[平台运维、Hadoop]Spark Streaming 实时计算框架
在大数据技术中,有离线计算、批量计算、实时计算以及流式计算，其中，离线计算和实时计算指的是数据处理的延迟;批量计算和流式计算指的是数据处理的方式。Spark Streming是构建在Spark上的实时计算框架，且是对Sparks Core API的一个扩展,它能够实现对流数据进行实时处理，并具有很好
scala 警告: Failed to save history 已解决
scala 警告: Failed to save history
hive on spark 执行sql报错
报错信息ERROR : FAILED: Execution Error, return code 3 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask. Spark job failed due to: Job 3 cancelled。这个是因为
Delta Lake 是什么？
Delta Lake 是一个开源项目，它可以运行在你现有的数据湖之上，可以在数据湖上构建湖仓一体架构，并且与 Apache Spark API 完全兼容。
spark3总结——分区数对带有初始值聚合操作的影响
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Spark SQL操作数据源
一、操作MySql二、操作HIVE数据库①准备环境②创建表类型③插入数据④Spark SQL 操作Hive数据库①Spark读取MySqlStep1 登录SQLStep2 创建数据库，并选择数据库Step3 创建表Step4 插入数据到表中。
Kakfa怎么保证消息的一致性
Kafka的也存在Leader和Follow节点，这样就会有一致性问题。
大数据随记 —— DataFrame 与 RDD 之间的相互转换
在 Scala 中，使用 case class 类型导入 RDD 并转换为 DataFrame，通过 case class 创建 Schema，case class 的参数名称会被利用反射机制作为列名。通过 Spark SQL 的接口创建 RDD 的 Schema，这种方式会让代码比较冗长。这种方法
大数据项目中数据倾斜
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大数据精准营销数据分析处理（一）
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Hadoop，Spark，Tez的区别与联系
本文主要介绍，三种计算引擎的的各自优势，与区别，可以帮助你在学习过程中解决学习中的疑惑！
Dataset 的基础知识和RDD转换为DataFrame
Dataset是从Spark1.6 Alpha版本中引入的一个新的数据抽线结构，最懂在Spark2.0版本被定义成Spark新特性。RDD， DataFrame，Dataset数据对比1 RDD数据没有数据类型和元数据信息2 DataFrame添加了Schema信息，每一行的类型固定为Row，每一列
DataFrame基础知识
DataFrame：可以看出分布式Row对象的集合，在二维表数据集的每一列都带有名称和类型，这些就是schema（元数据）Select：col：某一列，as：重命名 filter：过滤groupBy() ，对记录进行分组sort排序。，并且可以从很多数据源中创建，如结构化文件、外部数据库、Hive
大数据ClickHouse（十八）：Spark 写入 ClickHouse API
SparkCore写入ClickHouse，可以直接采用写入方式。下面案例是使用SparkSQL将结果存入ClickHouse对应的表中。
Spark SQL 结构化数据文件处理
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个叫作DataFrame的编程模型（带有Schema信息的RDD）。SparkSQL作为分布式SQL查询引擎，让用户可以通过SQL、DataFrameAPI和DatasetAPI三种方法实现对结构化数据的处理。
RDD的分区、依赖关系、机制
RDD的分区原则是分区的个数尽量等于集群中的CPU核心(Core)数目。各种模式下的默认分区数目如下(1) Local模式:默认为本地机器的CPU数目,若设置了local[N].则默认为N.(2) Standalone或者Yarn模式:在“集群中所有CPU核数总和"和“2”这两者中取较大值作为默认值
spark Spark Streaming、kafka数据源Direct模式、 自定义数据源
Spark Streaming广泛运用于流式数据的处理（准实时、微批次的数据处理框架）。使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示，即DStream。DStream 是随时间推移而收到的数据的序列。在内部，每个时间区间收到的数据都作为 RDD 存在，而DStream是由这些RD
手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark进行文本处理
在本篇博客中，我们将跟大家分享NLP任务，即主题建模在大数据中的应用。主题建模是一种用于数据建模的统计方法，有助于发现文档集合中存在的基础主题。尽管 Spark NLP 是用于各种 NLP 任务的出色库，但它们没有提供主题建模管道。因此，我想介绍如何使用 PySpark 和 Spark NLP 实现
Hudi async/inline compaction
hudi compaction分析
添加spark的相关依赖和打包插件（第六弹）
可以看到计算出的单词频数itcast（1）Hadoop（1）spark（1）hello（3）可以看到计算出的单词频数itcast（1）Hadoop（1）spark（1）hello（3）
