本文介绍如何在win系统中使用IDEA开发spark应用程序，并将其打成jar包上传到虚拟机中的三个Ubuntu系统，然后在分布式环境中运行。主要步骤包括：安装Scala插件：在IntellijIDEA中安装Scala插件，并重启IDEA。创建Maven项目：在IntellijIDEA中创建一个Maven项目，选择Scala语言，并添加Spark和HBase依赖。配置ScalaSDK：在IntellijIDEA中添加ScalaSDK，并给项目添加Scala支持。编写Spark应用程序：在src/main/scala目录下创建一个Scala对象，并编写Spark代码。打包和运行Spark项目：在
序列化Spark是基于JVM运行的进行，其序列化必然遵守Java的序列化规则。序列化就是指将一个对象转化为二进制的byte流（注意，不是bit流），然后以文件的方式进行保存或通过网络传输，等待被反序列化读取出来。序列化常被用于数据存取和通信过程中sparkdirver和executor间传递变量，默认需要进行序列化，才能传递。不序列话的成员，可以通过添加@transient或lazy标识。在spark中4个地方用到了序列化：算子中用到了driver定义的外部变量的时候将自定义的类型作为RDD的泛型类型，所有的自定义类型对象都会进行序列化使用可序列化的持久化策略的时候。比如：MEMORY_ONL
Hive数据倾斜以及解决方案1、什么是数据倾斜数据倾斜主要表现在，mapreduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多)，这条Key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。2、数据倾斜的原因及现象一些操作导致的数据倾斜：主要原因：key分布不均匀业务数据本身的特性建表时考虑不周某些SQL语句本身就有数据倾斜现象：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）r
本文主要介绍通过spark导入doris的3种方式。1.最简单的方式：jdbcjdbc方式需要引入mysql-connector-java的依赖mysqlmysql-connector-java5.1.48代码demo .....df.show()df.write.format("jdbc").mode(SaveMode.Append).option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").option("url","jdbc:mysql://xxxx:xx/xx?rewriteBatchedStatements=true").option("batchsize",
背景本篇主要讲解如何配置Sparkthriftserver，从而可以使用JDBC方式通过Sparkthriftserver操作Hudi表。博主的环境信息：Spark3.1.1Hive3.1.0Hadoop3.1.1Hudi0.11.1环境准备首先，我们需要编译Hudi。然后找到编译后输出的hudi-spark3.1-bundle_2.12-0.11.1.jar和hudi-hadoop-mr-bundle-0.11.1.jar，复制到$SPARK_HOME/jars中。找一台已经安装了maven的服务器。执行：gitclonehttps://github.com/apache/hudi.git源
目录1.开启hadoop集群2.开启mysql3.开启hive远程连接4.将hive下面的hive-site.xml和jar包拷贝到spark的conf目录下5.重启spark-shell6.查询数据库的表7.IDEA操作连接hive8.Spark读取Hive中的库9.Spark操作Hive中指定表10.Spark处理后的数据保存在Hive中——三种方法11.Spark连接Mysql，操作Mysql中的表 在Spark中操作Hive，此时的HIve基于内存，而不是MR，速度更快。1.开启hadoop集群start-dfs.shstart-yarn.sh2.开启mysqlmysql-
本章详细介绍了本系统的需求分析。本系统旨在实现一个用户不仅能方便地查看电影信息，而且能获取自己感兴趣的推荐电影的系统。本系统的功能应当是较为完善的，推荐结果应当较为精准化，推荐效率应当高效，并且面对不断增长的电影数据和用户数据应当有着良好拓展性。此外，本系统应当以web页面为最终呈现方式，以便于用户在PC端或移动端等设备上随时访问本系统。2022年12月增加Spark大屏统计驾驶舱、Web后台管理系统当前爬虫+三种机器学习推荐算法+用户画像可视化+虚拟机集群足够毕设了交互层提供了用户与系统之间交互的途径，通过简洁直观的web页面将系统展示给用户。业务逻辑层主要用于实现交互层的功能，根据业务逻辑
7、Scala中的apply方法（）遇到如下形式的表达式时，apply方法就会被调用：Object(参数1,参数2,......,参数N)通常，这样一个apply方法返回的是伴生类的对象；其作用是为了省略new关键字Object的apply方法举例：//object的apply方法classStudent5(valstuName:String){}objectStudent5{//定义自己的apply方法defapply(stuName:String)={println("*********ApplyinObject**********")newStudent5(stuName)}//如果没有
1.HiveSQL1.1基本介绍概念Hive由Facebook开发，用于解决海量结构化日志的数据统计，于2008年贡献给Apache基金会。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射为一张表，提供类似SQL语句查询功能本质：将HiveSQL转化成MapReduce程序。与关系型数据库的对比项目Hive关系型数据库数据存储HDFS磁盘查询语言HQLSQL处理数据规模大小分区支持支持扩展性高非常有限数据写入支持批量导入/单条写入支持批量导入/单条写入索引0.7版本后添加了索引（不怎么使用）支持复杂索引执行延迟高低数据加载模式读时模式（快）写时模式（慢）应用场景海量数据查询实时查
报错原因总结:spark发送到kafka是有生产者线程池的.这个支持的过期策略在spark2.4.4之前的策略是:你taskaccess该producer开始计时.如果10min内没有新的access则close该producer.那么问题就是:小数据量,做完还回去,不同task接力刷洗池子里producer对象的access时间,那么过期不了.如果你task拿到后10min都没发送完kafka数据,那么spark自动给你把producer过期了.该问题对应的jira单子IssueNavigator-ASFJIRASPARK-21869找到修复的commit
