Spark讀寫S3文件 Spark讀寫Alluxio文件
1.環境 jdk1.8 scala2.11.8 spark2.11 maven4.0 2.github客戶端 官方給出的命令是在Linux上的 ./build/mvn -DskipTests clean package
1.java配置 使用jdk1.8 配置略 2.下載、配置scala 官網下載scala，解壓放到自己的目錄下。目錄不要有空格 把Scala的bin文件夾所在目錄配置到環境變量的path中（過程和jdk配置一樣） 測試是有完成
面向對象 和Java一樣Scala面向對象 類是對象的模板、抽象。定義一個類後，可以使用關鍵字new來創建一個類的對象。 通過對象可以使用定義的類的所有功能。 class class表示類 和Java不同，class不能運行
運行模式 Spark 應用在集羣上作爲獨立的進程組來運行，在 main 程序中通過 SparkContext 來協調（稱之爲 driver 程序） 1.每個應用獲取到它自己的 Executor 進程，它們會保持在整個應用的生命週
項目中經常會使用到Spark進行批處理，數據量大的時候總是會遇到數據傾斜的情況，參考了項目中遇到的情況以及網上的一些案例，寫篇文章來總結下如何處理Spark中常見的數據傾斜問題。當然由於業務場景不一樣，本文說到的一些解決數據傾斜的
1. RDD創建 spark core 從文件讀取 >>> lines = sc.textFile("file:///user/data_path") # local Scala> val lines = sc.textFile("
21/08/2019 10.Spark概述 spark速度快的原因 1.內存計算 2.有向無環圖 通用性很強： 以前需要1.SQL查詢：spark SQL實現 2.流式計算：spark stremming 實
RDDs 接口的五個屬性 下表總結了 RDDs 的五個屬性： 上述屬性可以概括爲幾個方面：一組分區，表示數據集包含的分片；一組依賴關係，指向其父 RDD；一個函數，基於父 RDD 進行計算；以及劃分策略和數據位置相關的元數據。
記錄下如何在Widows下的IDEA中直接提交Spark on yarn任務。由於項目使用的是Spring Boot，這裏提交任務指的是在IDEA中啓動Spring Boot工程，然後發送一個Rest請求，觸發Spark on y
恩。。。。由於最近這段時間都在實習以及找工作，因此就將博客給落下了，現在繼續將spark的部分"搬上"。。PS:雖然我自己也忘得差不多了。。 4.Executor Executor類完成任務的裝載，任務的運行等功能，它有個變量爲Exec
resourceOffers()：該方法是TaskSchedulerImpl的核心所在，實現將任務指定給對應的從節點中的executor，其主要思路可以概述爲： 首先將獲取的每個executor的資源，組成組成WorkerOffer序列，
2017/1/10 8:27 Spark架構原理 **概念詞彙：**Application，Application Jar，Driver program（驅動程序）、Cluster Manager（管理集羣資源的外部服務）、Dep
最近學習spark的過程中，發現在使用spark中的sql語句查詢數據的時候老是報錯： 16/11/30 19:38:42 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 2.0 (
版權聲明：未經允許，隨意轉載，請附上本文鏈接謝謝（づ￣3￣）づ╭❤～ http://blog.csdn.net/xiaoduan_/article/details/79476815 Windows平臺上運行hadoop與spa
