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。对于小白学习大数据需

两天面试两次被问到submit参数调优这一块，平时都是直接使用没有深入去理解，有点被问的一脸懵的感觉，刚好周末来整理一下这一块的内容，充实一下。首先学习当然要去官网了这里是官网给的一个例子：./bin/spark-submit\--class<main-class>\--master<master-url>\--d

前言本文讲SparkStreamming使用Direct方式读取Kafka，并在输出（存储）操作之后提交offset到Kafka里实现程序读写操作有且仅有一次，即程序重启之后之前消费并且输出过的数据不再重复消费，接着上次消费的位置继续消费Kafka里的数据。SparkStreamming+Kafka官方文档：http://spark.apache

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:01.大数据工程师02.数据分析师03.大数据科学家04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）一、大数据工程师的技能要求二、大数据学习路径很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么

最近用到spark接kafka数据落到kudu里，如果用默认spark参数，会出现一些问题，下面是在生产上调优后的一些参数，供参考//推测执行spark.locality.wait=2sspark.speculation=truespark.speculation.interval=300sspark.speculation.quantile=0.9spark.speculation.multiplier=1.5//常见

摘抄自：https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8946637.html数据倾斜调优调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数

很多刚初次接触MaxCompute的用户，面对繁多的产品文档内容以及社区文章，往往很难快速、全面了解MaxCompute产品全貌。同时，很多拥有大数据开发经验的开发者，也希望能够结合自身的背景知识，将MaxCompute产品能力与开源项目、商业软件之间建立某种关联和映射，以快速寻找或判断MaxCompute是否

大数据、人工智能的崛起，都让很多人看到了信息技术的日新月异，也推动了更多传统型企业逐渐往互联网企业转型。如何更好的去分析客户群体，去抓住自己的客户所需，是离不开大数据的帮助的!为此，也有越来越多的企业看到大数据程序员岗位的重要性，不断的招兵买马，以求让自己的企业能够在这信息

 1.在执行插入之前，必须要指定参数spark.sql("sethive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict")spark.sql('''setmapred.output.compress=true''')spark.sql('''sethive.exec.compress.output=true''')spark.

19/03/0418:18:42ERRORShell:Failedtolocatethewinutilsbinaryinthehadoopbinarypathjava.io.IOException:Couldnotlocateexecutablenull\bin\winutils.exeintheHadoopbinaries. 查看Hadoop安装目录下是否缺少文件或者是查看环境变量的配置是否出错

转自：https://blog.csdn.net/u012102306/article/details/51637732shuffle调优调优概述   大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调

11:15–11:55Friday,2017-07-14使用R和ApacheSpark处理大规模数据(ScalingRfasterandlargerusingApacheSpark)地点： 多功能厅5B＋C（FunctionRoom5B+C)观众水平(Level):中级(Intermediate)XiaoyongZhu (Microsoft)平均得分：:  (5.00,1次得分)Risapopu

在spark的开发中，经常会出现需要为dataframe添加id列的地方，特别对于一些需要存到关系型数据库中的结果，话不多说，下面直接上代码。1、初始化：    valsparks=SparkSession.builder        .master("local[4]")        .appName("test

召回率定义 比如你搜索一个javaspark，总共有100个doc，能返回多少个doc作为结果，就是召回率，recall 精准度定义 比如你搜索一个javaspark，能不能尽可能让包含javaspark，或者是java和spark离的很近的doc，排在最前面，precision 直接用match_phrase短语搜索，会导致必须所有ter

System.setProperty("hadoop.home.dir","h:\\hadoop2.3.7");stringmastor="local"stringname="wordcount"+system.currentTimeMillis()sparkSeesionspark=sparkSeesion.builder().appName(neme).master(mastor).getOrCreate(

一、前言对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说，本质上而言，就是在计算数据的交、并、差、聚合、排序等过程。而分布式计算分而治之的思想，让每个节点只计算部分数据，也就是只处理一个分片，那么要想求得某个key对应的全量数据，那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduc