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起因：部门准备将数据仓库开发工具从HiveSQL大规模迁移至SparkSQL。此前集群已经自带了Spark-1.5.2，系HDP-2.3.4自带的Spark组件，现在需要将之升级到目前的最新版本（2.2.1）。作为一个提供给第三方使用的开发工具，应该避免第三方过度浪费时间于工具本身的使用（为SQL任务调试合理的资源

RDD的持久化方法：cache()或者persist()做实验：同一个160M文件进行计算它的行数：文件小的时候没有差距，文件大的时候差距很明显第一次计算两次（未持久化）：时间差不多第二次计算两次（持久化）：时间第一次长，第二次却很短这是因为第一次的时候进行持久化，而第二次的时候已经持久化过了

SparkSQLJoin原理分析1.Join问题综述：Join有inner,leftouter,rightouter,fullouter,leftsemi,leftanti六种类型，对单独版本的Join操作，可以将问题表述为：IterA，IterB为两个Iterator，根据规则A将两个Iterator中相应的Row进行合并，然后按照规则B对合并后Row进行过滤。比如Inner_join，

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线性回归与逻辑回归的区别：比如要分析年龄，性别，身高，饮食习惯对于体重的影响，如果体重是实际的重量，那么就要使用线性回归。如果将体重分类，分成了高，中，低三类，就要使用逻辑回归进行分类。importorg.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionWithLBFGS}importorg.a

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SparkLDA实例一、准备数据数据格式为：documents:RDD[(Long,Vector)]，其中：Long为文章ID，Vector为文章分词后的词向量；通过分词以及数据格式的转换，转换成RDD[(Long,Vector)]即可。二、建立模型importorg.apache.spark.mllib.clustering._valldaOptimizer=newOnlineLDAOpt

Spark作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解Spark内存管理的基本原理，有助于更好地开发Spark应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出Spark内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于

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新书上架初识Kafka时，笔者接触的还是0.8.1版本，Kafka发展到目前的2.x版本，笔者也见证了Kafka的蜕变，比如旧版客户端的淘汰、新版客户端的设计、Kafka控制器的迭代优化、私有协议的变更、事务功能的引入等。Kafka从昔日的新星逐渐走向成熟，再到今日的王者地位不可撼动，这期

问题描述在Spark安装成功后，无论是通过spark-submit工具还是通过IntellijIDEA提交任务，只要在Spark应用程序运行期间，都可以通过WebUI控制台页面来查看具体的运行细节，在浏览器中通过地址：http://<driver-node>:4040即可查看当前的运行状态。但是一旦应用程序运行结束，该Web界面也就

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