目录循循渐进理解使用Cache或者PersistCheckPoint缓存和CheckPoint的区别循循渐进理解wc.txt数据hellojavasparkhadoopflumekafkahbasekafkaflumehadoop看下面代码会打印多少条-------------------------(RDD2)importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectCache{defmain(args:Array[String]):Unit={valsc=newSparkContex

环境:spark3.3.xscala2.12.x引用:spark-shell--jarsspark-excel_2.12-3.3.1_0.18.5.jar或项目里配置pom.xml!--https://mvnrepository.com/artifact/com.crealytics/spark-excel-->dependency>groupId>com.crealytics/groupId>artifactId>spark-excel_2.12/artifactId>version>3.3.1_0.18.5/version>/dependency>代码:1、直接使用excel文件第一行作为

一、背景首先需要掌握SparkDAG、stage、task的相关概念Spark的job、stage和task的机制论述-知乎task数量和rdd分区数相关runningtask数=executors*cores(如果runningtask没有达到乘积最大，一般是队列资源不足)二、任务慢的原因分析找到运行时间比较长的stage再进去看里面的task可以看到某个task读取的数据量明显比其他task较大。如果是sql任务进入到SQL页面看到对应的执行卡在哪里，然后分析，如下图是hashid、actor_name，可以看到是groupby数据有倾斜。groupby数据倾斜问题，可以参考hivegro

1.输出为Python对象 collect算子：将RDD各个分区内的数据，统一收集到Driver中，形成一个List对象reduce算子：对RDD数据集按照传入的逻辑进行聚合take算子：取RDD的前N个元素，组合成list返回给你count算子：计算RDD有多少条数据，返回值是一个数字#collect算子：将RDD各个分区内的数据，统一收集到Driver中，形成一个List对象#语法：rdd.collect()#返回一个listfrompysparkimportSparkConf,SparkContextimportosos.environ['PYSPARK_PYTHON']="D:/Pro

开启hadoop集群的时候遇到了这个问题我的问题比较好解决，一眼就能看出来，是因为slave和配置文件中的不对应。然后我就去查了查还有没有其他形式的，比如不是因为配置文件里面写错名字这种低级错误还是有这种情况的，大概有以下几种情况和解决方案一定要配置免密登陆在这之前要修改/etc/hosts文件中的映射vim/etc/hosts#配置主机名字对应的ip和主机名字  免密登陆的配置步骤ssh-keygen-tdsa-P''-f~/.ssh/id_dsa #可以只在master上执行，如果其他节点也想实现免密登陆，按照这个步骤操作就可以ssh-copy-id-i/root/.ssh/id_dsa.

本专栏案例代码和数据集链接：https://download.csdn.net/download/shangjg03/884778271.版本说明Spark 针对 Kafka 的不同版本，提供了两套整合方案：`spark-streaming-kafka-0-8` 和 `spark-streaming-kafka-0-10`，其主要区别如下：本文使用的 Kafka 版本为 `kafka_2.12-2.2.0`，故采用第二种方式进行整合。2.项目依赖项目采用 Maven 进行构建，主要依赖如下：    2.12                org.apache.spark        spar

 1、背景描述菜鸟笔者在运行下面代码时发生了报错：frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","apple1012")rdd=sc.parallelize([[1,2],3,[7,5,6]])rdd1=rdd.flatMap(lambdax:x)print(rdd1.collect())报错描述如下：2、报错原因 显然这是传入的数据类型发生了错误：因为我们试图对整数对象执行下标操作，而这是不允许的。原来flatMap底层通过取下标来展开元素如果rdd集合里面有非可迭代对象（如int元素）则会报错TypeError:'int'obje

面试题来源：《大数据面试题V4.0》大数据面试题V3.0，523道题，679页，46w字可回答：1）spark和maprecude的对比；2）mapreduce与spark优劣好处问过的一些公司：阿里云(2022.10)，银联(2022.10)，携程(2022.09)，vivo(2022.09)，滴滴(2022.09)(2020.09)，网易云音乐(2022.09)，快手(2022.08)，字节(2022.08)x2(2022.05)(2020.09)(2020.06)(2019.11)x4，快手(2022.08)，星环科技(2022.07)，海康威视(2022.06)，字节日常实习(2022

Spark调参过程中保持每个task的input+shuffleread量在300-500M左右比较合适TheSparkUIisdocumentedhere:https://spark.apache.org/docs/3.0.1/web-ui.htmlTherelevantparagraphreads:Input:BytesreadfromstorageinthisstageOutput:ByteswritteninstorageinthisstageShuffleread:Totalshufflebytesandrecordsread,includesbothdatareadlocallya

SparkShuffleSparkShuffle是发生在宽依赖(ShuffleDependency)的情况下，上游Stage和下游Stage之间传递数据的一种机制。Shuffle解决的问题是如何将数据重新组织，使其能够在上游和下游task之间进行传递和计算。如果是单纯的数据传递，则只需要将数据进行分区、通过网络传输即可，没有太大难度，但Shuffle机制还需要进行各种类型的计算（如聚合、排序），而且数据量一般会很大。如何支持这些不同类型的计算，如何提高Shuffle的性能都是Shuffle机制设计的难点问题。从总体框架上来看，SparkShuffle分为ShuffleWrite和Shuffle