3、Sparkmapjoin的实现原理？4、Spark的stage如何划分？在源码中是怎么判断属于ShuffleMapStage或ResultStage的？5、SparkreduceByKe

1、输入DStream和Receiver输入（Receiver）DStream代表了来自数据源的输入数据流，在之前的wordcount例子中，lines就是一个输入DStream（JavaReceiverInputDStream），代表了从netcat（nc）服务接收到的数据流。除了文件数据流之外，所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象，该对象是一个关键的组件，用来从数据源接收数

注意：如果Driver写好了代码，eclipse或者程序上传后，没有开始处理数据，或者快速结束任务，也没有在控制台中打印错误，那么请进入spark的web页面，查看一下你的任务，找到每个分区日志的stderr

一、flink介绍Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。

SparkShop(星火商城)B2C商城是基于thinkphp6+elementui的开源免费可商用的高性能商城系统；包含小程序商城、H5商城、公众号商城、PC商城、App，支持页面diy、秒杀、优惠券

clickhouse数据库数据importscala.collection.mutable.ArrayBufferimportjava.util.Propertiesimportorg.apache.spark.sql.SaveModeimportorg.apache.spark.sql.SparkSessiondefgetCKJdbcProperties

有时间为了解决小文件问题，我们把spark.sql.shuffle.partitions这个参数调整的很小，但是随着时间的推移，数据量越来越大，当初设置的参数就不合适了，那有没有一个可以自我伸缩的参数呢

我们来看一下案例：spark-sql>withtest1as>(select'10001'asuid,'xiaomi'asqid>unionall>select'10002'asuid,'huawei'asqid

1.左连接leftjoinspark-sql>withtest1as(>select1asuser_id,'xiaoming'asname>unionall>select2asuser_id,'xiaolan'asname

到了1958年，有位教授对这些石片进行了研究，发现这些“石碟”都被强电流处理过。他又找了位熟懂象形文字的博士对

使用peek()方法可以方便地在流处理过程中调试或记录某些数据。例如，在以下示例中，我们查看每个字符串元素并将其转换为大写，然后将其添加到一个新的List中：Listlist=Arr

准备工作：1、需要安装配置好hive，如果不会安装可以跳转到Linux下编写脚本自动安装hive2、需要安装配置好spark，如果不会安装可以跳转到Spark安装与配置（单机版）3、需要安装配置好Hadoop

它可以用于构建实时流处理应用、日志收集和传输、事件驱动架构等场景。Redis：Redis是一个内存数据库，支持多种数据结构（如字符串、列表、哈希、集合、有序集合等），并提供持久化功能。

best-practices-import-data-spark-nebula-graph本文由合合信息大数据团队柳佳浩撰写1.前言图谱业务随着时间的推移愈发的复杂化，逐渐体现出了性能上的瓶颈：单机不足以支持更大的图谱

valtable1="实时转存数据"valtable2="历史存hdf数据"valdfin1=inputRDD(table1).asInstanceOf[org.apache.spark.sql.DataFrame

SparkSQL编程指南SparkSQL是用于结构化数据处理的一个模块。同SparkRDD不同地方在于SparkSQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地信息，例如:数据结构、计算算子等。

特别是在消息队列领域，ApacheKafka作为一个分布式流处理平台，因其高吞吐量、可扩展性、容错性以及低延迟的特性而广受欢迎。

单列XML扩展成多列遇到了个需求是需要把XML格式的数据拆分成多列的一个需求，本来需要使用spark进行处理的，但是没想到什么优雅的解决方案，所以打算先使用pandas找找感觉。样例数据如下所示。

数据清洗：数据存储到HDFS：使用pyspark对数据进行分析：//数据导入frompysparkimportSparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextsc=

【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！

spark为什么比mapreduce快？

version：2.4.0-cdh6.3.0文章目录sparkproperties常用配置sparktasksparktask使用的cpu核数sparkarchitecturesparkmemorysparkonyarn

背景该sql运行在spark版本3.1.2下的thriftserver下现象在运行包含多个union的sparksql的时候报错（该sql包含了50多个uinon，且每个union字查询中会包含join

文章目录01基本概念02工作原理03优势与劣势04核心组件05Watermark生成器使用06应用场景07注意事项08案例分析8.1窗口统计数据不准8.2水印是如何解决延迟与乱序问题？8.3详细分析09项目实战demo9.1pom依赖9.2log4j2.properties配置9.3Watermark水印作业01基本概念Watermark是用于处理事件时间的一种机制，用于表示事件时间流的进展。在流

它集成了所有常见的集群资源管理器，例如HadoopYARN，但也可以设置作为独立集群甚至库运行,例如Spark的StandaloneMode本节概述了Flink架构，并且描述了其主要组件如何交互以执行应用程序和从故障中恢复

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

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Hive切换引擎(MR、Tez、Spark)1.MapReduce计算引擎(默认)sethive.execution.engine=mr;2.Tez引擎sethive.execution.engine=

Flink是批流统一的处理框架，无论是批处理（DataSetAPI）还是流处理（DataStreamAPI），在上层应用中都可以直接使用TableAPI或者SQL来实现；这两种A

中我们有时候需要分析数据1点到2点的范围,可是经过Region又比较慢，这时候我们就可以定制`TableInputFormat`来实现我们的需求了，我们还可以采用Flink的`DataSet`的方式读取,另外下面还有`Spark

星火大模型-科大讯飞2.修改对应php文件中的key等可以参考文档说明，以及下载demo星火认知大模型WebAPI文档|讯飞开放平台文档中心其中appid等都需要修改还有uid，3.5模型wss://spark-ap

FlinkSql一个简单的测试程序以下是一个简单的FlinkSQL示例，展示了如何使用FlinkTableAPI和FlinkSQL进行基本的数据流处理。

一、Flink基本介绍Spark底层是微批处理,Flink底层则是实时流计算流式计算特点:数据是源源不断产生,两大问题,乱序和延迟Stateful:有状态Flink的三个部分Source:Transactions

在流处理中，我们采用存档和读档的策略，将之前的计算结果进行保存。这样，在系统重启后，我们可以继续处理新数据，而无需重新计算。

在当前的大数据格局中，Spark/Hive/Flink是最为主流的ETL或Strea

stage：一个job任务中从后往前划分，分区间每产生了shuffle也就是宽依赖则划分为一个stage，stage这体现了spark的pipeline思想，即数据在内存中尽可能的往后多计算，最后落盘，

Tachyon为不同的大数据计算框架（如ApacheSpark，HadoopMapReduce,ApacheFlink等）提供可靠的内存级的数据共享服务。

由于我买了坚果云这个软件服务，所以我对云储存并无太大的兴趣，只是有时候要远程回家翻翻服务器上的东西，或者挂着下载个东西，跑个pyspark之类的。

无依赖单机尝鲜NebulaExchange的SST导入本文尝试分享下以最小方式（单机、容器化Spark、Hadoop、NebulaGraph），快速趟一下NebulaExchange中SST写入方式的步骤

文章目录背景安装步骤背景GraphX是Spark中用于图计算的模块.Spark安装包中内置Scala语言的GraphX库,但是对于Python语言的安装包,需要额外进行安装.对于内网服务器,不能访问外网

下面将从创建项目开始，介绍如何创建出一个Flink项目；然后从DataStream流处理和FlinkSQL执行两种方式来带大家学习WordCount程序的开发。

的最新版本是6.15，自带的Python版本是3.7，尝试上传使用Python3.11Python环境打包技术栈Ubuntu22.04（x86）Linuxversion5.15Python3.11.5pyspark3.4.1conda23.10.0conda-pack0.7.1

什么是SparkApacheSpark是一种快速通用的集群计算系统。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持通用执行图的优化引擎。

flink.apache.org/学习资料：https://flink-learning.org.cn/目录数据的时效性流式计算和批量计算流式计算流程和特性分布式计算引擎什么是FlinkFlink中的批和流性能比较Flink流处理特性发展历史

背景Spark3.5.0目前Spark中的实现中，对于多分区的写入默认会先排序，这是没必要的。

大数据技术AIFlink/Spark/Hadoop/数仓，数据分析、面试，源码解读等干货学习资料118篇原创内容公众号1、概述1.1细粒度滑动的影响当使用细粒度的滑动窗口（窗口长度远远大于滑动步长）时，

同时一般查询使用时不会使用所有列，而是只用到几列，所以查询速度会更快压缩比例高因为是列式存储，所以可以对同一类型的一段做压缩，压缩比例高支持的平台和框架多在Hadoop,Spark,Presto,Python

一.flink整体介绍及wordcount案例代码1.1整体介绍从上到下包含有界无界流支持状态特点与spark对比应用场景架构分层1.2示例代码了解了后就整个demo吧数据源准备这里直接用的文本文件gradle

目录前言一、什么是数据倾斜二、发生数据倾斜的表现2.1MapReduce任务2.2Spark任务三、如何定位发生数据倾斜的代码四、发生数据倾斜的原因3.1key分布不均匀3.1.1某些key存在大量相同值

在分布式系统中，Kafka是一种流处理平台，具有高吞吐量、低延迟和可扩展性等特点。在Kafka中，消费者组是一组消费者的集合，它们共同消费一个topic的所有分区。