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

Python是一款计算机语言，对大数据分析、人工智能等机器学习、深度学习都提供了大力的支持。它背后有最庞大的“代码库”，也称之它为“胶水语言”。

1.我们为什么要学习pythonpython应用范围广对大数据分析、人工智能中至关重要的机器学习、深度学习都提供了大力支持背后有最庞大的“代码库”习惯称为“胶水语言”2.python能做啥能抢票，数据分析

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.

CancerCell|单细胞测序检测揭示CAR-T脱靶效应（2）原创风不止步图灵基因今天收录于话题#前沿生物大数据分析撰文：风不止步IF=31.743推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：研究利用单细胞分析报告了CAR

《大数据分析：点“数”成金》大数据学习入门级书籍推荐你现在正坐在一座金矿之上，这些金子或被深埋于备份、存档数据之中，或正藏在你眼前的数据集里，它们是提升公司效益、拓展新的商业关系、制订更直观决策的秘诀所在

#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。

一.功能性测试大数据功能主要涉及系统实现面向大数据分析应用的POSIXAPI，包括文件读取与访问控制，元数据操作，锁操作等功能；大数据分析系统的POSIX语义不同，实现的文件系统API也不同，功能测试要覆盖到大数据系统涉及实现的

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。

Cell|计算机模拟人造细胞模型揭示生命奥秘原创旧岛望月亮图灵基因2022-01-3107:03收录于话题#前沿生物大数据分析撰文：旧岛望月亮IF=41.582推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：利用计算机模拟人造细胞

它提供了跨平台、高性能的数据传输和存储解决方案，在数据处理、机器学习和大数据分析等领域有广泛应

5G智能卷烟工厂数字孪生可视化平台是一个集成了5G通信技术、物联网技术、大数据分析技术和人工智能技术的综合性平

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

地下停车场智慧监查系统运用了先进的物联网技术和大数据分析技术，可以对停车场进行全方位的实时监控和管理。该系统具备以下几大功能：（1）智能监控：通过高清摄像头和

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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

2.需要进行分词检索，语义检索3.需要大数据分析符合上面特征都可以考虑，如日志收集、订单数据链查询，文章检索等。1.3为啥选

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.

前者就是很多时候的大数据分析场景，后者则涉及到算法模型，机器学习的范畴。更进一步，人工智能，但机器学习和人工智能，本身其实技术上并没有非常严格的界限。

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

有许多技术可用于分析大数据。这项工作介绍了BDA适用的各种分析技术领域如下。（1）社会分析社交分析是实时数据分析中一个重要且不断发展的分析方法。它分为社交网络(例如，Facebook和LinkedIn)，博客(例如，Blogger和WordPress)，微博客(例如，Twitter和Tumblr)，社会新闻(例如，Digg和Reddit)，社交书签(例如，Delicious和StumbleUpon

【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

本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。选择（Selection）：从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希（LocalitySensitiveHashing,LSH）：这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。FeatureSelectorsVectorSlicerVe

1Spark依赖包来源我们知道Sparkapplication运行加载依赖有三个地方：systemClasspath：Spark安装时候提供的依赖包，${SPARK_HOME}/jars下的包。