前言 一转眼已经是2022年1月9日了，跨年的节点会发生很多系统性的大事，对于普通人来讲就是跨过一个新的公元年2021->2022,对于生产系统来说，尤其是离线系统，需要发生年结，虽然期望平稳度过，但是实际情况总归没那么太平，所以每次到了这种节点，我们都是第一个flag，新的一年，好好睡觉!! 202
上一篇文章中，我们使用了Scala语言调用Spark SQL接口进行了开发，本篇文章我们使用Java语言进行同样业务功能的处理，依然是对JSON、Txt文本进行处理。 JSON和Txt文件内容如下所示： {"name":"Michael"} {"name":"Andy", "age":30} {"name":"Justin
大数据场景下，联表远比微小型关系型数据库中使用的频繁。网上有句话： 传统数据库单机模式做Join的场景毕竟有限，也建议尽量减少使用Join。 然而大数据领域就完全不同，Join是标配，OLAP业务根本无法离开表与表之间的关联，对Join的支持成熟度一定程度上决定了系统的性能，夸张点说，'得Join
SparkSession 从Spark2开始，Spark-SQL引入了SparkSession这个核心类，它是处理DataSet等结构数据的入口。在2.0之前，使用的是spark-core里的SparkContext。从前面的例子里也可以看到，程序一上来就要先创建SparkSession对象： SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Sim
spark-sql是用来处理结构化数据的模块，是入门spark的首要模块。 技术的学习无非就是去了解它的API，但是Spark有点难，因为它的例子和网上能搜到的基本都是Scala写的。我们这里使用Java。 入门例子 数据处理的第一个例子通常都是word count，就是统计一个文件里每个单词出现了几次。我们
动态合并shuffle分区（Dynamically coalescing shuffle partitions） 动态调整join策略（Dynamically switching join strategies） 动态优化数据倾斜join（Dynamically optimizing skew joins） 参数：spark.sql.adaptive.enabled 默认关闭，开启此参数后上述三种策略才会执行 1、动态优化
Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战 超清原画 完整无密 网盘下载 点击下载：Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战 随着云计算和大数据的快速发展，在企业中大数据实时处理场景的需求越来越多。本课针对企业级实时处理方案进行全方
download：Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战 随着云计算和大数据的快速发展，在企业中大数据实时处理场景的需求越来越多。本课针对企业级实时处理方案进行全方位的讲解，基于Spark3，在同一个项目中，学习两套实时处理的解决方案：Spark Streaming和Structured Strea
################################# ↗ 标签正排redis=默认召回=超期过滤=排序=默认推荐列表redis ↗相似文章列表=实时召回 新闻内容=kafka→内容分析 → 倒排索引 ↘hdfs ↘ 内容去重===hdfs 浏览器客户端=日志采集服务器=kafka=流模型=短时画像=短时兴趣redis=短时兴趣召回=已
download：Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战 随着云计算和大数据的快速发展，在企业中大数据实时处理场景的需求越来越多。本课针对企业级实时处理方案进行全方位的讲解，基于Spark3，在同一个项目中，学习两套实时处理的解决方案：Spark Streaming和Structured
条件 采用64位Oracle Linux 6.4, JDK：1.8.0_131 64位, Hadoop：2.7.3。 Spark集群实验环境共包含3台服务器，每台机器的主要参数如 表所示： 服务器 HOSTNAME IP 功能 spark1 spark1 92.16.17.1 NN/DN/RM Master/Worker spark2 spark2 92.16.17.2 DN/NM/Worker spark3 s
Q：Spark和Hadoop的架构区别 A：Hadoop:MapRedcue由Map和Reduce两个阶段，并通过shuffle将两个阶段连接起来的。但是套用MapReduce模型解决问题，不得不将问题分解为若干个有依赖关系的子问题，每个子问题对应一个MapReduce作业，最终所有这些作业形成一个DAG。 Spark:是通用的DAG框架，可以将多
