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。

博主介绍：✌全网粉丝100W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌由于篇幅限制，想要获取完整文章或者源码，或者代做，可以给我留言或者找我聊天。感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人。1.DrissionPage自动化Python爬虫工具采

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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

Authorization博客中涉及到的所有源码均可前往Github下载：https://github.com/NingNing0111/spring-security-study 在我们解决完Authentication认证之后,就需要进行授权。Authorization就是授权的意思，在SpringSecurity中，无论你是采用何种方式进行认证的，其授权服务都可以在我们的Spring应用中使

Authentication博客中涉及到的所有源码均可前往Github下载：https://github.com/NingNing0111/spring-security-study Authentication是"认证"的意思，在实际开发中，我们的系统需要有一套认证和授权服务来保证我们系统的安全性,在Java生态中，主要有SpringSecurity和ApacheShiro两个安全框架可以完成认

博客中涉及到的所有源码均可前往Github下载：https://github.com/NingNing0111/spring-security-studySpringSecurity概述官网介绍：SpringSecurityisapowerfulandhighlycustomizableauthenticationandaccess-controlframework.Itisthede-facto

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

一、解压链接：https://pan.baidu.com/s/1O8u1SEuLOQv2Yietea_Uxg提取码：mb4htar-zxvf/opt/software/spark-3.0.3-bin-hadoop3.2

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

OkHttp的请求过程上篇文章说到OkHttp的请求过程是在getResponseWithInterceptorChain()里，下面分析下请求和响应过程，先看下这个方法实现：internalfungetResponseWithInterceptorChain():Response{//Buildafullstackofinterceptors.valinterceptors=mutableLis

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

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？

前言上一篇文章Vue源码解读（5）——全局API详细介绍了Vue的各个全局API的实现原理，本篇文章将会详细介绍各个实例方法的实现原理。目标深入理解以下实例方法的实现原理。vm.$setvm.

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

下载源码1.克隆git地址到本地#下载nacos源码gitclonehttps://github.com/alibaba/nacos.git2.切换分支到1.4.7,maven编译(3.5.1+)3.找到启动类com.alibaba.nacos.Nacos4.启动VM参数设置单机模式,RUN启动类-Dnacos.standalone=true5.启动本地服务注册到本地nacos注:nacos1.4

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。