背景最近在做Spark版本的升级(由spark3.1升级到spark3.5)，其实单纯从spark升级涉及到的log4j来说，并没有什么能够记录的，但是由于公司内部做了Spark的serveless，把spring和spark混在了一起，所以导致了不可预见的问题分析我们Spring用的是5.2.6.RELEASE版本，由于spark用的是logback作为日志的具体实现，而Spark在3.1和spark3.5是采用了不同的日志具体实现:在spark3.1中采用的是log4j1(log4j+slf4j-log4j2),spark3.5中采用的是log42(log4j-core+log4j-api
在页面布局中，我们经常会遇到/使用这么一类常见的布局，也就是列表内容水平居中于容器中，像是这样：ul{width:500px;display:flex;flex-direction:row;flex-wrap:nowrap;justify-content:center;align-items:center;gap:10px;}效果如下：这里，外层的容器是定宽的，内层的flex-item也是定宽的。当flex-item个数较小时，是没有问题的。但是，如果当元素内容过多，并且设置了flex-wrap:nowrap的话，内容就会溢出容器：此时，我们有几种解法，其中一种便是给父容器设置overflow
文章目录Hadoop安装Hive安装HiveOnSpark与SparkOnHive区别HiveOnSparkSparkOnHive部署HiveOnSpark查询Hive对应的Spark版本号下载Spark解压Spark配置环境变量指定Hadoop路径在Hive配置Spark参数上传Jar包并更换引擎测试HiveOnSparkYarn资源分配设置解决依赖冲突问题重编译源码前言：本篇文章在已经安装Hadoop3.3.4与Hive3.1.3版本的基础上进行，与笔者版本不一致也没有关系，按照步骤来就行了。如果你不想使用低版本的Spark(例如：Spark2.x系列)，请直接跳转到本文目录【重编译源码】
zookeeper单机安装与配置一、zookeeper的安装1.上传zookeeper-3.4.5.tar.gz到/tools目录下2.解压安装zookeeper到/training中tar-zvcfzookeeper-3.4.5.tar.gz-C/opt/soft_installed/zookeeper-3.4.53.配置环境变量vim/home/lh/.bashrc#添加内容如下exportZK_HOME=/opt/soft_installed/zookeeper-3.4.5exportPATH=$PATH:$ZK_HOME/bin4.在zookeeper安装路径下创建tmp目录，用于存储
【Spark数仓项目】需求八：MySQL的DataX全量导入和增量导入Hive文章目录一、mysql全量导入hive[分区表]需求介绍：二、mysql增量导入hive1.增量导入的第一种实现方法2.另一种方法是时间字段3.dataX脚本三、利用Python自动生成Datax的json脚本1.创建mysql和hive数据库2.修改python脚本里面的密码(2处)和hdfs端口3.运行python脚本4.将生成的json文件上传到linux5.编写shell脚本b.sh6.运行shell一、mysql全量导入hive[分区表]需求介绍：本需求将模拟从MySQL中向Hive数仓中导入数据，数据以时
目录一、数据准备1）Department 2）School3）Student4）Teacher5）实例化对象结构如下：二、加载数据数据展示 三、日志数据加载输出结果 一、数据准备1）Departmentpackageorg.example.jsonre;publicclassDepartment{privateStringname;privateStringdescribe;@OverridepublicStringtoString(){return"Department{"+"name='"+name+'\''+",describe='"+describe+'\''+'}';}publicS
前言Flex想必大家都很熟悉，也是大家平时在进行页面布局的首选方案。(反正我是!)。不知道大家平时在遇到Flex布局属性问题时，是如何查阅并解决的。反正，我每次记不住哪些属性或者对哪些属性的用法忘记时。我总是求助于阮一峰老师写的Flex布局教程：语法篇[1]。其实，对于CSS来讲，大家都抱着一种「死记硬背」的东西来对待它。久而久之，就会出现上述我说的问题，一个属性或者一个使用案例，需要去指定的网站去查询。这算是好的呢，有些同学没有自己的知识体系或者收藏资料。每次遇到问题，都是baidu/google一下，然后CV大发一通。其实，我们应该把将CSS视为一组布局模式。每种布局模式都是一个可以实现或
目录Spark是什么一、Spark与MapReduce对比区别二、Spark的发展三、Spark的特点四、Spark框架模块Spark是什么 ApacheSpark是用于大规模数据（large-scaladata）处理的统一（unified）分析引擎，是一个分布式计算框架。一、Spark与MapReduce对比区别Spark中新的数据结构RDD（弹性分布式数据集），使得大数据分析能够基于内存计算，会将中间结过存放在内存，方便后续计算的使用。MapReduce会将中间结果存储在磁盘上。内存数据的读写速度要比磁盘快的多，所以Spark的计算速度要比MapReduce快Spark对海量
spark-shell任务提交任务参数选项说明示例源码详解文章目录spark-shell任务提交任务参数选项说明示例源码详解参数说明常规选项：仅在集群模式下生效：仅适用于YARN：仅适用于SparkStandalone或者Mesos的集群模式：仅适用于SparkStandalone和Mesos：仅适用于SparkStandalone和YARN：示例localSparkStandaloneyarnMesosKubernetesspark-shell源码解析执行过程spark-shell源码入口类Main源码spark-submit源码spark-class脚本源码SparkSubmit核心类源码
SparkStreaming入门案例一、准备工作二、任务分析三、官网案例四、开发NetWordCount一、准备工作实验环境：netcat安装nc：yuminstall-ync二、任务分析将nc作为服务器端，用户产生数据；启动sparkstreaming案例中的客户端程序，监听服务器端发送过来的数据，并对其数据进行词频统计，即为流式的wordcount入门程序三、官网案例启动nc作为服务器端，执行：nc-l1234，并输入测试数据，如图所示：启动客户端，执行：bin/run-examplestreaming.NetworkWordCountlocalhost1234注意）：如果要执行本例，必须
