Spark编程基础详细总结
第二种方式生成的RDD中保存的是T的值，Seq［String］部分的数据会按照 Seqf（T,Seq［String］）的顺序存放到各个分区中，一个 Seq［Stringl对应存放至一个分区，并为数据提供位置信息，通过preferredLocations0方法可以根据位置信息查看每一个分区的值。（2）
使用Intellij idea编写Spark应用程序(Scala+Maven)
对Scala代码进行打包编译时，可以采用Maven，也可以采用sbt，相对而言，业界更多使用sbt。这里介绍IntelliJ IDEA和Maven的组合使用方法。IntelliJ IDEA和SBT的组合使用方法，请参考“使用Intellij Idea编写Spark应用程序（Scala+SBT）”。
Spark AQE 导致的 Driver OOM问题
因为原则上来说，如果没有开启AQE之前，一个SQL执行单元的是属于同一个Job的，开启了AQE之后，因为AQE的原因，一个Job被拆成了了多个Job，但是从逻辑上来说，还是属于同一个SQL处理单元的所以还是得归属到一次执行中。类在内存中存放着 一个整个SQL查询链的所有stage以及stage的指标
python——spark使用
Spark使用Scala语言进行实现，能操作分布式数据集。Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark的适用场景：1. 复杂的批量处理（Batch Data Processing），偏重点在于处理海量数据的能力，
Spark环境搭建和使用方法
本文讲解如何在Linux系统中安装Spark并配置Spark环境，以及Spark的基本使用方法。
spark-submit 主要参数详细说明及Standalone集群最佳实践
部署提交应用到 spark 集群，可能会用到 `spark-submit` 工具，鉴于网上的博客质量残差不齐，且有很多完全是无效且错误的配置，没有搞明白诸如`--total-executor-cores` 、`--executor-cores`、`--num-executors`的关系和区别。因此有
Maven IDEA环境搭建（MapReducer、Spark）
（maven默认的服务器在在国外，后续idea配置maven时，下载会非常慢，需要把服务改到国内的阿里云maven仓库）1、进入idea后先不要创建项目，如果创建项目后先退出项目（这样配置的就是全局设置）1）、下载scala插件（进入插件市场输入scala搜索下载，等待下载完成即可）5、jar包下载
大数据编程实验三：Spark SQL
（2）配置Spark通过JDBC连接数据库MySQL，编程实现利用DataFrame插入如表5-3所示的两行数据到MySQL中，最后打印出age的最大值和age的总和。（1）在MySQL数据库中新建数据库sparktest，再创建表employee，包含如表5-2所示的两行数据。将下列JSON格式数
Delta lake with Java--利用spark sql操作数据1
代码主要实现建立一个表名为YellowTaxi，插入5条数据，然后查询YellowTaxi这5条数据，再建立一个表YellowTaxiPartitioned，YellowTaxiPartitioned是分区表。具体文字内容如下，从结果可以看出分区表的查询效率要比不分区表要好，后面建表还是要用分区表。
Spark SQL的使用
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。它是将HiveSQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型
Spark 异常: Python worker 连接失败
在使用 PySpark 进行编程时，可能会遇到 “org.apache.spark.SparkException: Python worker failed to connect back” 的错误。本文介绍了一些可能导致此错误的原因，并提供了相应的解决方法，包括确认网络连接和主机名设置、检查防火墙
Spark高可用模式和Spark分布式Yarn环境安装
ha验证，要干掉alive的master，观察standby的master,hadoop102的状态缓慢的有standby转变为alive。1)上线：不需要在现有集群的配置上做任何修改，只需要准备一台worker机器即可，可和之前的worker的配置相同。配置基于Zookeeper的一个ha是非常简
Spark SQL编程初级实践
假设当前目录为/usr/local/spark/mycode/rddtodf，在当前目录下新建一个目录mkdir -p src/main/python，然后在目录/usr/local/spark/mycode/rddtodf/src/main/python下新建一个rddtodf.py，复制下面代码
头歌：Spark Streaming
套接字流是通过监听Socket端口接收的数据，相当于Socket之间的通信，任何用户在用Socket（套接字）通信之前，首先要先申请一个Socket号，Socket号相当于该用户的电话号码。同时要知道对方的Socket，相当于对方也有一个电话号码。然后向对方拨号呼叫，相当于发出连接请求。对方假如在场
深度解析 Spark（进阶）：架构、集群运行机理与核心组件详解
Spark 应用程序作为集群上独立的进程集运行，由SparkContext 主程序（称为驱动程序）中的对象进行协调。具体来说，为了在集群上运行，SparkContext 可以连接到多种类型的集群管理器 （Spark 自己的独立集群管理器、Mesos、YARN 或 Kubernetes），这些集群管理
SparkSession介绍
【代码】SparkSession介绍。
spark实验三 Spark SQL编程初级实践
将下列json数据复制到你的ubuntu系统/usr/local/spark下，并保存命名为employee.json。
spark结课之tip2
spark常用方法总结：一、从内部创建RDD(1).通过并行化集合（Parallelized Collections）：可以使用SparkContext的parallelize方法将一个已有的集合转换为RDD。基本语法：parallelize(collection, numSlices=None)基
大数据分层存储架构：ODS、DWD、DWM与DWS详解
通过这种分层存储结构，大数据系统可以更好地满足不同层次的数据需求，提高数据处理和分析的效率。同时，各层之间的数据流动和交互也变得更加清晰和可控，有助于减少数据冗余和错误，提高数据质量。在大数据领域中，ODS、DWD、DWM和DWS代表了数据仓库的不同层次，它们共同构成了大数据的分层存储结构。这种结构
Spark运行流程及架构设计
【代码】Spark运行流程及架构设计。
