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

在流式大数据处理框架中，Exactly-Once语义对于确保每条数据精确地只被消费一次（避免重复读取和丢失读取）非常重要。下面将介绍Flink是如何实现Exactly-Once语义的。

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

随着科技的不断发展，船舶制造行业也在不断寻求创新和提高效率的途径。其中，HOOPS技术作为一种先进的三维可视化和工程协作技术，正逐渐成为船舶制造领域的关键工具。本文将深入探讨HOOPS技术在船舶制造行业的应用，探讨其带来的优势和创新。HOOPS中文网http://techsoft3d.evget.com/一、HOOPS技术概述HOOPS技术是一种由TechSoft3D公司开发的三维图形库，具有高性

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。

问题：用pyspark处理df1,df1有三列，第一列是商品pid,第二列是商品name,第三列是候选标品cid_list(有多个cid),将df1中的cid_list拆开,转换成一个商品id和name

目录导致gc因素内存不充足的时候，出现的问题降低cache操作的内存占比调节executor堆外内存与连接等待时长调节executor堆外内存调节连接等待时长SparkJVM参数优化设置Sparkstreaming

以最小化的成本学习和测试Hadoop；搭建基于Hadoop的上层应用，比如单机Spark环境需要先拥有单机的Hadoop；如果需要搭建分布式集群环境的Hadoop环境，请参考另外一篇：Hadoop3.x

今天使用java连接neo4j执行查询的时候遇到了这个问题，报错如下：[qtp581715564-18]ERRORspark.http.matching.GeneralError-org.neo4j.driver.exceptions.ResultConsumedException

1.业务场景与现状趣头条是一家依赖大数据的科技公司，在2018-2019年经历了业务的高速发展，主App和其他创新App的日活增加了10倍以上，相应的大数据系统也从最初的100台机器增加到了1000台以上规模。多个业务线依赖于大数据平台展开业务，大数据系统的高效和稳定成了公司业务发展的基石，在大数据的架构上我们使用了业界成熟的方案，存储构建在HDFS上、计算资源调度依赖Yarn、表元数据使用Hiv

SparkSql读取外部Hql文件的公共类开发SparkSQL与Hive的区别简介一、什么是SparkSQL？

Spark上的Hive在提供相同功能的同时提供比MapReduce上的Hive更好的性能。在Spark上运行Hive不需要更改用户查询。

Spark管理资源有两种方式：静态资源分配和动态资源分配。静态资源分配：spark提交任务前，指定固定的资源，在spark运行任务过程中，一直占用这些资源不释放，job运行结束后才会释放。

一部署Spark客户端1.1部署spark3客户端tar-zxvfspark-3.3.1-bin-3.0.0-cdh6.3.2.tgz-C/opt/cloudera/parcels/CDH/libcd/

大数据-Spark调优（一）分配更多的资源分配更多的资源是性能优化调优的王道，就是增加和分配更多的资源，这对于性能和速度上的提升是显而易见的，基本上，在一定范围之内，增加资源与性能的提升，是成正比的；写完了一个复杂的

目录一、Spark的调优1、更改序列化为kryo2、配置多临时文件目录3、启动推测执行机制4、某些特定场景，用mapPartitions代替map5、避免使用collect二、Spark的共享变量1、广播变量

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博客目录3.1

概述：基于内存计算三大分布式计算系统：Hadoop、Spark、Storm特点：采用有向无环图DAG作业调度运行速度快循环数据流容易使用：可以通过SparkShell交互式编程用途：SQL查询、流式计算

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

运行pyspark时出现以下错误---------------------------------------------------------------------------Py4JJavaErrorTraceback

安装配置pyspark，计算时报错如下：UsingSpark'sdefaultlog4jprofile:org/apache/spark/log4j-defaults.propertiesSettingdefaultloglevelto"WARN

背景：pyspark任务中，调用了udf处理数据，并使用了链接:pyspark并行调用udf函数的方式，报错如上。但是在python中很少遇到整型越界问题。

Pycharm配置了SSH服务器和Anaconda的python解释器，如果没有配置可参考大数据单机学习环境搭建(8)Linux单节点Anaconda安装和Pycharm连接Pycharm执行的脚本执行如下pyspark_model.py

Hadoop整体设计Hadoop框架是用于计算机集群大数据处理的框架，所以它必须是一个可以部署在多台计算机上的软件。部署了Hadoop软件的主机之间通过套接字(网络)进行通讯。

而且CDN上的访问日志一般都非常大，需要用大数据处理架构来进行处理，本文描述了一种利用hadoop+spark来处理大量CDN日志的方法，当然本方

Flink和Spark一样，都有支持广播变量这定义。广播变量，可以理解成为日常的广播，是一个公共的变量。广播变量创建后，它可以运行在集群中的任何function上，而不需要多次传递给集群节

具体而言：大数据处理与分析：AI拥有强大的数据处理能力，可以在短时间内对海量数据进行挖掘和学习，发现其中隐藏的规律、趋势和关联性，这对于商业智能、科研探索以及预测模型构建等领域具有重大价值。

--------hive数据仓库hive底层执行引擎有MapReduceTezSpark压缩GZIPLZOSnappyBZIP2等存储TextFileSequenceFileRCFileORCParquetUDF

https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/91456422一、spark-submit脚本分析spark-submit的脚本内容很简单:#如果没设置

Parquet是一种用于列式存储和压缩数据的文件格式，广泛应用于大数据处理和分析中。Python提供了多个库来处理Parquet文件，例如pyarrow和fastparquet。

问题我在本地使用IntellijIdea打包了一个spark的程序jar包，放到linux集群上运行，报错信息是：Unsupportedmajor.minorversion52.0环境本机系统->windows10

解决方法本来应该可以在anaconda上直接搜索安装，但是非常慢，而且还有错误，说python3.8无法和和pyspark3.1.2兼容，需要安装python3.8之前的版本才行。

基于云平台的计算机考试辅导小程序应运而生，它利用云计算的强大数据处理能力和便捷的服务模式，为学习者提供一个随时随地可以访问的学习环境。这

Spark:Spark是一个兼容Hadoop数据源的内存数据处理平台，运行速度相比于HadoopMapReduce更快。

目录大数据入门系列文章1.大数据入门-大数据是什么2.大数据入门-大数据技术概述(一)一、简介二、技术详解1.分布式协调服务：Zookeeper2.分布式资源管理器：Yarn3.计算引擎：Spark4.

我们来简单的回顾一下内容1.编程语法语法编程并发编程网络编程多线程/多进程/协程数据库编程MySQLRedisMongoDB2.机器学习3.全栈开发4.数据分析Numpy+pandas+MatplotlibHadoopSpark5

利用Flink来读写Hive的表Flink打通了与Hive的集成，如同使用SparkSQL或者Impala操作Hive中的数据一样，我们可以使用Flink直接读写Hive中的表。

Spark的核心是建立在统一的抽象RDD之上，使得Spark的各个组件可以无缝进行集成，在同一个应用程序中完成大数据计算任务。

问题描述当你遇到org.apache.spark.SparkException:AmasterURLmustbesetinyourconfiguration错误时，这意味着你的Spark应用程序尝试启动时没有找到有效的

目录部署模式概述1.LocalMode2.StandaloneMode3.YARNMode4.MesosMode5.KubernetesMode部署模式选择部署模式概述ApacheSpark支持多种部署模式

在Driver程序中定义的外部变量或连接不能在算子中直接使用，因为它们不会被序列化并发送到各个Executor。如果需要在算子使用外部资源，应该在算子内部初始化这些资源。例如，将RDD数据写入数据库可以这样实现：rdd.foreach(record=>{//在这里初始化数据库连接valconnection=createNewConnection()//假设这是创建连接的函数connection.s

pwd=e20h提取码：e20h将spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tar.gz压缩包到node1下的/export/server目录1.2解压压缩包tar-zxvf/export

环境：spark-2.1.0-bin-hadoop2.71.Spark启动警告：neitherspark.yarn.jarsnotspark.yarn.archiveisset，fallingbacktouploadinglibrariesunderSPARK_HOME