Spark 的 Skew Join 详解
数据倾斜指的是当某些key关联了异常大量的数据，而其他key关联的数据量较少时，数据分布的不均衡会导致计算瓶颈。例如，在JOIN操作中，如果表 A 中某个key具有大量的数据，而表 B 中同样的key也有大量数据，当这两个表基于这个key进行JOIN时，由于该key被分配到一个或少数几个分区，相关的
基于Spark 的零售交易数据挖掘分析与可视化
我们使用了 PySpark 来处理一个电商数据集，数据存储在 HDFS 上。通过 SQL 和 RDD 操作实现了多个业务需求分析，并最终将结果保存为 JSON 文件，用于前端展示。后端 Web 服务采用 Bottle 框架，提供静态文件服务和页面展示。
大数据处理框架Spark和Flink的功能、应用场景、性能有哪些差异？
Spark更适合大规模的批处理任务和离线数据分析。Flink则适合需要实时流处理、低延迟和高级复杂事件处理的场景。
Spark-ShuffleWriter-UnsafeShuffleWriter
ShuffleMapTask向调度器返回的结果。包括任务存储shuffle文件的块管理器地址，以及每个reducer的输出大小，以便传递给reduce任务。当调度器发现这个ShuffleMapTask执行完成，就会执行下一个ShuffleMapTask或者ResultTask。
Apache Iceberg 与 Spark整合-使用教程（Iceberg 官方文档解析）
spark & iceberg
Spark-RDD（Resilient Distributed Dataset）图文详解
Spark-RDD概述
django基于spark的电力能耗数据分析系统的设计与实现
Django-Admin来自django.contrib也就是Django的标准库，默认被配置好，只需要激活启用即可，它的优势在于可以快速对数据库的各个表进行增删改查，一行代码即可管理一张数据库表，相比于手动后台1个模型一般需要4个urls，4个视图函数和4个模板，可以说Django完成了一个程序编
Spark原理及调优
spark 的原理及优化
深入浅出：Eclipse 中配置 Maven 与 Spark 应用开发全指南
安徽省大数据与人工智能应用竞赛备战资料--spark
大数据组件详解：Spark、Hive、HBase、Phoenix 与 Presto
随着大数据技术的快速发展，各种大数据处理框架和工具也应运而生。其中，Spark、Hive、HBase、Phoenix 和 Presto 是广泛应用于大数据领域的几款核心组件，它们各自擅长处理不同类型的大数据任务。本文将详细介绍这些技术的特点、应用场景以及它们之间的区别和联系。
【DataSophon】DataSophon1.2.1 整合Zeppelin并配置Hive|Trino|Spark解释器
Zeppelin是Apache基金会下的一个开源框架，它提供了一个数据可视化的框架，是一个基于web的notebook。后台支持接入多种数据引擎，比如jdbc、spark、hive等。同时也支持多种语言进行交互式的数据分析，比如Scala、SQL、Python等等。本文从安装和使用两部分来介绍Zep
100道Spark面试八股文（答案、分析和深入提问）整理
是针对Pair RDD的，用于按键聚合；而reduce是针对普通RDD，进行全局聚合。返回的是一个Pair RDD，而reduce返回的是一个单一的值。涉及数据Shuffle，而reduce在每个分区内进行局部聚合。引入时间是Spark早期版本的主要入口点，而是Spark 2.0引入的新概念。功能集
基于Kubernetes部署Spark：spark on kubernetes
spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的的数据分析计算引擎。基于kubernetes的spark搭建
Spark数据介绍
RDD适合需要高度定制化的数据处理逻辑，对容错性要求高的批处理任务。DataFrame适合处理结构化数据，需要快速开发周期，易于使用 SQL 查询的场景。Dataset：结合了 RDD 和 DataFrame 的优点，提供了类型安全和优化执行的能力，适合需要结构化数据处理同时需要一定程度自定义逻辑的
SPARK调优：AQE特性（含脑图总结）
SparkAQE是spark 3.0引入的一大重要功能，今天我们来聊一聊AQE的实现原理。了解一个功能，先来了解其面临的问题。当涉及到大型集群中的复杂查询性能时，处理的并行度和正确Join策略选择已被证明是影响性能的关键因素。
Java 与 Apache Spark 集成：打造数据处理的超级英雄
Apache Spark 是一个开源的大规模数据处理框架，它提供了一个统一的编程模型，用于执行批处理、流处理、机器学习和图形处理等任务。Spark 的核心优势在于它的速度和易用性。由于 Spark 的 Java API 不像 Scala API 那样提供了方便的元组类型，我们需要自定义一个Pair类
spark-sql建表数据同步到hive
INSERT INTO paimon.my_db.my_table VALUES (1, 'M', 173.5,'北京市朝阳区'), (2, 'G',185, '上海市'), (3, 'cherry', 168.0,'河北省秦皇岛市');备注需要将将paimon-hive-connector-3.1
Spark的介绍
DataBricks官网：https://databricks.com/spark/aboutspark的诞生其实是因为MR计算引擎太慢了。MR计算是基于磁盘的，Spark计算是基于内存的。spark的发展历程：2009年，Spark诞生于伯克利AMPLab，伯克利大学的研究性项目。2014年2月成
（四十一）大数据实战——spark的yarn模式生产环境部署
Spark 是一个开源的分布式计算系统。它提供了高效的数据处理能力，支持复杂的数据分析和处理任务，是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布
Flink和Spark的区别
flink和spark的区别
