org.apache.hadoop.hdfs.protocol.FSLimitException$MaxDirectoryItemsExceededException):Thedirectoryitemlimitof/spark_dir

首先，在集群运行时，可能会有很多的集群实例包括MapReduce、Spark、Flink等等，那么如果它们全基于onYarn就可以完成资源分配，减少单个实例集群的维护，提高集群的利用率。

1.流式数据倾斜流式处理的数据倾斜和Spark的离线或者微批处理都是某一个SubTask数据过多这种数据不均匀导致的，但是因为流式处理的特性其中又有些许不同2.如何解决2.1窗口有界流倾斜窗口操作类似Spark

个人大数据技术栈：DataX,Sqoop,Hadoop,Hive,Spark,Flink,Hbase,Kafka,Kettle,Azkaban,Airflow,Tableau…个人在学习领域：Python

一、解压链接：https://pan.baidu.com/s/1O8u1SEuLOQv2Yietea_Uxg提取码：mb4htar-zxvf/opt/software/spark-3.0.3-bin-hadoop3.2

图解大数据|大数据分析挖掘-Spark初步作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：www.showmeai.tech/tutorials/8…本文地址：www.showmeai.tech/article-det

以下是一些与数据挖掘和数据科学相关的Docker镜像源：jupyter/all-spark-notebook:此镜像包含JupyterNotebook和Spark的完整环境，用于Spark开发和学习。

要使用Docker配置Scala和Spark环境，您可以按照以下步骤进行操作。以下是一个基本的示例，您可能需要根据您的具体需求进行调整。安装Docker:在您的系统上安装Docker。

集群管理类型Spark支持三种集群管理类型：Standalone-Spark附带的一个简单的集群管理器，可以轻松地设置集群。

RDD是Spark最基础的数据结构。RDD允许开发者使用容错的形式在集群中使用内存计算，这样可以提高计算速度。1.2DataFrameDataFrame是使用数据组成命名

基于新型存储的大数据存储管理金培权1,21.中国科学技术大学计算机科学与技术学院，安徽合肥2300272.中国科学院电磁空间信息重点实验室，安徽合肥230027摘要：如何高效地存储大数据并支持实时大数据处理与分析是大数据技术发展面临的首要问题

1、内存列存储（In-MemoryColumnarStorage）内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型(如array、map等)先序列化后拼接成一个字节数组来存储。这样，每个列创建一个JVM对象，从而导致可以快速的GC和紧凑的数据存储。额外的，还可以用低廉CPU开销的高效压缩方法来降低内存开销。更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会

目录一、前言&什么是Spark？

Iceberg为包括Spark、Trino、PrestoDB、Flink、Hive和Impala在内的计算引擎增加了表格功能，使用一种高性能的表格格式，其工作方式就像一个SQL表一样。

RDD任务切分中间分为：Application、Job、Stage和Task（1）Application：初始化一个SparkContext即生成一个Application；（2）Job：一个Action

kyuubi接入starrocks一、环境Hadoop集群组件版本Hadoop3.1.1spark3.Xzookeeper3.XHive3.Xkyuubi版本1.7.1starrocks2.X 已将kyuubi

日常检查ETLjob时发现一段sql采用hiveonmr执行比hiveonspark要快70%，与正常的认知正好相反，所以对该sql进行了详细分析。

默认的操作代码valdf=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:postgresql://localhost:5432/testdb").option

IDEA本地运行Spark1、背景2、环境准备3、具体流程3.1IDEA创建maven项目3.2pom.xml配置3.3Demo程序示例3.4结果输出4、总结改进1、背景主要用于本地阅读Spark源码，

一、Scala1.1、Scala简介Scala是一门现代的多范式编程语言，平滑地集成了面向对象和函数式语言的特性，旨在以简练、优雅的方式来表达常用编程模式。Scala的设计吸收借鉴了许多种编程语言的思想，只有很少量特点是Scala自己独有的。Scala语言的名称来自于“可伸展的语言”，从写个小脚本到建立个大系统的编程任务均可胜任。Scala运行于Java平台（JVM，Java虚拟机）上，并兼容现有

hadoopcommon，可以从github下载zip，解包以后设置HADOOP_HOME环境变量指向它，然后在PATH里加上HADOOP_HOME\bin，特别注意，hadoopcommon的版本要和spark

目录Scala简介Scala和java的区别Spark选择Scala的原因Scala：Object与Class的区别Scala样例类和普通类的区别Scala中的None,Nothing,Null,NilScala

Sparkscala如何本地运行Spark任务调试太费时间啦SparkScala本地运行Spark任务调试太费时间啦ApacheSpark是一个开源的大数据处理框架，它提供了一个接口用于编程大规模分布式计算

目前ApacheZeppelin支持ApacheSpark、ApacheFlink、Python、R、JDBC、

一环境信息1.1组件版本组件版本Spark3.2.3Hudi0.14.0Zeppelin0.11.0-SNAPSHOT1.2环境准备Zeppelin整合Spark参考：ApacheZeppelin一文打尽

背景每个公司应该都有大数据的平台的吧，平台的作用就是可以在上面执行各种sparksql以及定时任务，不过一般来说，由于这些sparksql的上线不经过测试，所以可能会影响到生产的数据，这种情况下大数据平台提供一个上线前的调试功能也就非常好了

kubectlgetendpointsNAMEENDPOINTSAGEdocker-registry172.17.0.10:500019dkubernetes10.0.2.41:844319drouter10.0.2.41:1936,10.0.2.41:80,10.0.2.41:44319dsparkthrift-headless172.17.0.12

注：本文是跟着《Spark快速大数据分析》一书学习的笔记式总结，不喜勿喷。RDD(ResilientDistributedDataset)弹性分布式数据集是Spark对数据的核心抽象。

【参考以慕课网日志分析为例进入大数据Sparksql】0导读SQL：MySQL，Oracle，DB2，SQLServer在大数据平台上实现大数据计算：Hive/SparkSQL/SparkCore直接使用

文章目录每日一句正能量第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要3.1RDD简介3.2RDD的创建方式3.2.1从文件系统加载数据创建RDD3.2.2通过并行集合创建RDD每日一句正能量学如积薪，后来者居上

常用开源库SqlSugarhttps://www.donet5.com/Home/Doc一款老牌.NET开源ORM框架支持全自动分表组件，SAAS分库，大数据处理的ORM.轻量级ORM，性能非常强，上手非常简单

目录一、连接StarRocks二、建表1.创建非分区表2.创建动态分区表3.修改表字段类型三、数据导入1.Sparkload2.Brokerload3.Streamload4.Routineload5.

#数据倾斜##4.1.什么是数据倾斜，现象是什么？所谓数据倾斜(dataskew)，其实说白了，由于数据分布不均匀造成计算时间差异很大，产生了一些列异常现象。常见的现象有两种：1.个别task作业运行缓慢大多数的task运行都很快速，但是极个别的task运行非常缓慢，甚至是正常task运行时间好多倍。莫名其妙的OOM异常这是一种相对比较少见的现象，正常运行的task作业，突发发生了一个OOM异常。

Spark作为第二代大数据处理工具，跟hadoop对比，它是基于内存的，所以在迭代计算方便速度有了很大提升。我用到的主要是SparkCore,SparkSQL,SparkStreaming。

引言阿里云实时计算Flink作为一款专业级别的高性能实时大数据处理系统，它在各种业务场景中都发挥了关键的作用。丰富而复杂的上下游系统让它能够支撑实时数仓、实时风控、实时机器学习等多样化的应用场景。

对于两个输入文件A和B，编写Spark独立应用程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。

Hadoop、Yarn、Spark是企业构建生产环境下大数据中心的关键技术，也是大数据处理的核心技术，是每个云计算大数据工程师必修课。

SparkSQL架构和案例深入实战视频下载：http://pan.baidu.com/share/link?

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2)需求描述统计出每一个省份每个广告被点击数量排行的Top33)需求分析4)功能实现整体思路代码实现packagecom.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.operator.transformimportorg.apache.spark

1、新添参数说明//Driver和Executor内存和CPU资源相关配置--是否开启executor动态分配，开启时spark.executor.instances不生效spark.dynamicAllocation.enabled

Python学习路线-Python高阶技巧-PySpark案例实战前言介绍Spark是什么PythonOnSparkPySparkWhyPySpark基础准备PySpark库的安装构建PySpark执行环境入口对象

前序：FlinkCDC-Hudi系列文章：FlinkCDC-Hudi:Mysql数据实时入湖全攻略一：初试风云FlinkCDC-Hudi:Mysql数据实时入湖全攻略二：Hudi与Spark整合时所遇异常与解决方案

一、批处理和流处理早些年，大数据处理还主要为批处理，一般按天或小时定时处理数据，代表性的框架为MapReduce、Hive、Spark等。

语义层基于业务对象视图面向业务端用户提供语义化的业务逻辑表达式，支持业务端用户自助开发业务逻辑，业务端的开发者只关注于业务逻辑本身，不需要考虑后台是何种数据计算处理框架（MR、SPARK、FLINK、SQL

参考资料：ApacheBeam架构原理及应用实践-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)在之前的文章中有介绍过，PiflowX是支持spark和flink计算引擎，其架构图如下所示：在piflow

文章目录每日一句正能量2.6IDEA开发WordCount程序2.6.1本地模式执行Spark程序2.6.2集群模式执行Spark程序每日一句正能量我们全都要从前辈和同辈学习到一些东西。

除了这些技术领域，还有一些特定的技术和语言需要你继续研究：Hadoop，Spark，Python，和R等等，还有无数实现自动化的工具等等，这些工具几乎每天都会用到，这就需要你不断的学习。

网易传媒在2021年成功将SparkSQL部署到了K8s集群，并实现与部分在线业务的混合部署，到目前已经稳定运行了一年多。

解决海量数据存储YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算_广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈，包括大数据处理流程中的各个阶段的软件