模型，并提供一些示例代码来说明其在大数据领域中的应用。
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案，它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近，eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时，它也给 eBay 提供了一个机会，建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
本来应该上周更新的，结果碰上五一，懒癌发作，就推迟了 = =。以后还是要按时完成任务。废话不多说，第四章-第六章主要讲了三个内容：键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性（累加器和广播变量）。
Spark是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UC Berkeley） 的AMP实验室开发于2009年，并于2010年开源，2013年成长为Apache旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。 虽然Spark是一个通用的并行计算框架，但是Spark本质上也是一个基于map-reduce算法模型实现的分布式计算框架，Spark不仅拥有了Hadoop MapReduce的能力和优点，还解决了Hadoop MapReduce中的诸多性能缺陷。 HadoopMapReduce的问题与演进 早期的Hadoop
Apache Spark在一个平台上统一了批处理、实时处理、流分析、机器学习和交互式查询。尽管Apache Spark提供了许多功能来支持各种用例，但它为集群管理员带来了额外的复杂性和较高的维护成本。让我们看一下底层资源协调器的一些高级要求，以使Spark成为一个平台：
Spark配置类，配置已键值对形式存储，封装了一个ConcurrentHashMap类实例settings用于存储Spark的配置信息。
1、用户接口：CLI（hive shell）；JDBC（java访问Hive）；WEBUI（浏览器访问Hive） 2、元数据：MetaStore 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段，标的类型（表是否为外部表）、表的数据所在目录。这是数据默认存储在Hive自带的derby数据库中，推荐使用MySQL数据库存储MetaStore。 3、Hadoop集群： 使用HDFS进行存储数据，使用MapReduce进行计算。 4、Driver:驱动器：
Hadoop在大数据领域享有多年垄断权，随着该领域开始出现新生力量，其统治地位正在逐渐下滑。年初的调查中，Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一，Gartner的调查也揭示了Hado
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。
Spark Streaming是一个可扩展，高吞吐，容错能力强的实时流式处理处理系统。一般的系统架构图是，数据从一个源点，经过Sparing Streaming处理，最后汇聚到一个系统。Spark Streaming的数据来源可以非常丰富，比如Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis 或者是任何的TCP sockets程序。对于数据的处理，Spark Streaming提供了非常丰富的高级api，例如map，redue，joini和窗口函数等等。数据处理完成后，可以存储到其他地方，比如文件系统，对象存储，数据库。典型的数据处理流程图：
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。
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。
2016年07月恰逢美团点评的业务进入“下半场”，需要我们在各个环节优化体验、提升效率、降低成本。技术团队需要怎么做来适应这个变化？这个问题直接影响着之后的工作思路。
Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。
引言 2016年07月恰逢美团点评的业务进入“下半场”，需要我们在各个环节优化体验、提升效率、降低成本。技术团队需要怎么做来适应这个变化？这个问题直接影响着之后的工作思路。 美团外卖的CRM业务步入成熟期，规则类需求几乎撑起了这个业务所有需求的半边天。一方面规则唯一不变的是“多变”，另一方面开发团队对“规则开发”的感受是乏味、疲惫和缺乏技术含量。如何解决规则开发的效率问题，最大化解放开发团队成为目前的一个KPI。 规则引擎作为常见的维护策略规则的框架很快进入我的思路。它能将业务决策逻辑从系统逻辑中抽离出来，
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简介 Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。 Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。其底层采用Scala这种函数式语言书写而成，并且所提供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala类似的编程接口 Sparkon Yarn
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由Apache软件基金会开发，并作为一个Apache开源项目。
每一个spark应用程序都包含一个驱动程序（driver program ），他会运行用户的main函数，并在集群上执行各种并行操作（parallel operations）
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：
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
Spark编程指南 译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。 本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大同小异。 概述 从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群
运行速度：Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存中读取，速度可以高达100多倍。
RDD是Spark编程中最基本的数据对象， 无论是最初加载的数据集，还是任何中间结果的数据集，或是最终的结果数据集，都是RDD。 在Pyspark中，RDD是由分布在各节点上的python对象组成，如列表，元组，字典等。 RDD主要是存储在内存中（亦可持久化到硬盘上），这就是相对于Hadoop的MapReduce的优点，节省了重新读取硬盘数据的时间。
Apache Hive数据仓库软件可以使用SQL方便地阅读、编写和管理分布在分布式存储中的大型数据集。结构可以投射到已经存储的数据上。提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序来将用户连接到Hive。
Spark的架构 1、概述 为了更好地理解调度，先来鸟瞰一下集群模式下的Spark程序运行架构图。 2、角色 1．cluster manager cluster manager：集群管
💃 Hive架构 📷 💃Hive 组件 用户接口：包括 CLI、JDBC/ODBC、WebGUI。其中，CLI(command line interface)为shell命令行； Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是 通过浏览器访问Hive。 元数据存储：通常是存储在关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 Dri
例如，map 是一个转换操作，传递给每个数据集元素一个函数并返回一个新 RDD 表示返回结果。另一方面，reduce 是一个动作操作，使用一些函数聚合 RDD 的所有元素并将最终结果返回给驱动程序（尽管还有一个并行的 reduceByKey 返回一个分布式数据集）。
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