欢迎关注微信公众号“Tim在路上”之前我们已经了解了shufflewriter的详细过程，那么生成文件后会发生什么呢？以及它们是如何被读取呢？读取是内存的操作吗？这些问题也随之产生，那么今天我们将先来了解了shufflereader的细枝末节。在文章SparkShuffle概述中我们已经知道，在ShuffleManager中不仅定义了getWriter来获取mapwriter的实现方式，同时还定义了getReader来获取读取shuffle文件的实现方式。在Spark中调用有两个调用getReader的抽象类的重要实现，分别是ShuffledRDD和ShuffleRowRDD。前者是与RDDA
目录前言题目：一、读题分析二、处理过程1.采用SparkSQL使用max函数找到最大的日期然后转换成时间类型在变成字符串2.这里提供除了SQL方法外的另一种过滤不满足条件的方法三、重难点分析总结 前言本题来源于全国职业技能大赛之大数据技术赛项电商赛题-离线数据处理-抽取题目：提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考（使用Scala语言编写） 一、读题分析涉及组件：MYSQL,HIVE,SCALA,SPARK涉及知识点：Spark读取数据库数据DataFrameAPI的使用（重点）Spark写入数据库数据Hive数据库的基本操作增量数据的概念（思考：与全量数据有什么区别？）二、处理过程 与
1.Hive的元数据服务hivemetastore元数据服务用来存储元数据，所谓元数据，即hive中库、表、字段、字段所属表、表所属库、表的数据所在目录及数据分区信息。元数据默认存储在hive自带的Derby数据库。在内嵌模式和本地模式下，metastore嵌入在主hiveserver进程中。但在远程模式下，metastore和hiveserver是两个单独的服务，都由各自的进程管理metastore服务独立出来之后，1个或多个客户端在配置文件中添加metastore的地址，就可以同时连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。hiveserver服务主
要实现的九宫格效果图如下：公共样式：div{width:300px;height:300px;}ul{padding:0;width:100%;height:100%;}li{list-style:none;text-align:center;line-height:100px;margin:3px;background-color:#243F49;color:white;border:1pxsolidwhite;font-weight:bolder;}div>ul>li>1/li>li>2/li>li>3/li>li>4/li>li>5/li>li>6/li>li>7/li>li>8/li>
基本信息：Centos-7.9、Java-1.8、Python-3.9、Scala-2.12、Hadoop-3.2.1、Spark-3.1.2、Flink-1.13.1、Hive-3.1.3、Zookeeper-3.8.0、Kafka-3.2.0、Nginx-1.23.1目录一、相关文件下载地址二、虚拟机基础配置三、语言环境安装1.Java环境安装2.Python环境安装3.Scala环境安装四、大数据组件安装1.Hadoop集群安装2.MySQL安装3.Spark安装4.Flink安装5.Hive安装6.Zookeeper安装7.Kafka安装8.Nginx安装五、过程中存在的问题1.环境配
SparkRDD:弹性分布式数据集(ResilientDistributedDataSet)RDD的三个基本特性：分区、不可变、并行操作1、分区每一个RDD包含的数据被存储在系统的不同节点上。在物理存储中，每个分区指向一个存储在内存或者硬盘中的数据块(Block)，其实这个数据块就是每个task计算出的数据块，它们可以分布在不同的节点上。RDD只是抽象意义的数据集合，分区内部并不会存储具体的数据，只会存储它在该RDD中的index，通过该RDD的ID和分区的index可以唯一确定对应数据块的编号，然后通过底层存储层的接口提取到数据进行处理。2、不可变每个RDD都是只读的，它所包含的分区信息是不
源码加数据集： 文件源码Gitee好像只收10M一下的文件类型，所以数据集就只能以链接的形式自己下了 KMeans和决策树KDD99数据集，推荐使用10%的数据集： http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/ALS电影推荐的Movielens数据集，推荐使用1m大小：https://files.grouplens.org/datasets/movielens/逻辑斯蒂回归Iris数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/目录一、机器学习二、Spark机器学习库1
一、Spark是什么Spark是Apache下的一个用于大规模数据处理的统一分析引擎，Unifiedengineforlarge-scaledataanalytics.Spark还是一个支持多语言的（Python、SQL、Scala、Java、R），可以在单节点或者集群上用作数据工程、数据科学和机器学习的内存计算引擎。Spark借鉴了MapReduce的思想发展而来，保留了其分布式并行计算的优点，并改进了其缺陷，让中间数据存储在内存中从而提高了运行速度，并提供了丰富的操作数据的API，提升了开发的效率。Spark工作示意图二、为什么要使用Spark谈起Spark，就不得不对比Hadoop，相比
这本书有8个章节，从基础逐渐展开，但是书籍总共也只有236页，还包含了Hadoop、spark和Flink三个知识点。所以感觉讲得可能不太会很深入。这里毕竟是书籍的阅读部分，所以不管实用性强不强，书上说的这里都大概提一下。首先是第一章节：大数据技术概述1.什么是大数据？简单说就是海量、高增长率和多样化的信息资产。2.大数据平台架构是什么？这里讲得是一般企业的大数据平台的一个组成一般都是5层，数据获取、数据储存、资源的调度管理、数据分析、数据服务与可视化数据获取：数据总体上可以分为结构化和非结构化；结构化数据就可以简单理解为行数据，非结构化数据就是视频啊，图片之类的。来源不同，格式不同，那么获取
目录一．KafkaUtils.createDstream方式二．KafkaUtils.createDirectStream方式 温习Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,它使用Scala和Java语言编写，是一个基于Zookeeper系统的分布式发布订阅消息系统，该项目的设计初衷是为实时数据提供一个统一、高通量、低等待的消息传递平台。①、Kafka的众多优点：其优点具体：(1)解耦。Kafka具备消息系统的优点,只要生产者和消费者数据两端遵循接口约束，就可以自行扩展或修改数据处理的业务过程。(2)高吞吐量、低延迟。即使在非常廉价的机器上,Kafka也能做到每秒处理几十万
