前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数
Spark客户端需要依次轮询到Active NameNode才能正确执行。 查看hdfs-site.xml配置，配置在hdfs-site.xml中的FailoverProxyProvider接口为ConfiguredFailoverProxyProvider。源码实现为：从hdfs-site.xml中查找所有的dfs.namenode.rpc-address键，依次遍历尝试，直到找到ActiveNameNode。
spark数据清洗 1.Scala常用语法 运用maven创建项目，需要导入如下依赖： <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.1.1</version> </dependency> main方法： def main(a
------------恢复内容开始------------ 1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 Shark提供了类似于Hive的功能，与Hive不同的是，Shark把SQL语句转换成Spark作业，而不是MAPreduce作业。为了实现Hive的兼容，Shark重用了Hive中的Hive SQL解析、逻辑执行计划翻译、执
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 为了将SQL语句转为Spark应用程序，简化编程，Spark团队开发了Shark（Hive on Spark）。但由于Shark完全按照Hive设计，难以添加新的优化；并且，Spark线程级别并行，Mapreduce进程级别并行，Spark在兼容Hive时存在线程安全问题，Shark后来停止
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 SparkSQL出现的原因 hive是shark的前身，shark是sparkSQL的前身，sparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了hive的限制，hive是hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序复杂性。同时也由
1. 请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 1.1 出现原因 SparkSQL的出现源于shark存在线程安全问题和维护语法补丁问题，所以将SparkSQL拿出独立发展。SparkSQL代码由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 为了将SQL语句转为Spark应用程序，简化编程，Spark团队开发了Shark（Hive on Spark）。但由于Shark完全按照Hive设计，难以添加新的优化；并且，Spark线程级别并行，Mapreduce进程级别并行，Spark在兼容Hive时存在线程安全问题，Shark后来停止
持久化 scm.cache() 总共有多少学生？map(), distinct(), count() 开设了多少门课程？ 每个学生选修了多少门课？map(), countByKey() 每门课程有多少个学生选？map(), countByValue() 多少个100分？ Tom选修了几门课？每门课多少分？filt
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用
4. PySpark-DataFrame各种常用操作 基于df的操作： 打印数据 df.show()默认打印前20条数据 打印概要 df.printSchema() 查询总行数 df.count() df.head(3) #list类型，list中每个元素是Row类 输出全部行 df.collect() #list类型，list中每个元素是Row类 查询概况 df.describe().show()
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 spark产生：为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板 随着Spark的发展，Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应
7.Spark SQL 1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 Spark SQL的前身是 Shark，Shark最初是美国加州大学伯克利分校的实验室开发的Spark生态系统的组件之一，它运行在Spark系统之上，Shark重用了Hive的工作机制，并直接继承了Hive的各个组件， Shark将SQL语句的转换从MapReduce作业替
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 答：1.关系数据库已经很流行 2.关系数据库在大数据时代已经不能满足要求•首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理•在实际大数据应用
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用
1. 环境：mysql 8.0.28、mysql驱动5.1.17 2. BUG描述：使用spark连接mysql出现错误 2.1 spark连接mysql语句 //TODO 创建SparkSQL的运行环境 val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL") val spark = SparkSession.builder().config(spark
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 SparkSQL出现的原因 hive是shark的前身，shark是sparkSQL的前身，sparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了hive的限制，hive是hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序复杂性。同时也由
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 SparkSQL出现的原因: SparkSQL的前身Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出了SparkSQL项目。 SparkS
写在前面 必须要先保证hadoop是正常启动的，hadoop安装配置见《CentOS7安装Hadoop集群》 HIVE是正常的，Hive安装配置见《CentOS7安装Hive》 Spark是正常的，Spark安装配置见《CentOS7安装Spark集群（yarn模式）》 其它配置 HDFS创建以下路径，用于存储相关jar包 解压缩spark-3.0.0-bin-wit
lyzx1,19 lyzx2,20 lyzx3,21 lyzx4,22 lyzx5,23 lyzx6,24 lyzx7,25 托塔天王 lyzx7,25,哈哈 package com.zxwa.live.process.test import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object ScalaTs { def main(args: Array[String]):
# Start HDFS hadoop-daemon.sh start namenode hadoop-daemon.sh start datanode # Start YARN yarn-daemon.sh start resourcemanager yarn-daemon.sh start nodemanager # Start MRHistoryServer mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # Sta
