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- Spark 基本概念
Buutoorr
spark大数据分布式scala
#官网部分解释ClusterModeOverview-Spark3.3.0DocumentationApplication：指的是用户编写的Spark应用程序/代码,一个完整的main方法程序，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码,如main方法中有WordCount代码有哪些命令会产生一个Applicationspark/bin/pyspark【输入exi
- Spark基础【RDD依赖关系--源码解析】
OneTenTwo76
Sparksparkscala大数据
文章目录一RDD依赖关系1RDD血缘关系2RDD依赖关系3RDD阶段划分4RDD任务划分一RDD依赖关系1RDD血缘关系相邻两个RDD之间的关系，称之为依赖关系，多个连续的依赖关系称之为血缘关系RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数
- Hive重点面试题
Major Tom _
hivehadoop数据仓库
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- linux的apache安装,Apache Kylin | 安装指南
姜白的树洞
linux的apache安装
软件要求Hadoop:2.7+,3.1+(sincev2.5)Hive:0.13-1.2.1+HBase:1.1+,2.0(sincev2.5)Spark(可选)2.3.0+Kafka(可选)1.0.0+(sincev2.5)JDK:1.8+(sincev2.5)OS:Linuxonly,CentOS6.5+orUbuntu16.0.4+在HortonworksHDP2.2-2.6and3.0,C
- kylin linux 安装教程,Apache Kylin | 安装指南
社本
kylinlinux安装教程
软件要求Hadoop:2.7+Hive:0.13-1.2.1+HBase:1.1+Spark2.1.1+JDK:1.7+OS:Linuxonly,CentOS6.5+orUbuntu16.0.4+用HortonworksHDP2.2-2.6,ClouderaCDH5.7-5.11,AWSEMR5.7-5.10,AzureHDInsight3.5-3.6进行测试。出于试用和开发的目的，我们建议您使用
- Java 大视界 -- Java 与 Spark SQL：结构化数据处理与查询优化（五）
青云交
大数据新视界Java大视界SparkSQL结构化数据查询优化数据分区缓存策略日志分析电商数据分析java
亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
- Hive 整合 Spark 全教程 （Hive on Spark）
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一、什么叫SparkStreaming基于SparkCore，大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理二、SparkStreaming依赖org.apache.sparkspark-streaming_2.112.1.2三、什么叫DStreamDStream：DiscretizedStream离散流，这是SparkStreaming对内部持续的实时数据流的抽象描述，即我们处理的一个实时数据流，在S
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Spark任务与SparkStreaming任务的主要差异源自于两者的应用场景不同：Spark主要处理静态的大数据集，而SparkStreaming处理的是实时流数据。这些差异体现在任务的调度、执行、容错、数据处理模式等方面。接下来，我们将从底层原理和源代码的角度详细解析Spark任务和SparkStreaming任务的差别。1.任务调度模型差异1.1Spark任务的调度模型Spark的任务调度基
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Spark是第一个脱胎于该转变的快速、通用分布式计算范式，并且很快流行起来。Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型，可以涵盖广泛的工作流，这些工作流之前被实现为Hadoop之上的特殊系统。Spark使用内存缓存来提升性能，因此进行交互式分析也足够快速(就如同使用Python解释器，与集群进行交互一样)。缓存同时提升了迭代算法的性能，这使得Spark非常适合数据理
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一.环境介绍：1.安装jdk7以上2.python2.7.113.IDEpycharm4.package:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz二.Setup1.解压spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz到目录D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2.62.配置环境变量Path，添加D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2
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SparkStreaming是构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。SparkStreaming可结合批处理和交互查询，适合一些需要对历史数据和实时数据进行结合分析的应用场景。SparkStreaming设计SparkStreaming是Spark的核心组件之一，为Spark提供了可拓展、高吞吐、容错的流计算能力。如下图所示，SparkStreaming可整
- Spark 学习-1 (python)
一二三四0123
spark学习python
Spark官方文档快速入门指南Spark架构-Spark教程1.基本概念RDD（resilientdistributeddataset）弹性分布式数据集，对分布式数据和计算的基本抽象。每个Spark应用由一个驱动器程序（driverprogram）发起集群上的并行操作，驱动器程序一般要管理多个执行器（executor）节点。当我们在集群上执行一个操作，不同的节点会对文件不同部分展开计算。驱动器程序
- Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码_windows spark python
2401_84181704
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算子：rdd的api的操作，就是算子，flatMap扁平化算子，map转换算子Transformation算子Action算子步骤：1-首先创建SparkContext上下文环境2-从外部文件数据源读取数据3-执行flatmap执行扁平化操作4-执行map转化操作，得到(word,1)5-reduceByKey将相同Key的Value数据累加操作6-将结果输出到文件系统或打印代码：#-*-codi
- Spark入门（Python）
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目录一、安装Spark二、Spark基本操作一、安装Sparkpip3installpyspark二、Spark基本操作#导入spark的SparkContext,SparkConf模块frompysparkimportSparkContext,SparkConf#导入os模块importos#设置PYSPARK的python环境os.environ['PYSPARK_PYTHON']="C:\\
- hive表指定分区字段搜索_Hive学习-Hive基本操作（建库、建表、分区表、写数据）...
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hive表指定分区字段搜索
hive简单认识Hive是建立在HDFS之上的数据仓库，所以Hive的数据全部存储在HDFS上。Hive的数据分为两部分，一部分是存在HDFS上的具体数据，一部分是描述这些具体数据的元数据信息，一般Hive的元数据存在MySQL上。Hive是类SQL语法的数据查询、计算、分析工具，执行引擎默认的是MapReduce，可以设置为Spark、Tez。Hive分内部表和外部表，外部表在建表的同时指定一个
- PyDeequ库在AWS EMR启动集群中数据质量检查功能的配置方法和实现代码
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PyDeequ是一个基于ApacheSpark的PythonAPI，专门用于定义和执行“数据单元测试”，从而在大规模数据集中测量数据质量。PyDeequ框架在PySpark代码中提供了全面的数据质量检查功能，能够帮助用户&有效地监控和提升大规模数据集的数据质量。它在PySpark代码中的数据质量检查功能主要包括以下几个方面：核心组件指标计算（MetricsComputation）：利用分析器（An
- spark 算子例子_Spark性能调优方法
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公众号后台回复关键词：pyspark，获取本项目github地址。Spark程序可以快如闪电⚡️，也可以慢如蜗牛?。它的性能取决于用户使用它的方式。一般来说，如果有可能，用户应当尽可能多地使用SparkSQL以取得更好的性能。主要原因是SparkSQL是一种声明式编程风格，背后的计算引擎会自动做大量的性能优化工作。基于RDD的Spark的性能调优属于坑非常深的领域，并且很容易踩到。我们将介绍Spa
- Spark性能调优
大数据侠客
spark相关问题汇总及解决spark性能调优
1、前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更
- 在AWS上使用KMS客户端密钥加密S3文件，同时支持PySpark读写和Snowflake导入
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现有AWSEMR集群上运行PySpark代码，可以读写S3上的数据文件，Snowflake数据仓库也需要导入S3上的文件到表。现在要用AWSKMS有客户端密钥加密S3上的文件，同时允许PySpark代码，可以读写S3上的数据文件，Snowflake数据仓库导入S3上的文件到表。为了实现AWSEMR上的PySpark读写KMS加密的S3文件，并让Snowflake导入这些文件，请按照以下步骤操作：一
- 11 Spark面试真题
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11Spark大厂面试真题1.通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？2.hadoop和spark使用场景？3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点？5.RDD持久化原理？6.checkpoint检查点机制？7.checkpoint和持久化机制的区别？8.RDD机制理解吗？9.Spa
- OLAP引擎比较
小手追梦
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一，sparksql与dorisspark虽然是一个计算引擎，但sparksql也支持符合通用语法的sql查询，延迟为分钟级。doris是一个OLAP数据库，支持对大数据的复杂查询，延迟为秒级。doris比sparksql快，主要原因在于针对场景不同导致的架构不同。sparksql启动一个查询，需要进行资源调度、任务调度、任务分发，耗时更久。doris是常驻进程，启动一个doris查询后，快速的对
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 图书推荐系统
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javawebjava大数据hadoop课程设计
系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统，它可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术，可以实现大数据的实时处理，从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外，该系统还可以根据用户的习惯和偏好，提供更加个性化的书籍推荐，从而满足用户的需求。系统的使用者包含普通用户和管理员两类，普通用户是系统的主要服务对象，主流人群是经常查看
- 【spark床头书系列】Spark Streaming 编程权威使用指南
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SparkStreaming编程权威使用指南文章目录SparkStreaming编程权威使用指南概述快速示例基本概念链接初始化StreamingContext离散化流（DStreams）输入DStreams和Receivers基本源文件流基于自定义接收器的流作为流的RDD队列高级源自定义源接收器的可靠性在DStreams上的转换操作updateStateByKey操作transform操作窗口操作
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spark大数据python
SparkStreaming的背压机制是一种根据JobScheduler反馈的作业执行信息来动态调整Receiver数据接收率的机制。在Spark1.5.0及以上版本中，可以通过设置spark.streaming.backpressure.enabled为true来启用背压机制。当启用背压机制时，SparkStreaming会自动根据系统的处理能力来调整数据的输入速率，从而在流量高峰时保证最大的吞
- 1-structedStreaming-基本流程(2.3.1)
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基本流程--spark2.3.1新定义接口--中间使用了一些过度接口为了兼容老版本如：BaseStreamingSourceDataSource为一个类，定义了可插拔的数据源，对应一些列旧的数据源DataSourceV2spark2.3.1新接口，只是一个接口，没有任何方法，需要配合ReadSupport或者WriteSupport接口等一起MicroBatchReadSupport--实现创建M
- 1-structedStreaming-基本流程(2.2.1)
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javaspark大数据hadoophive
基本流程spark2.2.1StructuredNetworkWordCount统计来自socket的wordcount创建stream，指定数据源DataStreamReader--从外部存储加载流数据的接口lines=spark.readStream.format("socket").option("host",host).option("port",port).load()加载数据流为Dat
- python 分布式集群_Python搭建Spark分布式集群环境
小国阁下
python分布式集群
前言ApacheSpark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最大的特点就是快，可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群，而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。本教程采用Spark2.0以上版本(比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等)搭建集群，同样适用于搭建Spark1.6.2
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容，
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页：
前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入）
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明：
如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习（一）
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义：
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上：
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下：sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了
方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除：
<!-- 认证管理器，使用自定义的UserDetailsService，并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式：
工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。
总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容？
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码：
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？
代码如下：
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点：Hadoop较早的版本都自带，
