例如：@transientvalsparkContext:SparkContext,Scala多行字符串之stripMargin方法https://www.jianshu.com/

起因7/16凌晨，钉钉突然收到了一条告警，一个公司所有业务部门的组织架构表的ETL过程中，数据推送到DIM层的过程中出现异常，导致任务失败。因为这个数据会影响到第二天所有大数据组对外的应用服务中组织架构基础数据，当然，我们的Pla-nB也不是吃素的，一旦出现错误，后面的权限管理模块与网关会自动配合切换前一天的最后一次成功处理到DIM中的组织架构数据，只会影响到在前一天做过组织架构变化的同事在系统上

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。本章节主要讲转换1FeatureTransformersTo

1.下载livylivy为Spark提供了REST接口，有如下特性:*提供交互式shell*批量提交*多用户使用用一个服务(用户模拟)*可以从任何地方使用REST的方式提交*无需对代码进行任何修改wgethttp

目录RDDRDD五大特性RDD创建RDD算子常见的Transformation算子mapflatMapmapValuesreduceByKeygroupByfilterdistinctunionjoinintersectionglomgroupByKeygroupByKey和reduceByKey的区别?sortBysortByKey常见的action算子countByKeycollectredu

什么是livyLivy的特点Livycloudera开发通过REST来连接、管理spark的解决方案从任何地方提交job使用交互式的Scala、Python语言与远程的spark集群进行通信无需更改代码

文章目录一、介绍1.准备工作2.创建SparkSession对象：3.读取数据：4.数据处理与分析：5.停止SparkSession：二、示例1.读取解析csv数据2.解析计算序列数据map\flatmap

DataFrame：这个机器学习API使用来自SparkSQL的DataFrame作为机器学习数据集，它可以包含多种数据类型。例如，一个DataFrame可以有不同的列存

背景开发时遇到一个较为复杂的周期需求，为了适配读取各种数据库中的数据并将数据库数据转换为DataFrame并进行后续的开发分析工作，做了如下代码。在爷们开发这段生产中的代码，可适配mysql,hive,hbase，gbase等等等等，基本涉及到数据库的情况基本可以进行。可以说是非常之NB！！！！！了数据流程：由于该代码片段主要关注数据处理流程，而非实际数据内容，,当然，我也不能把特殊数据给大家展示

Iceberg从入门到精通系列之二十四：SparkStructuredStreaming一、StreamingReads二、StreamingWrites三、Partitionedtable四、流表的维护

Iceberg从入门到精通系列之二十三：Spark查询一、使用SQL查询二、使用DataFrame进行查询三、Timetravel四.Incrementalread五、检查表六、History七、元数据日志条目八

Iceberg从入门到精通系列之二十一：Spark集成Iceberg一、在Spark3中使用Iceberg二、添加目录三、创建表四、写五、读六、Catalogs七、目录配置八、使用目录九、替换会话目录十

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Iceberg从入门到精通系列之二十二：SparkDDL一、SparkDDL二、SparkDDL-创建表三、SparkDDL-PARTITIONEDBY四、SparkDDL-CREATETABLE...

jdk安装必须要求为jdk1.8版本JDK下载后环境变量配置新增系统变量JAVA_HOMEPath新增测试是否安装成功：javac-versionspark安装官网下载，遇到加载不了选项框的情况可以尝试用手机打开网址获取下载链接后下载直接解压

6.列举Spark中常见的端口，分别有什么功能？8.Spark官网中，你常用哪几个模块？11.yarn的原理？14.看过源码？你熟悉哪几个部分的源码？

记录学习kubernetes中的问题（阅读《kubernetes权威指南》）第一章kubernetes入门学习案例时，发现按照书上的过程无法启动pod，报错为“unabletocreatepods:NoAPItokenfoundforserviceaccount

Flink实现高斯朴素贝叶斯在之前的文章中提到了多项式的朴素贝叶斯，在spark的ML里也实现了多项式的朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯，在实际情况当中我们处理的变量除了离散型，还有连续型。

根据《android编程权威指南》一书的前六章写的代码首先MainActivity.javapackagecom.example.test01;importandroidx.appcompat.app.AppCompatActivity

背景现实应用中，数据内部可能存在较高的关联度，如图模型应用。在对这样的数据进行处理时，并行计算框架就会面临较大的挑战，会引入大量的数据连接（join）和聚合（aggregation）操作，带来大量的计算和数据迁移，严重消耗集群资源，因此对此类算法的优化就显得极为重要。互联网上网页权值计算的PageRank算法是一个典型的图模型问题，它依据网页之间的链接指向关系来判断网页的重要性，指向一个网页的链接

我们可以自己实现一个SparkConfig默认配置工具以便统一管理packagecom.yzy.spark;importorg.apache.spark.SparkConf;publicclassSparkConfig

ApacheSpark是一个开源的大数据处理框架，旨在提供高速、易用和通用的大数据分析平台。它所提供的一系列工具和库可以帮助用户处理大规模数据集，并支持复杂的数据分析任务。

随着互联网和物联网的逐渐普及，各行业都开始源源不断产生单源或多源数据，这些高并发的数据具有高度的实时性和明显的时间序列，数据越热的时候处理，获得的业务价值越高。随着数字化转型的深入，企业都在积极建设数据能力，开发数据应用，以实现数据驱动业务。邦盛科技是一家专注于大数据实时智能领域的人工智能厂商，提出“时序中间态”技术体系，针对高并发的热数据可毫秒间完成计算。其核心技术之一是能够实时快速、高并发处理

《一生的忠告》，讲述他给他的孩子从6岁开始写信，通过写信教育孩子的成长，事实证明，这种教育方式是对的，他的儿子在政治上也取得了不错的成绩，信件内容涉及广泛，曾在英国广泛流传，被当成教育孩子和自我成长的权威指南

Spark基础几个重要的概念：RDD：是弹性分布式数据集（ResilientDistributedDataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型；DAG：是DirectedAcyclicGraph

要关闭一个正在运行的Spark任务，你可以使用以下命令来终止执行：yarnapplication-kill将替换为你要关闭的Spark应用程序的ID。

它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/spark流式处理引擎。

●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

Spark介绍什么是Spark专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎类HadoopMapReduce的通用并行计算框架拥有HadoopMapReduce所具有的优点但不同于MapReduce的是Job

spark是基于内存计算的，而mapreduce会将数据暂存在文件系统中，增加了可靠性但降低了性能DAG有向无环图，spark的有向无环图可以减少shuffle，在不需要其他节点数据的情况下(窄依赖)，

目录1.通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？2.hadoop和spark使用场景？3.spark如何保证宕机迅速恢复?

写在前面：我是「nicedays」，一枚喜爱做特效，听音乐，分享技术的大数据开发猿。这名字是来自worldorder乐队的一首HAVEANICEDAY。如今，走到现在很多坎坷和不顺，如今终于明白niceday是需要自己赋予的。白驹过隙，时光荏苒，珍惜当下~~写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录，另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对大数据与机器学习感兴趣，可以关注我的动

1）基于内存spark是基于内存进行数据处理的，MapReduce是基于磁盘进行数据处理的。MapReduce的设计：中间结果保存在文件中，提高了可靠性，减少了内存占用。但是牺牲了性能。

文章目录1Spark简介2Spark的核心组成（5大模块）3Spark的主要特征（4大特征）4Spark对比MapReduce1Spark简介初步了解一项技术，最好的方式就是去它的官网首页，一般首页都会有十分官方且准确的介绍

client提交一个application可能包含多个job，mr中一个mr程序就是一个job，spark中一个DAG就是一个job。

SparkDirectedAcyclicGraph(DAG)是ApacheSpark中的核心概念，它用于描述作业（job）的计算逻辑。

ApacheSpark和ApacheHadoopMapReduce是两个广泛用于大数据处理的开源框架，它们在设计目标、性能表现和功能特性上有显著的不同点：执行模型：MapReduce(MR)：基于批处理模式

SparkShuffle和HadoopMapReduceShuffle是分布式计算框架中处理中间结果的关键阶段，它们的主要区别在于设计原理、执行效率和资源利用率：HadoopMapReduceShuffleSort-based

核心答案1、基于内存学过Spark的应该都知道，Spark是基于内存进行数据处理操作的，而MapReduce则是基于磁盘进行数据处理。

官网的这张图下边有一行字：LogisticregressioninHadoopandSpark迭代场景下spark的处理速度大致是hadoop的100倍。️

Spark比MapReduce（MR）快的原因可以总结如下：内存计算：Spark的核心设计是基于内存的计算模型，它将中间数据尽可能保留在内存中。

hive或spark执行sql时｜一般使用\进行转义split(name,'\\|')但是在python脚本中对｜进行转义时需要\\\进行转义split(name,'\\\\\|')

SparkSQL中org.apache.spark.sql.functions归纳注意，这里使用的是scala2.12.12，spark版本是最新的3.0.1版本1.Sortfunctions/***Returnsasortexpressionbasedonascendingorderofthecolumn

文章目录1.SparkStreaming简介1.1流处理和批处理1.2实时和离线1.3SparkStreaming是什么1.4SparkStreaming架构图2.背压机制3.DStream案例实操1.

文章目录DataSourcesGenericLoad/SaveFunctionsManuallySpecifyingOptionsRunSQLonfilesdirectlySaveModesSavingtoPersistentTablesBucketing,SortingandPartitioningParquetFilesLoadingDataProgrammaticallyPartitionD

sparkimportorg.apache.spark.sql.functions._和importsparkSession.implicits.

#demo1:frompyspark.sqlimportSparkSession,Rowif__name__=='__main__':spark=SparkSession.builder.getOrCreate

)"""作用:返回一个基于已给列名的列信息场景:类似于dataframe格式中提取data["id"],能够进行计算参数:  col:列名  返回:  column:返回一个基于已给列名的列信息"""spark

在《ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南》这本书中如下介绍：异常和中断的效果基本一致，都是暂停当前任务，优先执行紧急事件。因此一般将中断和异常