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修改完后，同步到其它节点。杀掉主master节点，等一段时间是否可自动切换到重master节点

本文约4700字，建议阅读15分钟。本文首先介绍了Spark和Flink的发展背景、基本架构及其设计特点，然后从数据模型、状态处理和编程模型3个角度进行比较优势和限制，最后介绍Spark和Flink的最新发展。本篇文章属于阿里巴巴Flink系列文章之一。A

Spark是基于内存的分布式计算引擎，以处理的高效和稳定著称。然而在实际的应用开发过程中，开发者还是会遇到种种问题，其中一大类就是和性能相关。在本文中，笔者将结合自身实践，谈谈如何尽可能地提高应用程序性能。分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向，分别是

本文将介绍图像数据源的实现细节和使用方法.

前言Spark是非常流行的大数据处理引擎，数据科学家们使用Spark以及相关生态的大数据套件完成了大量又丰富场景的数据分析与挖掘。Spark目前已经逐渐成为了业界在数据处理领域的行业标准。随着Kubernetes的快速发展，数据科学家们开始考虑是否可以用K

它是建立在Spark上的实时计算框架，通过它提供丰富的API、基于内存的高速执行引擎，用户可以结合流式、批处理和交互试查询应用。2）相比于strom，RDD数据更容易做容错。4）小批量处理的方式使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法。方便了一些需

Spark源码包的编译和部署生成，其本质只有两种：Maven和SBT , 只不过针对不同的场景而已：。编译的目的是生成特定环境下运行Spark本身或者开发Spark Application的JAR包，本次编译的目的生成运行在Hadoop2.5.2上的Spa

Task（任务）：单个分区数据及上的最小处理流程单元。TaskSet（任务集）：由一组关联的，但互相之间没有Shuffle依赖关系的任务所组成的任务集。Job（作业）：有一个RDD Action生成的一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业。Applicat

Spark能够从任何支持Hadoop的存储源来创建RDD，包括本地的文件系统，HDFS，Cassandra，Hbase，Amazon S3等。Spark支持textFile、SequenceFiles和任何其他的Hadoop的InputFormat格式的数

当我们尝试在一个查询中访问多个parquet文件时，如果这些parquet文件中的字段名和类型是完全一致的、只是字段的顺序不一样，例如一个文件中是name string, id int，另一个文件是id int, name string时，查询会报错，抛出