写给自己的话：对于大数据开发的工作要求，spark随时可见。所以要下定决心好好看一看spark相关的技术。学习目录：第一步是配置spark环境：包括linux系统的安装，java，ssh，Hadoop，Scala，spark的安装与环境变量设置。第二步：java学习。第三步：Hadoop学习。HDFS，MR计算框架，必须得知道吧

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案例一：SparkStreaming处理socket数据importorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}/***@authorYuZhansheng*@descSparkStreaming处理socket数据*@create2019-02-1911:26*/objectNetworkWordCoun

总结于网络转自：https://www.cnblogs.com/jchubby/p/5449379.html1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型首先maptask会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合使用的是hadoop内置的数据类型，比如longwritable、text等将键值对集合输入mapper进行业务处理过

1、下载Hive需要的版本我们选用的是hive-3.1.0将下载下来的hive压缩文件放到/opt/workspace/下2、解压hive-3.1.0.tar.gz文件[root@master1workspace]#tar-zxvfapache-hive-3.1.0-bin.tar.gz3、重命名[root@master1workspace]#mvapache-hive-3.1.0-binhive-3.1.0

5.5、spark如何防止内存溢出driver端的内存溢出可以增大driver的内存参数：spark.driver.memory(default1g)这个参数用来设置Driver的内存。在Spark程序中，SparkContext，DAGScheduler都是运行在Driver端的。对应rdd的Stage切分也是在Driver端运行，如果用户自己写的程序有过

ClouderaEngineeringBlog翻译：OffsetManagementForApacheKafkaWithApacheSparkStreamingSparkStreaming应用从Kafka中获取信息是一种常见的场景。从Kafka中读取持续不断的数据将有很多优势，例如性能好、速度快。然而，用户必须管理KafkaOffsets保证SparkStreaming

也就是修改了KafkaRDD类的getPartitions方法：原实现：overridedefgetPartitions:Array[Partition]={offsetRanges.zipWithIndex.map{case(o,i)=>val(host,port)=leaders(TopicAndPartition(o.topic,o.partition))newKafkaRDDPartition(i,o.topic,o.par

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Scala简单介绍Scala(ScalaLanguage的简称)语言是一种能够执行于JVM和.Net平台之上的通用编程语言。既可用于大规模应用程序开发，也可用于脚本编程，它由由MartinOdersk于2001开发。2004年開始程序执行在JVM与.Net平台之上。由于其简洁、优雅、类型安全的编程模式而受到关注。 Scal

Introduce   大数据分布式技术结合图库Neo4J项目，由于Neo4j采用单节点，性能存在以下问题：.插入速率随着图库数据增加而减少，成反比相关。.对前端页面查询点边关系，测试一条数据耗时10s以上。     所以重新设计架构，采用分布式中间件来取代单节点式Neo4j部分功能。经测

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为了解大数据的当前和未来状态，我们采访了来自28个组织的31位IT技术主管。我们问他们，“你在数据提取，分析和报告中使用的最流行的语言，工具和框架是什么？”以下的文章是他们告诉我们的记录，经过总结如下。Python，Spark，Kafka随着大数据和对人工智能AL/机器学习ML的推动，Scala和Python