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

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。

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?

packagecom.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.depimportorg.apache.spark.

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。

目录PySparkSQL基础SparkSession对象DataFrame入门DataFrame构建DataFrame代码风格DSLSQLSparkSQLShuffle分区数目DataFrame数据写出

Shuffle，具有某种共同特征的一类数据需要最终汇聚（aggregate）到一个计算节点上进行计算。这些数据分布在各个存储节点上并且由不同节点的计算单元处理。以最简单的WordCount为例，其中数据保存在Node1、Node2和Node3；经过处理后，这些数据最终会汇聚到Nodea、Nodeb处理。这个数据重新打乱然后汇聚到不同节点的过程就是Shuffle。但是实际上，Shuffle过程可能会

目录RDD持久化RDD的数据是过程数据RDD缓存RDDCheckPoint共享变量广播变量累加器Spark内核调度DAGDAG的宽窄依赖和阶段划分内存迭代计算Spark是怎么做内存计算的?

2.尽量使用spark.sql，而不是rdd。sql处理groupby会快很多。基本上10min的rdd，sql只需2min。所以基本除了复杂函数，都用sql解决。

在Spark中，支持4种运行模式：1）Local：开发时使用2）Standalone：是Spark自带的，如果一个集群是Standalone的话，那么就需要在多台机器上同时部署Spark环境3）YARN

在配置SparkStandAloneMode的时候，我遇到了Slave无法向正确的MasterIP发送数据的问题。通常这类问题都来源于没有正确配置.

文章目录1.UDF2.UDAF2.1UDF函数实现原理2.2需求:计算用户平均年龄2.2.1使用RDD实现2.2.2使用UDAF弱类型实现2.2.3使用UDAF强类型实现1.UDF用户可以通过spark.udf

文章目录1.DataFrame2.DataSet3.RDD、DataFrame、DataSet三者的关系4.使用SQL操作DataFrame类型的数据4.1DSL语法4.2RDD转换为DataFrame4.3DataFrame转换为RDD5.使用SQL操作DataSet的数据5.1使用样例类序列创建DataSet5.2DataSet转换为RDD5.3DataSet和DataFrame相互转换1.D

3.1.1Transformations3.1.2join3.2有状态转换操作3.2.1UpdateStateByKey3.2.2WindowOperations4.DStream输出1.DStream是什么参考博文SparkStreaming

【USparkle专栏】如果你深怀绝技，爱“搞点研究”，乐于分享也博采众长，我们期待你的加入，让智慧的火花碰撞交织，让知识的传递生生不息！

目录1编译Hudi1.1第一步、Maven安装1.2第二步、下载源码包1.3第三步、添加Maven镜像1.4第四步、执行编译命令1.5第五步、HudiCLI测试2环境准备2.1安装HDFS2.2安装Spark3

准备工作：1.安装hdfshttps://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/1096891432.安装sparkspark学习4：spark安装_hzp666的博客

1.下载spark安装包2.配置环境1.cd/bigdata/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2/conf/2.4.添加动态库在hadoop-3.2.2/bin目录下添加hadoop.dll

mapreduce对mysql中的小说数据集进行数据清洗，转为.csv文件上传至hdfs文件系统；3.根据.csv文件结构，使用hive建库建表；4.一半分析指标使用hive_sql完成，一半分析指标使用Spark-Scala

hadoop-3.1.3hbase-2.2.2-bin一、问题描述：在学习林子雨老师编写的《Spark编程基础》时使用如下命令运行jar包读取HBase时出现如下错误：Exceptioninthread