了解hive on spark和spark on hive
大数据刚出来的时候，并不是很完善。发展的不是很快，尤其是在计算服务上，当时使用的是第一代mr计算引擎，相对来说计算并不是那么快。让大数据快速发展的是2009年伯克利大学诞生的spark，并在2013年成为Aparch的顶级开源项目。使大数据发展比较迅速、但是随着spark的快速发展，对于不太会用sp
Hadoop 之 Spark 配置与使用（五）
Spark 单机部署、集群部署Java 访问 Spark 测试
HDFS 分布式存储 spark storm HBase
基于Hadoop 数据保存到HDFS数据仓库工具结构化的数据 映射为一张数据库表01,张三,8902,李四,9103,赵武,92HQL查询功能 (Hive SQL)本质 把HQL翻译成MapReduce 降低使用hadoop计算的门槛离线数据分析开发效率比直接用MapReduce 高hive提供的函
采用seatunnel提交Flink和Spark任务
seatunnel 是一个非常易用，高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品，架构于Apache Spark 和 Apache Flink之上。seatunnel 让Spark和Flink的使用更简单，更高效。特性。
Presto、Spark 和 Hive 即席查询性能对比
Spark 则是一个基于内存的分布式计算框架，可以快速地处理大规模的数据，并且具有很高的可扩展性。Presto 可以很容易地集成到现有的数据架构中，并且可以在不同的数据源之间进行无缝的查询。它们都具有各自的优缺点，在不同的场景下都有着不同的应用价值。Spark 是一个基于内存的分布式计算框架，它可以
Spark运行架构
Spark运行架构、核心组件、核心概念
CENTO OS上的网络安全工具（二十三）VSCODE SPARK 容器式编程环境构建
总之装这个一路都很玄学，因为有些下载在输出窗口里面是能看到的（如果选择了观察logs），有些下载操作在窗口是什么都看不到的——如果你以为什么动静都看不到就是装完了而试图区执行代码的时候，一般会收到internal error。由于我们使用的是jdk 11，所以pom文件的这里需要改动一下：……当然，
腾讯云对象存储联合DataBend云数仓打通数据湖和数据仓库
伴随多场景的成功落地，腾讯云对象存储打造基于云技术的湖仓一体解决方案。将数据仓库构建在数据湖上，打通数据仓库和数据湖两套体系，构建以数据湖为中心，融合数据仓库、大数据、AI等技术的生态体系，既有数据湖的灵活性和可扩展性，又有数据仓库的数据管理功能。
Spark操作HBase的数据，实现列值的计算
本文将介绍如何使用Spark操作HBase的数据，实现列之间的计算，以特征值计算为例。主要内容如下：创建SparkSession和HBaseConfiguration对象。读取HBase表的数据，并转化成RDD。进行列式计算，得到特征值，并转化成RDD。写入HBase表的数据。验证HBase表的数据
SparkSQL中数据转换的方法
以上代码中，我们按照"department"列对DataFrame进行分组，并计算每个部门的平均工资和总工资。以上是SparkSQL中常见的数据转换方法，可以根据实际需要进行选择和组合，完成复杂的数据处理和分析任务。，并将其应用于DataFrame中的"salary"列，计算每个员工的奖金。以上代码
Hudi的7种索引
Hudi的7种索引
CDH-6.3.2从零到一的详细安装教程&hive on Spark性能测试教程
CDH-6.3.2详细安装教程，从零到一的详细教程，包括mysql、Java、CM、hive、Spark、Hadoop、zookeeper、kafka、Hue、flume、oozie的安装教程
Spark Explain：查看执行计划
Spark SQL explain 方法有 simple、extended、codegen、cost、formatted 参数，具体如下
【Spark】concat、concat_ws函数的使用
concat、concat_ws函数的使用
第三部分：Spark调优篇
Spark优化包括：常规性能调优、算子调优、Shuffle调优、JVM调优、数据倾斜方面的调优等知识点
spark学习之maven导入依赖的一些问题
maven版本过高会无法导入部分scala的依赖，但也不必担心我们换一个版本即可，我这里用的maven仓库版本是3.8.6差不多是最新版的了（现在最新版本的是4.0了），刚开始导入依赖会出现很多问题，maven提示下载好了，但是依赖并没有导入进来导致jar还是不可用，所以这时候我们应该改变versi
SparkUI超详细解释（2）——Stages
推测的原因是这个stage对应的是以下面的代码，上下两个shuffle的key相同又有一次union all，所以可以放在一个stage中，虽然task数量是4000，但是上面的shuffle数据是分在2000个task中，下面的是另一个2000task中，并不会两者合在一起hash到4000个ta
Scala 环境搭建安装配置
Scala环境搭建安装配置
关于Java连接Hive，Spark等服务的Kerberos工具类封装
关于Java连接Hive，Spark等服务的Kerberos工具类封装
hive on spark 时，executor和driver的内存设置，yarn的资源设置
hive on spark 时，executor和driver的内存设置，yarn的资源设置。
