Spark-submit 测试任务提交

spark写入hive表问题 qq_42265026 spark hive 大数据
1、httpclient发送post请求，当返回的数据过大时，报错socketclosed这个原因是客户端主动将连接关闭，根本原因是将httpclient。execute的返回结果closeableResponse作为a方法的返回结果，在b方法中进行解析虽然在b方法中没有关闭closeableResponse，但是在a方法中返回closeableResponse后，会进行httppost.real
spark解析压缩包数据，写入到hive表中 dbbigdata spark 大数据 hive
spark解析xxxxx.tar.gz形式的压缩包。压缩包里面是一个个的json文件或者zip的文件，zip里面是json文件。先用spark读取tar.gz的路径，然后开流传给newTarArchiveInputStream(newGZIPInputStream(file))去处理，大概的代码如下defmain(args:Array[String]):Unit={valroot:String=a
钉钉小程序摸索二：钉钉小程序开发过程中错误解决过程
钉钉小程序开过程中作为小白，很容易遇上各种问题，今天我就以自己开发过程的遇到的问题总结下解决过程或者思路，有小白的同学可以做下参考，发布文章不易，请点赞一下鼓励下，谢谢。目录：TypeError:my.requestisnotafunctionatObject.onSubmit1、钉钉开发过程中接口请求返回TypeError:my.requestisnotafunctionatObject.onS
【SequoiaDB】4 巨杉数据库SequoiaDB整体架构 Alen_Liu_SZ 巨杉数据库 SequoiaDB架构编目节点协调节点数据节点巨杉数据库
1整体架构SequoiaDB巨杉数据库作为分布式数据库，由数据库存储引擎与数据库实例两大模块组成。其中，数据库存储引擎模块是数据存储的核心，负责提供整个数据库的读写服务、数据的高可用与容灾、ACID与发你不是事务等全部核心数据服务能力。数据库实例模块则作为协议与语法的适配层，用户可根据需要创建包括MySQL、PostgreSQL与SparkSQL在内的结构化数据实例；支持JSON语法的MongoD
uniapp处理后端返回的html字符串萌新咦～ uni-app
前言：采用v-html方法处理1.处理前↵↵document.forms[0].submit();2.处理后↵↵document.forms[0].submit();3.跳转页面方法//传参uni.setStorageSync("ICBC_GW_V3_HTML",res.result.payUrl)//跳转uni.navigateTo({url:"/subpages/cashier/webView
App Store暗藏虚假抖音，内含间谍软件窃取照片和加密货币 FreeBuf- TikTok App Store iOS Android
卡巴斯基网络安全研究人员近日发现名为SparkKitty的新型间谍软件活动，该恶意程序已感染苹果AppStore和谷歌Play官方商店的多个应用。这款间谍软件旨在窃取用户移动设备中的所有图片，疑似专门搜寻加密货币相关信息。该攻击活动自2024年初开始活跃，主要针对东南亚和中国用户。伪装流行应用渗透设备SparkKitty间谍软件通过看似无害的应用程序渗透设备，通常伪装成TikTok等流行应用的修改
ThreadPoolExecutor的submit正确的使用方式
项目场景：线程池的地方用的还是挺多的，一般来说用的多的还是execute方法，submit方法还是用的挺少的，一般ThreadPoolExecutor的submit方法通常用于将一个任务提交到线程池中执行。这个方法会返回一个Future对象，可以用来检查任务的执行状态，获取任务的返回值或者取消任务的执行。使用submit方法可以将任务提交到线程池中，由线程池中的线程来执行任务，从而避免了为每个任务
存得快查得准，但就是算不动？试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳
每个工程师可能都遇到过类似场景：时序数据沉淀在数据库中，格式规范、查询快捷，但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。TDengine专注于高效存储与极速查询，而在数据“算力”层面，我们选择了更强的伙伴。现在，TDengine正式开放与ApacheSpark的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库，一个是横扫大数据世界的分析
Spark Streaming 与 Flink 实时数据处理方案对比与选型指南浅沫云归后端技术栈小结 spark-streaming flink real-time
SparkStreaming与Flink实时数据处理方案对比与选型指南实时数据处理在互联网、电商、物流、金融等领域均有大量应用，面对海量流式数据，SparkStreaming和Flink成为两大主流开源引擎。本文基于生产环境需求，从整体架构、编程模型、容错机制、性能表现、实践案例等维度进行深入对比，并给出选型建议。一、问题背景介绍业务场景日志实时统计与告警用户行为实时画像实时订单或交易监控流式ET
Spark教程3：SparkSQL最全介绍 Cachel wood 大数据开发 spark 大数据分布式计算机网络 AHP 需求分析
文章目录SparkSQL最全介绍一、SparkSQL概述二、SparkSession：入口点三、DataFrame基础操作四、SQL查询五、SparkSQL函数六、与Hive集成七、数据源操作八、DataFrame与RDD互转九、高级特性十、性能优化十一、Catalyst优化器十二、SparkSQL应用场景十三、常见问题与解决方法SparkSQL最全介绍一、SparkSQL概述SparkSQL是A
Spark教程1：Spark基础介绍 Cachel wood 大数据开发 spark 大数据分布式计算机网络数据库数据仓库
文章目录一、Spark是什么？二、Spark的核心优势三、Spark的核心概念四、Spark的主要组件五、Spark的部署模式六、Spark与Hadoop的关系七、Spark应用开发流程八、Spark的应用场景九、Spark版本更新与社区一、Spark是什么？ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发，2013年捐赠给Apache软件基金会，如
讯飞星火（iFlytek Spark）：科大讯飞打造的国产AI大模型平台明似水 AI 人工智能
1.产品概述讯飞星火（iFlytekSpark）是科大讯飞自主研发的认知大模型，定位于通用人工智能（AGI）平台，集成了文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学计算、代码生成和多模态交互等核心能力。作为国内首批基于全国产算力平台训练的大模型，讯飞星火在中文理解、语音交互、数学推理等方面表现突出，并持续对标国际顶尖模型（如GPT-4、Gemini）。核心优势全国产化：基于华为昇腾AI芯片和“飞星
基于Hadoop大数据分析应用场景与实战跨过山河大海
一、Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom：Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复
深度剖析无感刷新Token：领码SPARK平台赋能微服务认证的智能实践领码科技低代码实战篇无感刷新Token 领码SPARK 微服务认证 AI安全双Token机制
摘要在现代微服务架构与数字化转型大潮中，用户身份认证的连续性与安全性尤为关键。无感刷新Token技术通过智能的双Token机制，确保用户访问凭证在不打扰用户的前提下自动续期，避免因Token过期导致的频繁登录中断。本文结合领码SPARK融合平台的iPaaS和aPaaS优势，深刻解析无感刷新Token的实现原理、典型场景、安全风险及AI赋能智能防护，系统阐述实现无感刷新Token的最佳实践。通过流程
Spark 之 UT zhixingheyi_tian spark spark 大数据分布式
AQEOFFpartitionpruninginbroadcasthashjoinswithaliases==OptimizedLogicalPlan==Project[date_id#5283,pid#5281,sid#5282]+-JoinInner,(si
Spark eventlog 、Event、SparkListener zhixingheyi_tian spark spark 大数据分布式
SparkListenerSQLExecutionStartcaseclassSparkListenerSQLExecutionStart(executionId:Long,//iftheexecutionisaroot,thenrootExecutionId==executionId//iftheeventisparsedfromtheeventlogthatgeneratedbySparkno
图书《数据资产管理核心技术与应用》核心章节节选-3.1.2. 从Spark 执行计划中获取数据血缘张永清-老清大数据 spark 大数据分布式
本文节选自清华大学出版社出版的图书《数据资产管理核心技术与应用》，作者为张永清等著。从Spark执行计划中获取数据血缘->关注清哥聊技术公众号，了解更多技术文章因为数据处理任务会涉及到数据的转换和处理，所以从数据任务中解析血缘也是获取数据血缘的渠道之一，Spark是大数据中数据处理最常用的一个技术组件，既可以做实时任务的处理，也可以做离线任务的处理。Spark在执行每一条SQL语句的时候，都会生成
Spark 之 QueryPlan zhixingheyi_tian spark spark 大数据分布式
sameResultsrc/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/plans/QueryPlan.scala/***Returnstruewhenthegivenqueryplanwillreturnthesameresultsasthisqueryplan.**Sinceitslikelyundecidabletogenerallydeterminei
Python与大数据：Spark和PySpark实战教程天天进步2015 python 大数据 python spark
引言在大数据时代，数据处理和分析能力成为核心竞争力。ApacheSpark作为新一代大数据计算引擎，以其高性能、易用性和强大的生态系统，成为数据工程师和分析师的首选工具。而PySpark作为Spark的Python接口，让Python开发者能够轻松驾驭大规模数据处理。本教程将带你系统了解Spark与PySpark的核心原理、环境搭建、典型应用场景及实战案例，助你快速上手大数据分析。目录Spark简
现代数据湖架构全景解析：存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态讲文明的喜羊羊拒绝pua 大数据架构数据湖 Spark Iceberg Amoro 对象存储
本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件，深入探讨对象存储（OSS/S3）、表格式（Iceberg/Hudi/DeltaLake）、计算引擎（Spark/Flink/Presto）及元数据服务（HMS/Amoro）的协作关系，并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高（专有硬件）低（对象存储）数据时效性小时/天级分钟/秒级
通过CDH安装Spark的详细指南暴躁哥大数据技术 spark 大数据分布式
通过CDH安装Spark的详细指南简介ClouderaDistributionofHadoop(CDH)是一个企业级的大数据平台，它集成了多个开源组件，包括Hadoop、Spark、Hive等。本文将详细介绍如何通过CDH安装和配置Spark。前提条件在开始安装之前，请确保满足以下条件：已安装CDH集群具有管理员权限所有节点之间网络互通系统时间同步足够的磁盘空间（建议至少预留20GB）安装步骤1.
order、sort、distribute和cluster by（Spark/Hive）有数的编程笔记 Spark/Hive spark hive 大数据
1.abstractORDERBY：完整查询结果的全局行排序。与SORTBY、CLUSTERBY、DISTRIBUTEBY互斥，不能同时使用。示例SELECT*FROMtable_nameORDERBYcolumn_name;SORTBY：只在每个分区内排序，局部排序结果不是全局有序。与ORDERBY、CLUSTERBY互斥，不能同时指定。示例SELECT*FROMtable_nameSORTBY
合并小文件汇总（Hive/Spark）有数的编程笔记 Spark/Hive hive spark hadoop
合并小文件的原因：过多的小文件会导致HDFS上元数据负载增加。并且小文件也会导致计算性能下降。1.使用hive时1.1.使用hive.merge参数，开启文件合并--控制在map阶段结束后合并输出的小文件，默认值为trueSEThive.merge.mapfiles=true;--控制在reduce阶段结束后合并输出小文件，默认值为falseSEThive.merge.mapredfiles=tr
验证码安全机制深度剖析与攻防实践 KPX web安全 web安全验证码安全
一、验证码机制核心漏洞分析验证码作为网络安全的第一道防线，其设计和实现中的缺陷可能导致整个认证体系崩塌。本文将从技术角度深入分析常见验证码漏洞，并提供专业级防护方案。1.逻辑缺陷型漏洞（案例0x01）漏洞本质：条件验证逻辑不严谨#缺陷代码示例ifparams[:captcha]&¶ms[:submit] verify_captcha#仅当两个参数都存在时才验证end攻击方法：正常提交请求
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Spark底层原理详细解析 JavaShark spark big data hadoop
Spark简介ApacheSpark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上，形成集群。Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行，有1400多位大牛贡献了代码。整个Spark框架源码是一个巨大的工程。下面我们一起来看下spark的底层执行原理。Spark运行流程具
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本文全面解析官方+高星第三方组件库，附每个组件的实战案例代码一、官方基础组件库（WeUI）1.视图容器组件(1)scroll-view-滚动视图商品{{item.id}}-{{item.name}}加载中...核心属性：scroll-y：允许垂直滚动scroll-top：设置滚动位置bindscrolltolower：触底事件2.表单组件(1)form-表单容器登录Page({submitForm
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数据库对象的视图和索引百合不是茶索引 oeacle数据库视图
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网上找了很久，都是用Gallery实现的，效果不是很满意，结果发现这个用OpenGL实现的，稍微修改了一下源码，实现了无限循环功能源码地址： https://github.com/jackfengji/glcoverflow public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements GLSurfaceV
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简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式 dcj3sjt126com yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。数据库首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限扩展 CWebUser 类在配置文件(一般为 protecte
未选之路 dcj3sjt126com 诗
作者:罗伯特*费罗斯特黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处. 但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹. 那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
Java处理15位身份证变18位蕃薯耀 18位身份证变15位 15位身份证变18位身份证转换
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从spring3.0开始，Spring将JavaConfig整合到核心模块，普通的POJO只需要标注@Configuration注解，就可以成为spring配置类，并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。 Xml配置和Java类配置对比如下： applicationContext-AppConfig.xml <!-- 激活自动代理功能参看：
Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互 jackyrong JavaScript html android 脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之: 1 JAVASCRIPT脚本调用android程序要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
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Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作，程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助，比如指导手册、在线课程和一些参考资料，而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言，或是了解最新的标准，还是需要从其他地方找到一些灵感，我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源，帮助你更成功地进行Web开发。这里列出10个最佳Web开发资源，它们都是受
架构师之面试------jdk的hashMap实现 nannan408 HashMap
1.前言。如题。 2.详述。 (1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法（其实也就是简单的加乘算法），如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了）。 static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
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