本文为Spark2.0版本的源码分析，其他版本可能会有所不同TaskScheduler作为资源调度器的一个重要职责就在：集群可用资源发生变化（比如有新增的executor，有executorlost等）

1、Shuffle流程spark的shuffle过程如下图所示，和mapreduce中的类似,但在spark2.0及之后的版本中只存在SortShuffleManager而将原来的HashShuffleManager

Spark2.0版本以上使用是Scala2.11版本。

SparkSession-Spark的一个全新的切入点SparkSession是Spark2.0引如的新概念。SparkSe

本教程采用Spark2.0以上版本（比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等）搭建集群，同样适用于搭建Spark1.6.2

从Spark2.0开始，DataFrames和Dataset可以表示静态的，有界的数据，以及流式无界数据。

本文把spark基本操作函数方法详细描述，并应用实践sparkSesion：是对在spark2.0后出现了sparksession的方法来声明sparkconf和context：是spark早期版本的数据生成

Spark2.0系列引入了一个更加简单和更高性能的累加器API，如在1.X版本中可以这样使用累加器：valsparkSession=SparkSession.builder().master("local

一，基本介绍本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。

阅读更多Spark2.x+Python大数据机器学习实战网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1L85oIw969Pctpmc2zQxHDQ提取码:a3nn本课程系统讲解如何在Spark2.0

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当我们在使用spark1.6的时候，当我们创建SQLContext读取一个文件之后,返回DataFrame类型的变量可以直接.map操作，不会报错。但是升级之后会报一个错误，如下：报错：Noimplicitsfoundforparameterevidence$6:Encoder[Unit]主要的错误原因为： error:Unabletofindencoderfortypestoredina Dat

spark2.0中初步提供了一些内置

流式计算的现状大多数的流式计算引擎（比如storm、sparkstreaming等）都仅仅关注流数据的计算方面：比如使用一个map函数对一个流中每条数据都进行转换，或者是用reduce函数对一批数据进行聚合。但是，实际上在大部分的流式计算应用中，远远不只是需要一个流式计算引擎那么简单。相反的，流式计算仅仅在流式应用中占据一个部分而已。因此现在出现了一个新的名词，叫做持续计算/应用，continuo

Spark版本：2.4.0语言：Scala任务：分类这里对数据的处理步骤如下：载入数据归一化PCA降维划分训练/测试集线性SVM分类验证精度输出cvs格式的结果前言从Spark2.0开始，Spark机器学习

spark2.0主要就是DataSet的成熟api，提供比rdd原生api更高level的抽象api，更加方便我们的数据开发工作。

笔者的环境为：centos7.该文章主要是讲述了在centos7上搭建spark2.0的具体操作和spark的简单使用，希望可以给刚刚接触spark的朋友一些帮助。

RDD和Dataset最大的不同在于，RDD是low-level的API和内核，Dataset实际上基于底层的引擎构建的high-level的计算引擎。1、RDD使用场景1、如果我们需要对数据集进行非常底层的掌控和操作，比如说，手动管理RDD的分区，或者根据RDD的运行逻辑来结合各种参数和编程来进行较为底层的调优。因为实际上Dataframe/Dataset底层会基于whole-stagecode

简单的来说，SparkSession是Spark2.0版本中SparkContext更好用的接口packagecom.imooc.sparkimportorg.apache.spark.sql.SparkSession

从5.0版本开始，支持spark2.0。把elasticsearch-hadoop-xxx.jar放在spark的类路径(classpath)中。

读取数据源创建DataFrame在spark2.0之后，SparkSession封装了SparkContext，SqlContext，通过SparkSession可以获取到SparkConetxt,SqlContext

DataSet是spark2.0提出来的新东西，我们来玩一下：这次我们就不用SparkContext了，所以我们也不需要SparkConf了。

主要介绍了一下几点：1矩阵分解的几种算法2spark使用矩阵分解的几种方式，1ml包中使用，2mllib包中的使用，其实有不调用包自己写的案列（可以去看看哈，就在example目录）3使用ALS做推荐的一个比较详细的流程：1自迭代确定比较优的参数是，2使用参数训练模型，3使用模型推荐topn的物品给用户4讲了怎么自迭代ALS算法参数，感觉这个还重要点5提交spark的报了一个错误，已经错误解决方式

一输入源spark2.0中初步提供了一些内置的source支持。filesour

从Spark2.0开始，您可以使用SparkSession将其作为一个内容来完成：valspark=SparkSession.builder.config(conf).get

从Spark2.0开始，DataFrame和Dataset可以表示静态（有界数据）

在spark2.0中,HiveContext,SQLContext,StreamingContext,SparkContext都被聚合到了spark模块中。

自动Spark2.0发布以来，官方最开始推荐的代码由finalSparkConfconf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName("---");finalJavaSparkContextctx

转载：https://blog.csdn.net/qq_34531825/article/details/52347220PCA在Spark2.0用法比较简单，只需要设置：.setInputCol(“features

《Spark2.0技术预览：更容易、更快速、更智能》文章中简单地介绍了Spark2.0带来的新技术等。Spark2.0是ApacheSpark的下一个主要版本。

安装前提Java8安装成功zookeeper安装参考：CentOS7.5搭建Zookeeper3.4.12集群hadoop安装参考：CentOS7.5搭建Hadoop2.7.6集群Scala安装成功注意：从Spark2.0

个月左右的因为还有平时上课所以学的比较零散，有不足的地方希望大家指出来）对于刚刚入spark的小白（metoo）来说我觉得你们很有必要读读这篇介绍，你可能看不懂，你也有可能觉得没什么实在的内容，但是我劝你好好看看，看完之后对你的学习spark2.0

在Spark2.0之后，引入了SparkSession新概念。SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext

由于Estimator类是PipelineStage的子类，所以可以运用spark2.0的管道操作。importorg.apache.spark.ml.util.

模型思想窗口操作应对数据延迟就绪补充：关于OutputMode模型思想从Spark2.0开始，SparkStreaming引入了一套新的流计算编程模型：StructuredStreaming，开发这套API

CDH5.12.0如何升级到Spark2.0版本标签（空格分隔）：大数据平台构建一：CDH5.12.0的spark2.0的概述：二：如何在CDH5.12.0上面升级spark2.0三：在cdh5.12.0CM

packagecom.gm.hive.SparkHive;importjava.text.SimpleDateFormat;importjava.util.Arrays;importjava.util.Collection;importjava.util.Date;importjava.util.HashMap;importjava.util.List;importjava.util.Map;im

packagecom.gm.hive.SparkHive;importorg.apache.spark.sql.Dataset;importorg.apache.spark.sql.Row;importorg.apache.spark.sql.SaveMode;importorg.apache.spark.sql.SparkSession;importjava.util.Properties;/*

前言已完成安装ApacheHive，具体安装步骤请参照，Linux基于Hadoop2.8.0集群安装配置Hive2.1.1及基础操作补充说明Hive中metastore（元数据存储）的三种方式：内嵌Derby方式Local方式Remote方式[一]、内嵌Derby方式这个是Hive默认的启动模式，一般用于单元测试，这种存储方式有一个缺点：在同一时间只能有一个进程连接使用数据库。配置文件hive-s

SparkMLlib是Spark中专门用于处理机器学习任务的库，但在最新的Spark2.0中，大部分机器学习相关的任务已经转移到SparkML包中。

在Spark2.0之后版本中，当对DataFrame对象进行transformation操作的时候，编译阶段不会报错，但是运行阶段就会抛出异常，提示这样的错误信息：:26:error:UnabletofindencoderfortypestoredinaDataset.Primitivetypes

2018/03/20/low-latency-continuous-processing-mode-in-structured-streaming-in-apache-spark-2-3-0.html在Spark2.0

我尝试了安装spark2.0版本和spark2.1版本，均告成功。这里做一下安装spark2.1版本的步骤记录。官网发布Cl

但鉴于Spark2.0以后变化较大，为了方便新来员工技术发展，我决定把Spark1.6升级为spark2.2版本（2.3版本刚出不久，算是最新了）。

摘要：spark2.0已经发布，本期整理了一些spark的好文（包括最佳实践、原理等）推荐给大家。

1.拷贝如下jar包到sparkhome/jars（spark2.0之前是sparkhome/jars（spark2.0之前是{spark_home}/lib):hbase-protocol-1.2.0

我们在“hadoop学习1--hadoop2.7.3集群环境搭建”“spark学习1--centOS7.2下基于hadoop2.7.3的spark2.0集群环境搭建”中已经将hadoop、spark的集群环境都搭建起来了

从Spark2.0开始，spark.mllib包中的基于RDD的API已经进入了维护模式。Spark的主要的机器学习API现在是spark.ml包中的基于DataFrame的API。有什么影响？M

Dataset是从Spark1.6开始引入的一个新的抽象，当时还是处于alpha版本；然而在Spark2.0，它已经变成了稳定版了。

在Spark2.0以后一般使用SparkSession来操作DataFrame、Dataset来完成数据分析。