一、需求分析将CSV文件转为DataFrame，其中CSV包括无头文件和有文件。二、数据展示无头文件的CSV1,张飞,21,北京,802,关羽,23,北京,823,赵云,20,上海,884,刘备,26,上海,835,曹操,30,深圳,90.8有头文件的CSVid,name,age,city,score1,张飞,21,北京,802,关羽,23,北京,823,赵云,20,上海,884,刘备,26,上海

前提：在我的CDH5.10集群中，默认安装的spark是1.6版本，这里需要将其升级为spark2.x版本在线安装：环境我这边是jdk1.8，scala-2.11.x，操作系统Centos6.5一、准备工作

之前对Broadcast有分析，但是不够深入《Spark2.3（四十三）：SparkBroadcast总结》，本章对其实现过程以及原理进行分析。带着以下几个问题去写本篇文章：1）driver端如何实现broadcast的装备，是否会把broadcast数据发送给executor端？2）executor如何获取到broadcast数据？导入Spark一个非常重要的特征就是共享变量。共享变量分为广播变

ApacheSpark3.0.0正式发布啦，ApacheSpark3.0是在Spark2.x的基础上开发的，带来了新的想法和功能。

一：将数据手动导入hive中（1）先将数据和脚本用上传工具传入/home/hadoop中（2）在虚拟机中./hive-f/home/hadoop/createHiveTab.sql运行该命令，数据将手动导入hive中(在这里注意hive-f和hive-e的区别)： ./hive-f/home/hadoop/createHiveTab.sqlhive-f后面指定的是一个文件，然后文件里面直接写sql

基于Spark2.2新闻网大数据实时系统项目1.说明项目代码是参考基于Spark2.x新闻网大数据实时分析可视化系统项目或者大数据项目实战之新闻话题的实时统计分析，谢谢作者分享心得！

Big-Data-ProjectHadoop2.x、Zookeeper、Flume、Hive、Hbase、Kafka、Spark2.x、SparkStreaming、MySQL、Hue、J2EE、websoket

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SparkStreaming整合Kafka一、实验介绍1.1实验内容Kafka是一个分布式的发布-订阅式的消息系统，可以作为DStream的高级数据源，本部分以单击统计为例介绍SparkStreaming程序从kafka中消费数据，包括两部分（基于KafkaReceiver方式，基于KafkaDirect方式)。1.2先学课程1.2先学课程Hadoop入门进阶课程：https://www.shiy

关于spark的相关笔记尽力基于spark2.x版本（其实在我目前使用的情况下，1.x与2.x内容基本别无二致）。使用2.x的原因是之前在使用1.6时踩过坑，换2.x后完美解决，该坑我会在之后的

Spark提供了三种主要的与数据相关的API：RDD、DataFrame、DatasetRDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6)imageRDDRDD是Spark提供的最主要的一个抽象概念（ResilientDistributedDataset），它是一个element的collection，分区化的位于集群的节点中，支持并行处理。

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catalyst不仅仅是sql的一个解析器引擎，应看做spark新一代的解析器引擎，扩展到sparkstreaming、saprksql、graph等等；catalyst非常方便添加优化的技术，随意扩展，spark2

1.spark1.x升级到spark2.x对于普通的spark来说,变动不大:举一个最简单的实例:spark1.x1publicstaticJavaRDDworkJob(JavaRDDspark1Rdd

Spark2.x中，当某列保存的数据是一个结构数组时，没有一种漂亮的取出方式，只能通过rdd去取。

Spark2.11两种流操作+KafkaSpark2.x自从引入了StructuredStreaming后，未来数据操作将逐步转化到DataFrame/DataSet，以下将介绍Spark2.x如何与Kafka0.10

转自：http://blog.leanote.com/post/kobeliuziyang/Spark2.x%E8%BF%9E%E6%8E%A5Kafkaspark连接kafkaAPI各参数详细讲解一Spark

我这里主要是改为了spark2.x的方式kafka生产数据闲话少叙，

简介：在我的CDH5.11集群中，默认安装的spark是1.6版本，这里需要将其升级为spark2.x版本。

文章目录1、简介2、内存分配2.1、静态内存管理器2.2、统一内存管理器2.2.1、堆内内存(On-heapMemory)2.2.2、堆外内存(Off-heapMemory)3、Execution内存和Storage内存动态调整4、Task之间内存分布5、参考1、简介  spark作为基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模型在整个系统中起着非常重要的作用。Spark应用程序包括两个JVM进程，Dr

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载!!欢迎访问:https://blog.csdn.net/qq_21439395/article/details/80773121交流QQ:8242034531.Spark内存管理之—OFF_HEAP1.1.存储级别简介Spark中RDD提供了多种存储级别，除去使用内存，磁盘等，还有一种是OFF_HEAP，称之为使用JVM堆外内存。使用OFF_HE

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笔者杯具的发现，这个版本对于spark2.x还不能完全支持，自然就无法使用spark2.x以后带来

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由于spark读取csv时，默认编码格式是utf-8，如果csv文件的格式是其他，需要加上编码格式的设定例：如果csv格式为GBKimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName(“demo”).getOrCreate();如果用默认格式utf-8读取：vardata=spark.read.

spark2.x连接cassandra示例importorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.sql.

Spark2.X中SparkSQL的入口点：SparkSession。

内幕深度解密和学习最佳实践观点1：从Spark2.0开始，Spark本身成为了编译器90%左右都是在基于Hive做SQL多维度数据分析，现在的主要的潮流是SparkSQL+Hive；StructuredStreaming是Spark2

1.创建springboot项目引入spark依赖项目结构项目pom文件项目使用spark2.4.5依赖中自带scala无需安装com.lionlispringboot-spark-demo1.0-SNAPSHOTorg.springframework.bootspring-boot-starter-parent2.1.13.RELEASE2.11.122.4.5org.apache.sparks

Spark2.X中的第二代Tungsten性能之所以能够提升10倍左右的原因：1、去掉了虚函数的调用，极大的减少了CPU指令的无用的消耗！2、数据直接放在寄存器中，至少提升了一个数量级的数据读写熟读！

ApacheSpark3.0建立在Spark2.x的许多创新基础之上，带来了新的想法并持续了很长时间。正在开发的长期项目。

Spark处理多种数据源一、实验介绍1.1实验内容SparkSQL通过DataFrame接口可以支持Parquet、JSON、Hive等数据源，将DataFrame注册为临时视图，可以允许你在数据上运行SQL查询语句，并且可以通过JDBC连接外部数据源。前面的介绍中，我们已经涉及到了Hive，这里不再赘述。本节讲解Parquet，JSON，及JDBC数据库连接等。1.2实验知识点Parquet数据

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普通shuffle操作的原理剖析（spark2.x弃用）每一个Job提交后都会生成一个ResultStage和若干个ShuffleMapStage,其中ResultStage表示生成作业的最终结果所在的

2.1版本是第二个Spark2.x版本。

spark2.x向mongodb中读取写入数据，读取写入相关参数参考https://docs.mongodb.com/spark-connector/current/configuration/#cache-configuration

问题或建议，请公众号留言;如果您觉得“大数据开发运维架构”对你有帮助，欢迎转发朋友圈从微信公众号拷贝过来，格式有些错乱，建议直接去公众号阅读经过小半年的努力，终于把Spark2.x主流程部分的代码看完了

1、概述在Spark中很多地方都涉及网络通信，比如Spark各个组件间的消息互通、用户文件与Jar包的上传、节点间的Shuffle过程、Block数据的复制与备份等。Spark2.0之后，master和worker之间完全不使用akka通信，改用netty实现。因为使用Akka要求message发送端和接收端有相同的版本，为了避免Akka造成的版本问题，给用户的应用更大灵活性，决定使用更通用的RP

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本次项目是基于企业大数据经典案例项目（大数据日志分析），全方位、全流程讲解大数据项目的业务分析、技术选型、架构设计、集群规划、安装部署、整合继承与开发和web可视化交互设计。项目代码托管于github，大家可以自行下载。一、业务需求分析捕获用户浏览日志信息实时分析前20名流量最高的新闻话题实时统计当前线上已曝光的新闻话题统计哪个时段用户浏览量最高二、系统架构图设计三、系统数据流程设计四、集群资源规