Spark 异常: Python worker 连接失败
在使用 PySpark 进行编程时，可能会遇到 “org.apache.spark.SparkException: Python worker failed to connect back” 的错误。本文介绍了一些可能导致此错误的原因，并提供了相应的解决方法，包括确认网络连接和主机名设置、检查防火墙
Spark高可用模式和Spark分布式Yarn环境安装
ha验证，要干掉alive的master，观察standby的master,hadoop102的状态缓慢的有standby转变为alive。1)上线：不需要在现有集群的配置上做任何修改，只需要准备一台worker机器即可，可和之前的worker的配置相同。配置基于Zookeeper的一个ha是非常简
Spark SQL编程初级实践
假设当前目录为/usr/local/spark/mycode/rddtodf，在当前目录下新建一个目录mkdir -p src/main/python，然后在目录/usr/local/spark/mycode/rddtodf/src/main/python下新建一个rddtodf.py，复制下面代码
头歌：Spark Streaming
套接字流是通过监听Socket端口接收的数据，相当于Socket之间的通信，任何用户在用Socket（套接字）通信之前，首先要先申请一个Socket号，Socket号相当于该用户的电话号码。同时要知道对方的Socket，相当于对方也有一个电话号码。然后向对方拨号呼叫，相当于发出连接请求。对方假如在场
深度解析 Spark（进阶）：架构、集群运行机理与核心组件详解
Spark 应用程序作为集群上独立的进程集运行，由SparkContext 主程序（称为驱动程序）中的对象进行协调。具体来说，为了在集群上运行，SparkContext 可以连接到多种类型的集群管理器 （Spark 自己的独立集群管理器、Mesos、YARN 或 Kubernetes），这些集群管理
SparkSession介绍
【代码】SparkSession介绍。
spark实验三 Spark SQL编程初级实践
将下列json数据复制到你的ubuntu系统/usr/local/spark下，并保存命名为employee.json。
spark结课之tip2
spark常用方法总结：一、从内部创建RDD(1).通过并行化集合（Parallelized Collections）：可以使用SparkContext的parallelize方法将一个已有的集合转换为RDD。基本语法：parallelize(collection, numSlices=None)基
大数据分层存储架构：ODS、DWD、DWM与DWS详解
通过这种分层存储结构，大数据系统可以更好地满足不同层次的数据需求，提高数据处理和分析的效率。同时，各层之间的数据流动和交互也变得更加清晰和可控，有助于减少数据冗余和错误，提高数据质量。在大数据领域中，ODS、DWD、DWM和DWS代表了数据仓库的不同层次，它们共同构成了大数据的分层存储结构。这种结构
Spark运行流程及架构设计
【代码】Spark运行流程及架构设计。
孙悟空被压500年也想不出看文档瞬间就会scala和spark以及hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/src/hadoop/etc/hadoop #指定hadoop路径。解压tar -zxvf /opt/software/hadoop-2.7.1.tar.gz -C /usr/local/src。export HADOOP_HOME
震惊Hadoop伪分布式+spark+scala竟如此简单！
验证hdfs：可以登录浏览器地址：192.168.20.11:50070 （ip地址是master的地址）export JAVA_HOME=/opt/jdk #这里是opt目录。修改 hdfs-site.xml 将dfs.replication设置为1。在最后加上export JAVA_
ubuntu 部署spark
确保机器能够正常上网。首先下载spark安装包，
spark错误集锦
spark遇到的错误 持续更新
Spark编程基础
RDD算子分为转换（Transformation）算子和行动（ Action）算子，程序运行到转换算子时并不会马上执行转算子，只有碰到行动算子才会真正执行转换算子。
Spark--Scala基础知识总结(第二章)
Scala会区分不同类型的值，并且会基于使用值的方式确定最终结果的数据类型，这称为类型推断Scala使用类型推断可以确定混合使用数据类型时最终结果的数据类型如在加法中混用Int和Double类型时，Scala将确定最终结果为Double类型，如下图常量在程序运行过程中值不会发生变化的量为常量或值，常
Spark机器学习库MLlib介绍及实践
Spark MLlib是Apache Spark的机器学习库，提供了常见的机器学习算法和实用程序，包括分类、回归、聚类、协同过滤等。此外，MLlib还提供了丰富的特征处理和模型评估工具，方便用户进行模型调优和性能评估。随着大数据技术的不断发展，机器学习作为数据处理和分析的重要手段，也得到了广泛的关注
Spark SQL编程初级实践
【代码】Spark SQL编程初级实践。
Spark 为什么比 Hive 快
由于 MapReduce 的特性，Hive 在处理大规模数据时可能会出现较高的延迟，因为它需要频繁地将数据写入和读取磁盘，Shuffle 操作会导致花费的时间代价比较大。那么在稳定性方面，Hive 优于 Spark，这是因为在 MR 任务中，数据总是按照块分片进行处理，每块数据都可以独立地读取和处理
头歌：Spark案例剖析 - 谷歌网页排名引擎PageRank实战
下面我们重点介绍Spark SQL的初始化，数据库的使用，外部数据的导入，从而将网页数据导入数据库中方便之后处理。Spark SQL是Spark自带的数据库，本关你将应用Spark SQL的数据导入工具实现文本数据的导入。总的来说，就是预先给一个网页PR值（此处用PR代替PageRank值），由于P
