Scala文件操作
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分布式内存计算Spark环境部署与分布式内存计算Flink环境部署
Spark是一款分布式内存计算引擎，可以支撑海量数据的分布式计算。Spark在大数据体系是明星产品，作为最新一代的综合计算引擎，支持离线计算和实时计算。在大数据领域广泛应用，是目前世界上使用最多的大数据分布式计算引擎。我们将基于前面构建的Hadoop集群，部署Spark Standalone集群。
Spark 增量抽取 Mysql To Hive
【代码】Spark 增量抽取 Mysql To Hive。
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Spark任务优化分析
如果是sql 任务进入到 SQL 页面看到 对应的执行卡在哪里，然后分析，如下图是hash id、actor_name，可以看到是group by 数据有倾斜。group by 数据倾斜问题，可以参考hive group by 数据倾斜问题同样处理思路。首先需要掌握 Spark DAG、stage、
Hadoop、Spark、Storm、Flink区别及选择
上述四个组件的实时性高低顺序如下：hadoop < spark < storm < flinkhdfs是hadoop的文件存储系统，存储csv/txt等各种格式的文件，但是对于hive和hbases就比较陌生，今天顺便一起看了一下这二者的区别和适用场景。1. 数据时效性不同：流式计算具有实时、低延迟
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Spark基于内存计算，整合了内存计算单元，提高了大数据处理的实时性。它兼具高容错性和可伸缩性，因此相对于Hadoop的集群处理方法，Spark在性能方面更具优势。从另一角度看，Spark可被看作MapReduce的一种扩展。在计算的各个阶段，MapReduce无法进行有效的资源共享，因此不擅长迭代
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park为了解决以往分布式计算框架存在的一些问题(重复计算、资源共享、系统组合)，提出了一个分布式数据集的抽象数据模型：RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性分布式数据集。
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spark-history（设置权限777），spark-jars文件夹。ln -s 源文件名 新文件名。ln -s 源文件名 新文件名。ln -s 源文件名 新文件名。链接hadoop中的文件。链接hadoop中的文件。上传jar到hdfs。链接hive中的文件。
