一、问题按每年的1月1日算当年的第一个自然周(遇到跨年也不管，如果1月1日是周三，那么到1月5号（周日）算是本年的第一个自然周,如果按周一是一周的第一天)计算是本年的第几周，那么sparksql如何写?二、分析难点:SparkSQL的DAYOFWEEK函数返回的每周第一天是周日。边界值的处理，即第一周如何判定、第二周从哪天开始计算。对应的伪代码intday_of_week(intday){if(day==7){return1;}else{returnday+1;}}dayofyear=DAYOFYEAR(your_date_column)if(dayofyear7-day_of_week(fi
Hive引擎包括：默认MR、Tez、Spark不更换引擎hive默认的就是MR。MapReduce：是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。HiveonSpark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。SparkonHive就是通过sparksql，加载hive的配置文件，获取到hive的元数据信息，sparksql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据，接下来就可以通过sparksql来操作hive表中的数据HiveonSpark效率要低于SparkonHive前者只
目录前言一、spark是什么？二、知识回顾1.启动zookeeper。2.启动hdfs和yarn。3.通过jps查看是否启动成功。4.进入MySQL。5.进入hive之后验证 6.启动hbase.7.查看进程8.进入hbase并测试是否正常三、spark的安装与部署1.安装Scala2.安装与部署spark总结前言为了避免MapReduce框架中多次读写磁盘带来的消耗，以及更充分地利用内存，加州大学伯克利分校的AMPLab提出了一种新的、开源的、类HadoopMapReduce的内存编程模型Spark。一、spark是什么？Spark是一个基于内存的大数据并行处理框架，其最初由加州大学伯克利分
#cording:utf8frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.typesimportIntegerType,StringType,StructTypeimportpyspark.sql.functionsasFif__name__=='__main__':#0.构建执行环境入口对象SparkSessionspark=SparkSession.builder.\appName('movie_demo').\master('local[*]').\getOrCreate()sc=spark.sparkContext#1.读取文件sche
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
el-table的父元素不能是flex：1的元素，需要在外面再加一层元素，并且父元素设置成absolute，祖父元素设置成relative即可。divclass="table-wrap">divclass="table-content">el-table:data="tableData">.../el-table>/div>/div>.table-wrap{flex:1;position:relative;/*解决表格高度不能适应flex，不断增加的问题*/.table-content{position:absolute;width:100%;height:100%;}}参考element-u
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
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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
