Flink知识点总结 Flink简介

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PySpark 相关基础知识

主要介绍Pyspark相关的知识,Pycharm配置Spark,Conda管理Python环境

spark安装教程

spark安装

Spark 下载安装配置详解文档 (spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz)

解压tar -zxvf spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/moudel/官网地址:https://archive.apache.org/dist/spark/重命名mv spark-2.4.8-bin-hadoop2.7 spark-2.4.8。进入/usr

Spark 连接 Mongodb 批量读取数据

spark 读取 mongodb 数据

基于大数据平台的毕业设计

前言最近有很多人问我,大数据专业有什么好的毕设项目,我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的…所以就抽空写一写自己毕业设计的一个思路,大数据是我实习自学的,这个思路是我当初自己想的,就当做一份参考吧。在我毕业那年,同学们毕业设计大多都是以Java语言开发的各种管理系统、xx商城为主,包括我刚开始的

hiveSql正则方式提取字段中的内容

regexp_extract方法正则提取string中的内容

spark为什么比hadoop快

spark为什么快

hive sql 和 spark sql的区别

要知道两种sql的区别,先要知道什么是hive,什么是spark一、什么是hive,什么是spark(一)hive1、hive在hadoop中承担了多种角色,每种角色承担特定的功能。定语角色作用优点基于Hadoop的数仓工具查询引擎可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能

基于Apache Hudi 和 Apache Spark Sql 的近实时数仓架构之宽表建设

无论是在lamda架构还是kappa架构中,实时计算通常是使用flink+mq来实现的,而在这些场景中涉及到多张表join时,一般我们的使用方法是多张流表join,或者流表维表的方式join。但无论是那种方式都会存在一些问题,比如窗口开的过小,数据晚到导致数据丢失。窗口开的过大,内存占用过高,成本高

Spark 的学习笔记

Apache Spark 是一个快速的,多用途的集群计算系统。它提供了 Java,Scala,Python 和 R 的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎,它还支持一组丰富的高级工具,包括使用 SQL 处理结构化数据的 Spark SQL,用于机器学习的 MLlib,用于图计算的

20天学习Spark(1)之Spark UI的使用

Spark UI的使用方式

Spark 任务提交流程说明

本篇主要阐述 Spark 任务提交的流程,其主要目的在于通过了解 Spark 任务提交可以清楚大概的流程,并知道每一步是做什么;当遇到问题可以快速的知道是什么环节或者哪一步骤出现了问题,及时定位到问题并解决。目前Spark官方支持五中集群管理模式,分别是 Standalone、Yarn、Mesoes

Spark的基本概念与架构

Spark的基本概念与架构

Spark读取CSV文件(Scala)

header: 是否指定首行作为schema。format: 指定读取的文件格式:csv。schema: 指定数据字段的格式。

Spark性能优化三 checkpoint

Spark性能优化三 checkpoint机制的原理和使用

spark on yarn 的 executor、cores、driver 作用及配置

当然内存空间也不是越大越好,要大了集群分配不出来,yarn 直接将任务 kill 了,不过一定程度上提高资源的申请的确可以提高任务执行的效率。提交的应用程序在 AM 中运行起来就是一个 driver,它构建 sparkContext 对象、DAGScheduler 对象、TaskScheduler

Spark学习笔记(三)

SparkSQL

Spark项目实战-数据清洗

SparkSql单次处理Web日志,分析用户留存率

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