关于hive on spark部署后insert报错Error code 30041问题
其中，Spark Executor内存是Spark配置中设置的executor总内存，包括堆内存和非堆内存。总内存 = Spark Executor内存 + Spark Executor的JVM堆内存 + Spark Executor的JVM非堆内存。1). 将/opt/module/spark/c
Spark与HBase的集成与数据访问
通过集成Spark与HBase，可以充分利用这两个强大的工具来处理和分析大规模数据。本文深入介绍了如何集成Spark与HBase，并提供了示例代码，以帮助大家更好地理解这一过程。同时，也提供了性能优化的建议，以确保在集成过程中获得良好的性能表现。
Spark SQL五大关联策略
选择连接策略的核心原则是尽量避免shuffle和sort的操作，因为这些操作性能开销很大，比较吃资源且耗时，所以首选的连接策略是不需要shuffle和sort的hash连接策略。◦Broadcast Hash Join（BHJ）：广播散列连接◦Shuffle Hash Join（SHJ）：洗牌散列连
2024.1.15 Spark 阶段原理,八股,面试题
spark是一款大数据统一分析引擎,底层数据结构是RDD1- 轮询分发策略:kafka老版本的策略,当生产数据的时候,只有value但是没有key的时候,采用轮询优点: 可以保证每个分区拿到的数据基本是一样，因为是一个一个的轮询的分发缺点: 如果采用异步发送方式，意味着一批数据发送到broker端，
基于spark的电影推荐系统，包括基于ALS、LFM的离线推荐、实时推荐
毕业设计——基于spark的电影推荐系统，包括基于ALS、LFM的离线推荐、实时推荐
hive location更新&hive元数据表详解
由于HDFS支持的文件格式很多，而建Hive表时候也可以指定各种文件格式，Hive在将HQL解析成MapReduce时候，需要知道去哪里，使用哪种格式去读写HDFS文件，而这些信息就保存在这几张表中。该表保存文件存储的基本信息，如INPUT_FORMAT、OUTPUT_FORMAT、是否压缩等。主要
2023_Spark_实验三十一：开发Kafka偏移量的公共方法
基于scala，开发代码，将消费者组的offset信息存入mysql数据库
字节跳动 MapReduce - Spark 平滑迁移实践
近一年内字节跳动 Spark 作业数量经历了从 100 万到 150 万的暴涨，天级数据 Flink Batch 从 20 万涨到了 25 万，而 MapReduce 的用量则处于缓慢下降的状态，一年的时间差不多从 1.4 万降到了 1 万左右，基于以上的用量情况，MapReduce 作为我们使用的
Spark基础学习--基础介绍
Spark是可以处理大规模数据的统一分布式计算引擎。
SparkStreaming与Kafka整合
Receiver方式基于kafka的高级消费者API实现（高级优点：高级API写起来简单；不需要去自行去管理offset，系统通过zookeeper自行管理；不需要管理分区，副本等情况，系统自动管理；消费者断线会自动根据上一次记录在 zookeeper中的offset去接着获取数据；高级缺点：不能自
[PySpark学习]RDD的转换（Transformation）与动作算子（Action）
RDD（英文全称Resilient Distributed Dataset），即弹性分布式数据集是spark中引入的一个数据结构，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。Resilient弹性：RDD的数据可以存储在内存或者磁盘当中，RDD的数据可以分区。
Spark SQL进阶
spark sql 深度介绍,spark_dataFrame与pandas_dataFrame互转,基于pandas的完成自定义UDF函数,UDAF函数
Spark内核解析-内存管理7(六)
Spark内核解析-内存管理
spark-udf函数
from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.types import *ss = SparkSession.builder.getOrCreate()df_csv = ss.read.csv(‘hdfs://node1:8020/user
Spark二、Spark技术栈之Spark Core
spark核心：包括RDD、RDD算子、RDD的持久化/缓存、累加器和广播变量。
【pyspark从入门到放弃】DataFrame
Spark是大数据分析的主流框架，python库pyspark集成了Spark的大部分功能。
2023_Spark_实验三十二：消费Kafka数据并保存到MySQL中
使用shell模拟实时数据，flume采集实时数据到kafka中，通过scala开发spark代码实现消费kafka数据存储到MySQL中
Spark-RDD详解
rdd中封装了各种算子方便进行计算，主要分为两类转化算子 对rdd数据进行转化计算得到新的rdd，定义了一个线程任务action执行算子 触发计算任务，让计算任务进行执行，得到结果触发线程执行的。
Spark基本介绍
Spark 框架模块
未来趋势：Spark在人工智能和物联网领域的发展前景
随着技术的不断进步，大数据、人工智能（AI）和物联网（IoT）已经成为推动数字化转型的三大核心力量。在这三大领域中，Apache Spark作为一种高效的大数据处理框架，正发挥着越来越重要的作用。随着技术的不断发展，Spark在人工智能和物联网领域的应用将越来越广泛。未来，我们可以期待看到更多创新的
