InadditiontotheResilientDistributedDataset(RDD)interface,thesecondkindoflow-levelAPIinSparkistwotypesof“distributedsharedvariables”:broadcastvariablesandaccumulators.Thesearevariablesyoucanuseinyouruser-definedfunction

大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据=编程技巧+数据结构和算法+分析能力+数据库技能+数学+机器学习+NLP+OS+密码学+并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和

 

本文旨在为普通程序员（Java程序员最佳）提供一个入门级别的大数据技术学习路径，不适用于大数据工程师的进阶学习，也不适用于零编程基础的同学。前言：一、背景介绍二、大数据介绍正文：一、大数据相关的工作介绍二、大数据工程师的技能要求三、大数据学习规划四、持续学习很多初学者，对大数据

Hadoop大数据平台简介-CDH,HDPHadoop-1-生态圈的组件大体介绍Hadoop-2-hadoop的HA搭建hdfsHadoop-HDFS基本概念介绍(设计思路，架构，优缺点)Hadoop-HDFS四大机制和两大核心以及元数据合并Hadoop-HDFS-读写流程详解Hadoop-HDFS的shell操作mapreduceHadoop-Mapreduce的框

前言下面简单介绍一些更加深入、实用、高阶的Spark知识。1共享变量通常在向Spark传递函数时，比如实用map()函数或filter()传递条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值也不会影响驱动器中对应的变量

运行SparkBench测试尝试在单个服务器上进行SparkBench的测试。测试平台单台服务器测试前置条件了解并安装了Spark软件、SparkBench软件。开源项目官网安装文档测试方法采用SparkBench开源测试方案，对比目前的集群生成随机数据<Workload>/bin/gen_data.sh

一.异常情况Sparkonyarn模式下，当yarn为client的模式时没有OOM而cluster模式下出现OOM二.异常分析由于client模型没有出现OOM而cluster模式出现OOM，那么出现OOM的原因必然是Driver引起的。Driver在client模式或cluster模型运行所占用的内存是一致的，Driver运行在JVM中，JVM

 。  MAPREDUCE实战编程案例：通过一个实战案例来熟悉复杂MAPREDUCE程序的开发。该程序是从nginx服务器产生的访问服务器中计算出每个访客的访问次数及每次访问的时长。原始数据样例如下：通过一系列的MAPREDUCE程序——清洗、过滤、访问次数及时间分析，最终计算出需求所要

1、定义Spark是由Scala编写的一个实时计算系统。Spark的API包括Java、Python、R、Scala.2、功能SparkCore：①将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。②

项目目录如下：代码：importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf().setAppName("wordcount").setMaster("local");valsc=newSparkContext(conf);

基于CPU基于CPU的Tensorflow环境十分简单只需要使用一行简单的代码就可以布置#CurrentstablereleaseforCPU-onlypipinstalltensorflow#PreviewnightlybuildforCPU-only(unstable)pipinstalltf-nightly#InstallTensorFlow2.0Alphapipinstalltensorf

統計個數，集合計算vallines=List(“hellojavahellopython”,“helloscala”,“helloscalahellojavahellopython”)//切分壓平valwords=lines.flatMap(.split(""))//把每個單詞生成一個一個的元組pairvaltuples=words.map((,1))//以key進行分組valgro

 https://blog.csdn.net/uq_jin/article/details/51513307https://www.cnblogs.com/zengxiaoliang/p/6478859.htmlhttps://www.cnblogs.com/liugh/p/6624923.html  安装sparka.下载：http://spark.apache.org/downloads.html  b.安装spark上传文件：把下载下来的spar

本文实现了Spark与Habse之间的简单整合，通过一些入门的案例，有助于理解他们之间的API操作importorg.apache.hadoop.conf.Configurationimportorg.apache.hadoop.hbase.{CellUtil,HBaseConfiguration}importorg.apache.hadoop.hbase.client.{Put,Result}importorg.apac

1.Spark的四大组件下面哪个不是(D)A.SparkStreamingBMlibCGraphxDSparkRSparkSQL 2.下面哪个端口不是spark自带服务的端口(C)A.8080B.4040C.8090D.180804040：单机调试窗口；spark集群的web端口：8080historyserver端口:18080如果是集群模式，可以通过Sp

node1node2node3nn1nn2dn3dn1dn2nm3rm1rm2zk3nm1nm2mysqlzk1zk2hivestathivservhivemetazkServer.shstart主节点启动：start-dfs.sh#主节点启动：yarn-daemon.shstartresourcemanager主节点启动：start-yarn.shsto

sparkStreaming的入门1.概述sparkstreaming是sparkcoreapi的一个扩展，可实现实时数据的可扩展，高吞吐量，容错流处理。从上图可以看出，数据可以有很多来源，如kafka,flume,Twitter,HDFS/S3,Kinesis用的比较少；这些采集回来的数据可以使用以高级的函数

spark   UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架。   1、SparkStreaming：支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理   2、SparkSQL，Dataframes:结构化数据查询   3、MLLib：Spark生态系统里用来解决大数据机器学习问题的模块

一、实验目的（1）      通过实验掌握SparkSQL的基本编程方法；（2）      熟悉RDD到DataFrame的转化方法；（3）      熟悉利用SparkSQL管理来自不同数据源的数据。 二、实验平台操作系统：Ubuntu16.04Spark版本：2.1.0数据库：MySQL三、实验内容和要求1．Spar

转载自：https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/79780463Spark两种共享变量：广播变量（broadcastvariable）与累加器（accumulator）累加器用来对信息进行聚合，而广播变量用来高效分发较大的对象。共享变量出现的原因：通常在向Spark传递函数时，比如使用map()函数或者用fil

大数据推荐系统算法视频教程课程学习地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1U89CR_ZH_1JzsPOOKLbMyQ请添加链接描述提取码：5ipq课程简介：推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的

八、数据可视化1.Echarts（百度）的使用2.前面统计的结果存放在Mysql中，需要使用Echarts展示出来3.使用Echarts（详见百度官网）（1)从官网下载echarts.min.js (2)在html的头部引入echarts.min.js（3)在官网复制需要的图形的脚本文件并进行相应的修改4.使用idea创

Tom,DataBase,80Tom,Algorithm,50Tom,DataStructure,60Jim,DataBase,90Jim,Algorithm,60Jim,DataStructure,80.......根据给定的数据在spark-shell中通过编程来计算以下内容（1）该系总共有多少学生；vallines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.t

使用IDEA运行spark程序，除了需要导入spark的一些依赖包之外，还需要注意的是 当启动spark报找不到可执行的hadoopwinutils.exe   可已下载相应版本的winutils.exe到hadoop\bin 地址： https://github.com/4ttty/winutils 并配置环境变量classpath:%HADOOP_HOME%\bin\winu

随着时间的推移，大数据分析已达到一个新的程度，反过来又改变了其运作模式和期望。今天的大数据分析不仅处理大量数据，而且还具有快速周转时间的既定目标。虽然Hadoop是大数据分析背后无与伦比的技术，但它在快速处理方面存在一些不足。但是，随着Spark的出现，数据处理速度便有了更大的期望

【Spark内存模型】  Spark在一个executor中的内存分为3块：storage内存、execution内存、other内存。1. storage内存：存储broadcast，cache，persist数据的地方。2.execution内存：执行内存，join、aggregate、map等shuffle中间结果都缓存在这部分内存中，满了再写入磁盘，能够减

【数据倾斜及调优概述】大数据分布式计算中一个常见的棘手问题——数据倾斜：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部

Spark环境搭建CentosSpark单机版伪分布式模式Spark单机版intelij开发(maven)Spark完全分布式集群搭建Sparkhistoryserver配置使用二种方法实现Spark计算WordCountSparkCoreSpark常用Transformations算子(一)Spark常用Transformations算子(二)Spark常用Actions算子Spark

1、通过kudu客户端创建表val kuduContext= new KuduContext("kuduMaster:7051",sc)val sQLContext= new SQLContext(sc)val kuduTableName= "spark_kudu_table"val kuduOptions:Map[String,String]= Map(  "kudu.table" ->kuduTableName,  &