Spark读取Hive数据的两种方式与保存数据到HDFS
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【大数据监控】Grafana、Spark、HDFS、YARN、Hbase指标性能监控安装部署详细文档
Grafana 是一款开源的数据可视化工具，使用 Grafana 可以非常轻松的将数据转成图表(如下图)的展现形式来做到数据监控以及数据统计。
js：spark-md5分片计算文件的md5值
分片读取文件，计算最终md5值。分片读取文件，并计算md5值。* 计算文件md5值。// 默认分片大小 2MB。
RDD常用算子总结
RDD常用算子
大数据开发是做什么的？怎样入门？
我们现在正处于“互联网+”的时代，将互联网和传统行业融合，往往可以创造出1+1＞2的效果。这种1+1的模式，在编程语言的使用上也通用，比如Python+大数据开发，就可以在数字化经济中发挥巨大作用。目前，数字经济成为全球经济增长新动能，而我国的数字经济规模在世界上排行第二！从以量级计算的数据中找到背
基于容器云提交spark job任务
spark提交Kind=Job类型的任务，首先需要申请具有Job任务提交权限的rbac，然后编写对应的yaml文件，通过spark-submit命令提交任务到集群执行。
spark sql解析过程详解
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idea配置scala-sdk
社区版idea配置scala-sdk
pyspark基础学习——数据处理
使用pyspark进行csv文件导入、零值填充、求和、求平均等数据统计，同时还使用SQL语法进行处理，并将最终的结果导出成csv文件
大数据测试
什么是大数据测试 大数据测试通常是指对采用大数据技术的系统或应用的测试。大数据测试可以分为两个维度，一个维度是数据测试，另一个维度是大数据系统测试和大数据应用产品测试。数据测试： 主要关注数据的完整性、准确性和一致性等。大数据系统测试和大数据应用产品测试： 这里的大数据系统一般是指使用hado
spark数据清洗练习
通过编写Spark程序清洗酒店数据里的缺失数据、非法数据、重复数据。
clickhouse常见异常以及错误码解决
解决：合理设置max_concurrent_queries，max_bytes_before_external_sort，background_pool_size，max_memory_usage，max_memory_usage_for_all_queries，max_bytes_before_e
Spark大数据分析与实战课后答案
Spark大数据分析实战课后答案
spark3.3.1 for CDH6.3.2 打包
因为 CDH 在 6.3.2 之后开始收费，而自带的spark版本太低，还阉割了 spark-sql 功能。所以我们直接外挂spark3.3.1，使用 CDH 6.3.2 相关的 hadoop lib。
spark分布式数据集DataSet
从Spark 2.0开始，DataFrame与Dataset合并，每个Dataset也有一个被称为一个DataFrame的类型化视图，这种DataFrame是Row类型的Dataset，即Dataset[Row]。Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个
编写Scala代码，使用Spark讲Mysql数据表中的数据抽取到Hive的ODS层
抽取MySQL的shtd_industry库中EnvironmentData表的全量数据进入Hive的ods库中表environmentdata，字段排序、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前日期的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。创建一个scala目录并将
为什么说新一代流处理器Flink是第三代流处理器(论点:发展历史、区别、适用场景)
Flink 被认为是第三代流处理器，这是因为 Flink 在设计时参考了前两代流处理器的经验教训并引入了一些新的技术和思想，从而使得 Flink 具有更高的性能和更广泛的应用场景。下面我带大家了解一下流处理器从第一代到第三代的发展历史。对于有状态的流处理，当数据越来越多时，我们必须用分布式的集群架构
(超详细) Spark环境搭建（Local模式、 StandAlone模式、Spark On Yarn模式）
Spark环境搭建JunLeon——go big or go home目录Spark环境搭建一、环境准备1、软件准备2、Hadoop集群搭建3、Anaconda环境搭建二、Spark Local模式搭建1、Spark下载、上传和解压2、配置环境变量3、配置Spark配置文件4、测试5、补充：spar
【大数据】【Spark】Spark运行架构
Spark 集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master 和 Worker，这里的 Master 是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于 Yarn 环境中的 RM, 而Worker 呢，也是
Spark环境搭建（保姆级教程）
Spark 是一个大规模数据处理的统一分析引擎本文主要介绍Spark的相关配置，以及各种模式的代码提交，包括Local,Standalone,YARN。文末有相应资源下载网盘链接。
