pyspark 集成指定python版本
pyspark 指定python版本
大数据技术之Spark——Spark SQL
我们之前学习过hive，hive是一个基于hadoop的SQL引擎工具，目的是为了简化mapreduce的开发。由于mapreduce开发效率不高，且学习较为困难，为了提高mapreduce的开发效率，出现了hive，用SQL的方式来简化mapreduce：hive提供了一个框架，将SQL转换成ma
ALTER TABLE 分区操作-动态增加一级，多级分区，动态删除分区
1.8.5.6 ALTER TABLE 分区操作alter 分区操作包括增加分区和删除分区操作，这种分区操作在Spark3.x之后被支持，spark2.4版本不支持，并且使用时，必须在spark配置中加入spark.sql.extensions属性，其值为：org.apache.iceberg.sp
Spark数据倾斜及解决方法
Spark算子使用过程中遇到的数据倾斜问题及其解决方法，该数据倾斜也适用于其他计算引擎中
Pyspark 基础知识
Pyspark基础知识，包括Pyspark基本介绍，和Spark框架对比，WordCount执行流程，Pyspark执行原理等
云计算复习索引
云计算考试复习索引，动态更新
Spark 并行度
Spark中并行度设置
大数据Spark SparkSession的3种创建方式 Scala语言实现
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SpringBoot 使用 Spark
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[spark]spark资源分配
(1*4即4个节点共4个executor)*4=16，总cpu为32线程 8/16=1/2。每个executor内存数=该节点可用的总内存数/该节点executor数=16G/1=19G(这里因为executor num实在太小，所以随便选了16)但是一般cpu:内存=1:2-1:4，阿里云封装的时
Kafka传输数据到Spark Streaming通过编写程序java、scala程序实现操作
编写生产者代码// 此处配置的是kafka的端口 props . put("metadata.broker.list" , "localhost:9092");// 配置value的序列化类 props . put("serializer.class" , "kafka.serializer.Str
Spark 作业执行流程
Spark 作业执行流程
spark12-13-14
触发一次Action，并且将附带的统计指标计算出来，可以使用Accumulator进行处理，Accumulator的本质数一个实现序列化接口class，每个Task都有自己的累加器，避免累加的数据发送冲突。在一个Executor可以同时运行多个Task，如果多个Task使用同一个共享的单例对象，如果
大数据开源框架环境搭建(七)——Spark完全分布式集群的安装部署
操作系统：Ubuntu 18.04Spark版本：2.4.0。
Spark SQL数据源：Hive表
将该文件数据导入表student1中，执行命令：spark.sql(“LOAD DATA INPATH ‘hdfs://master:9000/student/input/student.txt’ INTO TABLE student1”)将数据帧数据写入hive表，执行命令：studentDf.s
Spark Local环境搭建及测试
Spark单机版的搭建，常用于本地开发测试Spark使用Scala语言编写，运行在Java虚拟机（JVM）当中，故在安装前检查下本机的Java虚拟机环境。用命令查询当前Java版本是否为6以上。
【大数据基础】基于信用卡逾期数据的Spark数据处理与分析
本次实验采用pandas库对数据进行预处理。在实验中，不对信用卡和个人信贷额度的总余额、负债比率、未偿还贷款数量、逾期90天以上的次数这4个属性进行处理分析。（2）查看数据是否具有重复值，去除重复值。（3）查看各字段缺失率，缺失值以均值填充。（4）选取要研究的属性，删除不研究的属性。（5）保存文件到
spark-md5根据文件内容生成hash
spark-md5根据文件内容生成hash
SparkSql数组操作的N种骚气用法
总结一下sparksql（基于branch3.3） 中 array操作相关的骚气用法，这恐怕是总结的最全的一篇了，哈哈~~
[机器学习、Spark]Spark MLlib机器学习
机器学习是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能.重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习分为2类：（1）有监督学习通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)训练得到一个
