@Spark分区器(Partitioner) HashPartitioner（默认的分区器） HashPartitioner分区原理是对于给定的key，计算其hashCode，并除以分区的个数取余，如果余数小于0，则余数+分区的个数，最后返回的值就是这个key所属的分区ID，当key为null值是返回0。 源码在org.apache.spark包下： origin code: class
RDD(2) RDD转换算子 RDD根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value类型、双Value类型、Key-Value类型 value类型 map 函数签名 def map[U:ClassTag](f:T=>U):RDD[U] 函数说明 将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换 e.g.1 val source = spa
Hadoop 什么是Hadoop？ Hadoop是一套开源的用于大规模数据集的分布式储存和处理的工具平台。他最早由Yahoo的技术团队根据Google所发布的公开论文思想用Java语言开发，现在则隶属于Apache基金会 Hadoop的核心组成 Hadoop框架主要包括三大部分：分布式文件系统、分布式计算系统、资
REPL为Read-Eval-Print Loop的简写，为一种简易的，可交互式的编程环境，使用者可以方便的调试相关代码： Read： 读取用户输入； Eval： 计算输入的数据； Print： 输出所计算的数据； Loop： 循环执行上述流程； 目前多种编程语言也都官方自带了REPL工具，如nodeJS、Scala、Python
Spark SQL 数据源（json文件、hive表、parquet文件） -- json 详见 524 hive表 scala> val hivecontext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) warning: one deprecation (since 2.0.0); for details, enable `:setting -deprecation' or `:replay -deprecation'
scala> val employee = sqlparquet.read.json("employee.json") 这里将txt转化为parquet应该也行 employee: org.apache.spark.sql.DataFrame = [_corrupt_record: string, age: string ... 2 more fields] scala> employee.write.parquet("employee.parquet"
代码 package test import org.apache.kafka.clients.consumer.{ConsumerConfig, ConsumerRecord} import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer import org.apache.spark.{SparkConf, TaskContext} import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream
1，运行hive时，出现包错误 原因：spark版本升级到2.x以后,原有lib目录下的大JAR包被分散成多个小JAR包，原来的spark-assembly-*.jar已经不存在，所以hive没有办法找到这个JAR包。要做的只是将hive中的启动文件中的sparkAssemblyPath这一行更改为之前安装spark的jar包路径即可。 解决方
欢迎关注公众号：实时计算 引言 随着互联网和大数据技术的发展，实时计算框架也在推陈出新，向着高吞吐、高可用、低延迟准实时的方向发展。本文从几个方面全面对比业界流行的实时计算框架，总结了各框架的优缺点，希望对读者进行架构设计和技术选型提供帮助。 各框架对比概览
(1)构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext (2)SparkContext向资源管理器注册并向资源管理器申请运行Executor (3)资源管理器分配Executor并启动Executor (4)Executor发送心跳至资源管理器 (5)SparkContext构建DAG图 (6)将DAG分解成Stage,把Stage发送给taskScheduler (7
必须了解的PySpark 的背后原理 文章转载自《必须了解的PySpark 的背后原理》 Spark主要是由Scala语言开发，为了方便和其他系统集成而不引入scala相关依赖，部分实现使用Java语言开发，例如External Shuffle Service等。总体来说，Spark是由JVM语言实现，会运行在JVM中。然而，Spark除了
打印spark处理失败的日志SparkLauncher launcher = sparkJobUtil.buildSparkLauncher(feedConfig, appName, params);SparkAppHandle handler = launcher.startApplication();int exitCode = -1;while (handler.getState() == null || !handler.getState().isFinal()) { if (ha
1、文件读取与保存 1.1、Text 文件 1）数据读取：textFile(String) 2）数据保存：saveAsTextFile(String) def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkConf并设置App名称 val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkCoreTest").setMaster("
目录1. 分析题（1）常见大数据计算模式及其解决的主要问题。（2）spark streaming的运行原理。（3）spark能不能取代Hadoop，理由是什么。（4）spark中的宽依赖和窄依赖分别是什么，它们的区别是什么。（5）划分stage的方法，在图中划分stage。（6）函数式编程的特点，其与命令式编程的区别。2. 程序填空（1）创建RDD的
Spark概述 Hadoop小剧场 Hadoop1.x版本的问题 Hadoop2.x版本 Spark小剧场 为什么使用函数式编程 什么是Spark Spark是基于内存的快速、通用。可扩展的大数据分析引擎 Spark内置模块 模块分区 Spark SQL 结构化数据 | Spark Streaming 实时计算 Spark Core 独立调度器
A. 分步骤实现 准备文件 下载小说或长篇新闻稿 上传到hdfs上 分词 排除大小写lower()，map() 标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(), 停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter()， 长度小于2的词filter() 统计词频 按词频排序 输出到文件 查看结果 B. 一句话实现：文件入
/* * TODO 关于 SparkConf 的作用 * 1. spark的配置对象 用来初始化 Spark application 的配置信息 * 2. 用 SparkConf.set("key","value") 的方式来注入配置信息 * 3. 用 SparkConf对象 指定的配置信息,优先级是最高的(该对象的任何设置都会覆盖默认配置和系统属性) *
未交原因：忘记交了 1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 spark出现的目的是为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板。我们知道最初的计算框架叫 mapreduce，他的缺点是计算速度慢，还有一个就是代码比较麻烦，所以有了 hive；hive 是把类 sql 的语句转换成 mapred
一、Pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换： # pandas转spark values = pandas_df.values.tolist() columns = pandas_df.columns.tolist() spark_df = spark.createDataFrame(values, columns) # spark转pandas pandas_df = spark_df.toPandas() 二、Spark和
1.请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能 2.请详细阐述Spark的几个主要概念及相互关系： Master, Worker; RDD,DAG; Application, job,stage,task; driver,executor,Claster Manager DAGScheduler, TaskScheduler. Master, Worker： RDD,DAG： Ap
Hadoop 底层使用 MapReduce 计算架构，只有 map 和 reduce 两种操作，表达能力比较欠缺，而且在 MR 过程中会重复的读写 hdfs，造成大量的磁盘 io 读写操作，所以适合高时延环境下批处理计算的应用； Spark 是基于内存的分布式计算架构，提供更加丰富的数据集操作类型，主要分成转化操作和行动操作
需求 1、使用spark读取MySql库数据； 2、使用spark读取MySql库数据，并写入另一张表。 实现代码 1 package com.lzh.sql.数据加载保存 2 3 import org.apache.spark.SparkConf 4 import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession} 5 6 object conMySql { 7 def main(
1、血缘关系&依赖关系 RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。 血缘关系
目录结论DAGScheduler -> runJobDAGScheduler -> submitJob 结论 DAGScheduler -> runJob def runJob[T, U]( val waiter = submitJob(rdd, func, partitions, callSite, resultHandler, properties) DAGScheduler -> submitJob 将this, 新生成的jobid, 分区数 生成对象 JobWa
环境准备 1、pom 文件引入相关依赖&插件 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <version>3.0.0</version>
