一、Spark调优概述---------------------------------------------1.Spark调优分类a.常规性能调优：分配资源、并行度。。。等b.JVM调优（Java虚拟机）：JVM相关的参数，通常情况下，如果你的硬件配置、基础的JVM的配置，都ok的话，JVM通常不会造成太严重的性能问题；

简介spark接入ES可以使用多种方式，常见类型如下。将Map对象写入ElasticSearch将caseclass类对象写入ElasticSearch将Json的字符串写入ElasticSearch本文主要介绍将caseclass类对象写入ElasticSearch：也就是获取数据然后使用caseclass封装数据，然后在caseclass中选取一

在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。Spark的这种学术基因，使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。无论是性能，还是方案的统一性，对比传统的Hadoop，优势都非常明显。Spark提供的基于RDD的一体化解决方案，将MapReduce

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。大数据入门，需要学习以

Exceptioninthread"main"19/0121:47:32WARNutil.Utils:Truncatedthestringrepresentationofaplansinceitwastoolarge.Thisbehaviorcanbeadjustedbysetting'spark.debug.maxToStringFields'inSparkEnv.conf.org.apache.spark

一、Spark作业调度方式1、local   测试或实验性质的本地运行模式      local[N]   是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题。       其中N代表可以使用N个线程，每个线程拥有一个core。如果不指定N，则默认

HiveContext的使用HiveContext也是已经过时的不推荐使用。相关配置如果想要用spark访问hive的表需要进行一下的配置 1.拷贝 ${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml到 ${SPARK_HOME}/conf中 2.在pom.xml文件中添加一下依赖示例代码packagecom.sparkimportorg.apache.spar

上次修改spark.yarn.cache.confArchive参数无效。我就换了思路来做。源码中关于创建这部分的代码如下：privatedefcreateConfArchive():File={valhadoopConfFiles=newHashMap[String,File]()//Uploading$SPARK_CONF_DIR/log4j.propertiesfiletothe

如今的大数据不再是一个流行术语，在大数据行业火热的发展下，大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地，预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。下面一起看看未来大数据行业发展趋势有哪些?未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工

    在spark的早期版本中，SparkContext是spark的主要切入点，由于RDD是主要的API，我们通过sparkcontext来创建和操作RDD。对于每个其他的API，我们需要使用不同的context。例如，对于Streming，我们需要使用StreamingContext；对于sql，使用sqlContext；对于hive，使用hiveContext。但是随着D

SparkShuffle基础在MapReduce框架中，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Reduce要读取到Map的输出必须要经过Shuffle这个环节;而Reduce和Map过程通常不在一台节点，这意味着Shuffle阶段通常需要跨网络以及一些磁盘的读写操作，因此Shuffle的性能高低直接影响了整

共享变量：累加器(accumlator)和广播变量(broadcast)累加器：用来对信息进行聚合广播变量：用来高效分发较大的对象累加器(accumlator)只有在运行行动操作（比如count）后才能看到正确的计数，因为行动操作前的转化操作（比如map）是惰性的，所以累加器只有在惰性的转化操作被行动操作强制出

学习处理大数据其主要就是掌握大数据一系列框架的使用方法，而大数据框架存在很多，其中比较优秀的像hadoop，spark，elasticsearch随着hadoop生态圈的最早建立，目前spark和elastic都有自己强大的生态圈。hadoop目前企业中一般都是用hadoop2.x的版本了，所以就没有必要再去学hadoop1.x版本了

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【目的】Windows10裸机搭建Spark环境，使能运行PySparkShell。【原料】Windows10x64jdk-8u162-windows-x64.exepython-3.6.7-amd64.exespark-2.3.2-bin-hadoop2.7.tgz【安装JDK】双击 jdk-8u162-windows-x64.exe安装，后续基本上就是一路“next”。配置环境变量# 可通

移动互联网的迅速崛起让数据变得更为多样、丰富。它的移动性，它的碎片化，它的私密性和随时性都刚好弥补了用户离开桌面电脑之后的数据，从而与原有的互联网数据一起很好滴勾勒出一个网民一天的生活，日常生活的数据化。现如今大数据已经上升到国家战略层面，企业对于大数据的关注和重视程度