RDD是对象的分布式集合。　　RDD也提供数据沿袭——以图形形式给出每个中间步骤的祖先树，当RDD的一个分区丢失，可以根据祖先树重建该分区。　　RDD有两组操作，转换和行动，RDD转换是有惰性的，宽窄依赖。　　SparkSession是读取数据、处理元

大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性，下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程。Map

shuffle 是划分 DAG 中 stage 的标识,同时影响 Spark 执行速度的关键步骤.　　RDD 的 Transformation 函数中,又分为窄依赖和宽依赖的操作.窄依赖跟宽依赖的区别是是否发生 shuffle(洗牌) 操作.宽依赖会发生

假设你已经清楚了Spark 的 RDD 转换，Action 等内容。并且已经知道用web UI来理解为什么Job要花这么长时间时，Job、stage和task 也很清楚了。在本文中，您将了解Spark程序在集群中实际执行的基础知识。Spark应用程序由单个

2、在hadoop的历史服务器点击 history直接连接到 spark 的日志.

在做spark history complete和incomplete测试的时候，我们使用spark-shell启动了一个on yarn的任务，如果我们只是启动了，没有进行任何计算的话，那么我们在incomplete里面是看读的任务的，退出的时候可以在co

Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark相对于Hadoop的优势Hadoop虽然已成为大数据技术的事实标准，但其本身还存在诸多缺陷，最主要的

　　今天往虚拟机上安装了Scala和spark，下面说一下安装的一些过程和遇到的一些问题。了解基本安装流程，由于之前已经安装好了virtualbox虚拟机，Linux操作系统，并且配置好了Java运行环境，安装好了Hadoop运行环境，所以。　　安装Sca

RDD叫做分布式数据集模式spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合。Resilient：表示弹性的，弹性表示。3）一个RDD依赖于其他多个RDD，RDD的容错机制就是根据这个特性而来的。4）可选的，针对于kv类型

　　1，一台机器启动spark：./bin/spark-shell --master <master-url>命令可进入shell界面，master-url参数可为：local[*]使用逻辑CPU多线程启动，local[n]，使用n个CPU线程

在上一节Spark经典的单词统计中，了解了几个RDD操作，包括flatMap，map，reduceByKey，以及后面简化的方案，countByValue。那么这一节将介绍更多常用的RDD操作，并且为每一种RDD我们分解来看其运作的情况。flatMap，有

标签索引器，它将标签的字符串列映射到标签索引的ML列。如果输入列为数字，则将其强制转换为字符串并为字符串值编制索引。默认情况下，按标签频率排序，因此最常使用的标签的索引为0。按label出现的频次，转换成0～num numOfLabels-1，频次最高的转

整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统，接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息，同时消费记录由 Zookeeper

val conf = new SparkConf() conf.setMaster.setAppName val sc = new SparkContext val lineRDD = sc.textFile?SparkConf sparkConf

list = df.head # Example: [Row, Row, ... ...]. 去重set操作，跟py中的set一样，可以distinct()一下去重，同时也可以.count()计算剩余个数。sql = "select * from

idea 导入的scala工程，编写代码后报该错误。

sc.textFile("input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect　　。res3: Array[(String, Int)]

第5章 Data Source APISpark SQL中的核心功能，可以使用Data Source API非常方便的对存储在不同系统上的不同格式的数据进行操作。第6章 整合Hive操作及函数如何使用Spark对接已有数据仓库Hive中的数据，这是在生产中

　　主要探究了如何对spark源码进行编译，以及普及了一下Maven中的-P,-D的意义以及我在编译过程中遇到的两个坑。官网已经提供了预编译的版本了啊，但是如果你对spark源码进行了修改或者spark提供了相对应的hadoop版本不能满足要求，本人编译是

画出类似于遨游那样的最大化，最小化，关闭，还原按钮的皮肤。使用path路径画笔进行绘制。