通过spark-submit会固定占用一占的资源，有什么办法，在任务不运作的时候将资源释放，让其它任务使用呢，yarn新版本默认已经支持了，我们使用的是HDP。

文章目录配置说明安装hadoop安装Spark测试安装成功配置说明Scala-3.18+Spark-3.5.0Hadoop-3.3.6安装hadoop从这里下载相应版本的hadoop下载后解压，配置系统环境变量

目录0需求分析1数据准备3数据分析4小结0需求分析需求：表如下user_idgood_namegoods_typerk1hadoop1011hive1221sqoop2631hbase1041spark1351flink2661kafka1471oozie108

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每日top3热点搜索词统计Demo1、数据格式：日期用户搜索词城市平台版本2、需求：1、筛选出符合查询条件（城市、平台、版本）的数据2、统计出每天搜索uv排名前3的搜索词3、按照每天的top3搜索词的uv搜索总次数，倒序排序4、将数据保存到hive表中3、实现思路：1、针对原始数据（HDFS文件），获取输入的RDD2、使用filter算子，去针对输入RDD中的数据，进行数据过滤，过滤出符合查询条件

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

SQL、Hive中的SQL和Spark中的SQL（即SparkSQL）都是用于处理和分析数据的查询语言，但它们在实现、性能、应用场景等方面存在一些明显的区别和联系。

前置pipinstallpyspark为了支持py4j的使用，需要进行如下设置，并修改了java_gateway.py中的env['_PYSPARK_DRIVER_CALLBACK_HOST']='127.0.0.1

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【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！

拿到系统后，部署系统是第一件事，那么系统部署成功以后，各个节点都启动了哪些服务？部署图image.png从部署图中可以看到整个集群分为Master节点和Worker节点，相当于Hadoop的Master和Slave节点。Master节点上常驻Master守护进程，负责管理全部的Worker节点。Worker节点上常驻Worker守护进程，负责与Master节点通信并管理executors。Driv

操作软件：旋风PDF编辑器下载地址：http://www.679sparkle.com/pdfeditor1.运行旋风PDF编辑器，打开你想要编辑的文件。

SparkStreaming在状态管理这块做的不好,很多时候需要借助于外部存储(例如Redis)来手动管理状态,增加了编程的难度.访问redis需要通过网络访问，增大处理时间状态一致性问题，可能会造成数据的不一致

MapReduce主要是依靠开发者通过Spark来实现功能的，开发者可以通过实现Map和Reduce相关的方法来进行数据处理。为了简单的展示这个过程，我们将手工编写一个字数统计程序。

需求：根据tomcat日志计算url访问了情况，具体的url如下，要求：区别统计GET和POSTURL访问量结果为：访问方式、URL、访问量测试数据集：在CODE上查看代码片派生到我的代码片196.168.2.1--[03/Jul/2014:23:36:38+0800]“GET/course/detail/3.htmHTTP/1.0”200384350.038182.131.89.195--[03

文章来源：https://blog.csdn.net/qq_42107047/article/details/80239094感谢大神分享~~~~~一：大数据的概述1.1Spark是什么？ 

我们的【Spark重点难点】系列继续更新。以往的系列：我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？

深入理解SparkBlockManager：定义、原理与实践1.定义Spark是一个开源的大数据处理框架，其主要特点是高性能、易用性以及可扩展性。

操作场景Spark系统在运行含shuffle过程的应用时，Executor进程除了运行task，还要负责写shuffle数据，给其他Executor提供shuffle数据。

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https://blog.51cto.com/u_16099325/6763760`javaspark官方文档sparkjavaapi手册http://www.17bigdata.com/book/spark

目录1.什么是OLAP2.OLAP引擎的常见操作3.OLAP分类MOLAP的优点和缺点ROLAP的优点和缺点4.并发能力与查询延迟对比5.执行模型对比5.OLAP引擎的主要特点5.2SparkSQL、FlinkSQL5.3Clickhouse5.4Elasticsearch5.5Presto5.6Impala5.7Doris5.8Druid5.9Kylin

以下程序代码基于spark，使用scala语言，测试时间：2018-08-03str1和str2相似度=1-Levenshtein距离/max(length(str1),length(str2))valdf

MMLSpark，即MicrosoftMachineLearningforApacheSpark，是微软开源的一个针对ApacheSpark的深度学习和数据可视化的库。

1.sparksql的日期转换一般使用两种形式第一种使用to_timestamp(REACHTIME1,"yyyy-MM-ddHH24:mi:ss")//它将字符串时间转换为日期类型例如2018-10-

但项目上线到生产环境，检查sparkstreaming的job，发现数据在merge写入到数据湖时，往往超过1小时。

排查Sparkstreaming数据写入时间过长问题，一方面是因为程序写数据湖小文件问题。在解决了小文件问题后，还是不能达到预期的1分钟一个batch。

第1关：数据清洗--过滤字段长度不足的且将出生日期转：packagecom.yyimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.sql.

使用Spark来处理国际业务数据，涉及到数据时区转换，在实际项目中出现时区转换问题。

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一、Flink实时计算第一章：Flink快速入门1.Flink架构2.Flink应用场景3.FlinkVSSpark4.实时计算技术选型第二章：Flink项目构建与测试1.快速构建Flink项目2.第一个

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

NEWS近日，由中国人民银行指导的北京金融科技产业联盟公布2023年度十佳课题评选结果，由openGauss社区牵头的《资源池化数据库金融关键业务场景技术研究》荣获了“北京金融科技产业联盟2023年度十佳课题

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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

2018年11月18日下午两点半在正析心理干预技术研究所开展公益心理沙龙活动。活动中，方萍老师通过游戏，角色扮演，理论讲解，OH卡体验，催眠引导等多种形式给大家分享了关于安全感的获得。

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？

信创工委会是由从事软硬件关键技术研究、应用和服务的单位发起建立的非营利性社会组织，旨在实现信息技术领

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

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