version：2.4.0-cdh6.3.0文章目录sparkproperties常用配置sparktasksparktask使用的cpu核数sparkarchitecturesparkmemorysparkonyarn

背景该sql运行在spark版本3.1.2下的thriftserver下现象在运行包含多个union的sparksql的时候报错（该sql包含了50多个uinon，且每个union字查询中会包含join

它集成了所有常见的集群资源管理器，例如HadoopYARN，但也可以设置作为独立集群甚至库运行,例如Spark的StandaloneMode本节概述了Flink架构，并且描述了其主要组件如何交互以执行应用程序和从故障中恢复

Spark系列文章：大数据-Spark系列《一》-从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进-CSDN博客大数据-Spark系列《二》-关于Spark在Idea中的一些常用配置-CSDN博客大数据

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Hive切换引擎(MR、Tez、Spark)1.MapReduce计算引擎(默认)sethive.execution.engine=mr;2.Tez引擎sethive.execution.engine=

中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢，这时候我们就可以定制`TableInputFormat`来实现我们的需求了，我们还可以采用Flink的`DataSet`的方式读取,另外下面还有`Spark

星火大模型-科大讯飞2.修改对应php文件中的key等可以参考文档说明，以及下载demo星火认知大模型WebAPI文档|讯飞开放平台文档中心其中appid等都需要修改还有uid，3.5模型wss://spark-ap

一、Flink基本介绍Spark底层是微批处理,Flink底层则是实时流计算流式计算特点:数据是源源不断产生,两大问题,乱序和延迟Stateful:有状态Flink的三个部分Source:Transactions

在当前的大数据格局中，Spark/Hive/Flink是最为主流的ETL或Strea

stage：一个job任务中从后往前划分，分区间每产生了shuffle也就是宽依赖则划分为一个stage，stage这体现了spark的pipeline思想，即数据在内存中尽可能的往后多计算，最后落盘，

Tachyon为不同的大数据计算框架（如ApacheSpark，HadoopMapReduce,ApacheFlink等）提供可靠的内存级的数据共享服务。

由于我买了坚果云这个软件服务，所以我对云储存并无太大的兴趣，只是有时候要远程回家翻翻服务器上的东西，或者挂着下载个东西，跑个pyspark之类的。

无依赖单机尝鲜NebulaExchange的SST导入本文尝试分享下以最小方式（单机、容器化Spark、Hadoop、NebulaGraph），快速趟一下NebulaExchange中SST写入方式的步骤

文章目录背景安装步骤背景GraphX是Spark中用于图计算的模块.Spark安装包中内置Scala语言的GraphX库,但是对于Python语言的安装包,需要额外进行安装.对于内网服务器,不能访问外网

的最新版本是6.15，自带的Python版本是3.7，尝试上传使用Python3.11Python环境打包技术栈Ubuntu22.04（x86）Linuxversion5.15Python3.11.5pyspark3.4.1conda23.10.0conda-pack0.7.1

什么是SparkApacheSpark是一种快速通用的集群计算系统。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持通用执行图的优化引擎。

背景Spark3.5.0目前Spark中的实现中，对于多分区的写入默认会先排序，这是没必要的。

大数据技术AIFlink/Spark/Hadoop/数仓，数据分析、面试，源码解读等干货学习资料118篇原创内容公众号1、概述1.1细粒度滑动的影响当使用细粒度的滑动窗口（窗口长度远远大于滑动步长）时，

同时一般查询使用时不会使用所有列，而是只用到几列，所以查询速度会更快压缩比例高因为是列式存储，所以可以对同一类型的一段做压缩，压缩比例高支持的平台和框架多在Hadoop,Spark,Presto,Python

一.flink整体介绍及wordcount案例代码1.1整体介绍从上到下包含有界无界流支持状态特点与spark对比应用场景架构分层1.2示例代码了解了后就整个demo吧数据源准备这里直接用的文本文件gradle

目录前言一、什么是数据倾斜二、发生数据倾斜的表现2.1MapReduce任务2.2Spark任务三、如何定位发生数据倾斜的代码四、发生数据倾斜的原因3.1key分布不均匀3.1.1某些key存在大量相同值

前提条件1、安装好Hive，参考：Hive安装部署-CSDN博客2、下载好Spark安装包，链接：https://pan.baidu.com/s/1plIBKPUAv79WJxBSbdPODw?

配置hiveonspark1、上传Spark纯净版jar包到HDFS：hdfsdfs-mkdir/spark-jarshdfsdfs-put/opt/spark/jars/*/spark-jars2、修改

常规配置配置完，开启hadoop，开启spark（如果在hdfs上上传了纯净版的spark则不需要开启），开启hive注：当前节点一定要是namenode的active节点，因为hadoop长时间不用namenode

中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢，这时候我们就可以定制TableInputFormat来实现我们的需求了，我们还可以采用Flink的DataSet的方式读取,另外下面还有Spark

摘要信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径，但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向，由于站在的角度存在偏差，人们经常能够获得不同类型信息，这也是技术最为难以攻克的课题。针对手机销售数据管理等问题，对手机销售数据管理进行研究分析，然后开发设计出手机销售数据可视化系统以解决问题。手机销售数据可视化系统主要功能模块包括系统首页、轮播图、公告信息、资源管理（新闻资讯、新闻分类）交流管理（交流论坛、论坛分

以Flink和Spark为首的实时计算引擎，成为实时计算场景的重点考虑对象。那么，今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择？FlinkorSpark？2.为何需要实时计算？

getWebsocketUrl(){returnnewPromise((resolve,reject)=>{varapiKey=API_KEYvarapiSecret=API_SECRETvarurl='ws://spark-api

spark通过jdbc读取Oracle，当数据量很大的时候会出现两个问题：读取数据异常缓慢，甚至卡死大表中进行操作也会出现OOM的问题调优常规的读取数据库的方式如下ods_bdz=spark.read.format

一、PySpark是什么PythonPySpark是Spark官方提供的一个Python类库，其中内置了完全的SparkAPI，使得Python用户在导入这个类库后，可以使用自己熟悉的Python语言来编写

一、背景当采用随机数和扩容表进行join解决数据倾斜的时候，就代表着，你的之前的数据倾斜的解决方案，都没法使用。这个方案是没办法彻底解决数据倾斜的，更多的，是一种对数据倾斜的缓解。原理，其实在上一讲，已经带出来了。扩容表（RDD）步骤：1、选择一个RDD，要用flatMap，进行扩容，将每条数据，映射为多条数据，每个映射出来的数据，都带了一个n以内的随机数，通常来说，会选择10。2、将另外一个RD

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析（PCA）3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法；2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题，包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入从文件中导入数据，并转化为DataFrame。2、进行主成分分析（PCA）对6个连续型

在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算、处理的组件主要是ShuffleManager。在Spark1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。

一、前言随着IT技术的飞速发展，各行各业都已在广泛尝试使用大数据技术提供更稳健和优质的服务。目前，医疗IT系统收集了大量极具价值的数据，但这些历史医疗数据并没有发挥出其应有的价值。为此，本文拟利用医院现有的历史数据，挖掘出有价值的基于统计学的医学规则、知识，并基于这些信息构建专业的临床知识库，提供诊断、处方、用药推荐功能，基于强大的关联推荐能力，极大地提高医疗服务质量，减轻医疗人员的工作强度。二、

ApacheSpark是一个用于Extract(提取),

昨天有位大哥问小弟一个Spark问题，他们想在不停Spark程序的情况下动态更新UDF的逻辑，他一问我这个问题的时候，本猪心里一惊，Spark**还能这么玩?

今天Spark社区为大家带来了最新的Spark2.3.0SparkRelease2.3.0ApacheSpark2.3.0isthefourthreleaseinthe2.xline.ThisreleaseaddssupportforContinuousProcessinginStructuredStreamingalongwithabrandnewKubernetesSchedulerbacke

一.基础知识1.SparkSpark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark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。

目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、Syslog介绍2、通过Socket传送Syslog到Spark3、Syslog日志拆分为DateFrame4、对Syslog进行查询四、结果分析与实验体会一

一、背景错误的持久化使用方式：usersRDD，想要对这个RDD做一个cache，希望能够在后面多次使用这个RDD的时候，不用反复重新计算RDD；可以直接使用通过各个节点上的executor的BlockManager管理的内存/磁盘上的数据，避免重新反复计算RDD。usersRDD.cache()usersRDD.count()usersRDD.take()上面这种方式，不要说会不会生效了，实际上

掌握Java语言本身、Java核心开发技术以及Java标准库的使用；2、如果继续学习JavaEE，那么Spring框架、数据库开发、分布式架构就是需要学习的；3、如果要学习大数据开发，那么Hadoop、Spark

importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectDataCleaning{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=

部分报错如下：Traceback(mostrecentcalllast):   File"/home/cisco/spark-mongo-test.py",line7,in    df=spark.read.format

>昨天有位大哥问小弟一个Spark问题，他们想在不停Spark程序的情况下动态更新UDF的逻辑，他一问我这个问题的时候，本猪心里一惊，Spark**还能这么玩?

●前言一直以来，2000元左右价位的独立显卡总是被玩家们称为“甜点级”显卡，因为这个价位段的显卡有着不俗的性能，游戏和生产力都能兼顾，而且不算太贵的定价也是能够让大众所接受，整体算下来还是很有性价比的。然而，在众多的甜点级显卡当中，除了N、A两家的甜点级显卡之外，前些年入局独显的英特尔也是有对应的产品可选，比如A770以及A750就有着优于同价位竞品的性能以及更低的售价，性价比尤为突出。作为英特尔

需求按照文件中的第一列排序。如果第一列相同，则按照第二列排序。文件内容2536241315Java实现自定义的二次排序key/***自定义的二次排序key*/publicclassSecondarySortKeyimplementsOrdered,Serializable{//首先在自定义key里面，定义需要进行排序的列privateintfirst;privateintsecond;public

同时，人们又试图用深度学习这样新的思路去解决过去MapReduce和Spark已经解决的问题，这也意味着大数据技术开始进入3.0时代。在这个全新阶段，可以看到整个市场上已经可以提

中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢，这时候我们就可以定制TableInputFormat来实现我们的需求了，我们还可以采用Flink的DataSet的方式读取,另外下面还有Spark

目录一、SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三