Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如：
学了一段时间的SparkSQL，相信大家都已经知道了SparkSQL是一个相当强大的存在，它在一个项目的架构中扮演着离线数据处理的"角色"，相较于前面学过的HQL，SparkSQL能明显提高数据的处理效率。正因为如此，SparkSQL就会涉及到与多种的数据源进行一个交互的过程。那到底是如何交互的呢，下文或许能给你带来答案…
在这篇文章里，我们模拟了一个场景，实时分析订单数据，统计实时收益。
在这篇文章里，我们模拟了一个场景，实时分析订单数据，统计实时收益。 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景： 1）首先，向Kafka里实时的写入订单数据，JSON格式，包含订单ID-订单类型-订单收益 2）然后，spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据，并以订单类型分组统计收益 3）最后，spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL。 前提条件 安装 1）spark：我使用的yarn-client模式下的spark，环境中集群客户端已经搞定 2）zooke
我们VIP成员很多在2021年春节年前、后，拿到了offer。而且不止一个，有的两个，有的四个，有的六个。这里给我们分享其中一位成员，整理的一家公司的面试题，后续将会陆续发布。
ShuffleMapTask要进行Shuffle，ResultTask负责返回计算结果，一个Job中只有最后的Stage采用ResultTask，其他的均为ShuffleMapTask。
从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 文件格式分为：Text文件、Json文件、csv文件、Sequence文件以及Object文件； 文件系统分为：本地文件系统、HDFS、Hbase 以及 数据库。 平时用的比较多的就是: 从 HDFS 读取和保存 Text 文件.
Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。文件格式分为：Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件；文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduc
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
输出操作指定了对流数据经转化操作得到的数据所要执行的操作(例如把结果推入外部数据库或输出到屏幕上)。
所以RDD不过是对一个函数的封装，当一个函数对数据处理完成后，我们就得到一个RDD的数据集(是一个虚拟的，后续会解释)。
Hive是Shark的前身，Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。
老师：给定需求统计评分次数>200的电影平均分Top10，并写入Mysql数据库中
RDD产生的目的是为了解决开发人员能在大规模的集群中以一种容错的方式进行内存计算，而当前的很多框架对迭代式算法场景与交互性数据挖掘场景的处理性能非常差, 这个是 RDD 提出的动机 基于 MR 的数据迭代处理流程和基于 Spark 的数据迭代处理流程如图所示
之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题，➤Ta来了，Ta来了，Spark基础能力测试题Ta来了!，收到的反馈还是不错的。于是，在正式结课Spark之后，博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题，希望大家能有所收获✍
编写代码 package com.itunic.sql import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Create
Spark SQL 的DataFrame接口支持操作多种数据源. 一个 DataFrame类型的对象可以像 RDD 那样操作(比如各种转换), 也可以用来创建临时表.
在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。 DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。
集群环境：CDH版本是5.14.0这个版本 但由于spark对应的5.14.0的CDH版本的软件默认的版本是1.6.0同时阉割了SarkSQL，需要重新编译 原因： 因为Cloudera公司认为有了impala就不需要再使用sparkSQL的功能了，同时也是为了推广impala，所以直接阉割掉了sparkSQL的模块。 解决： 使用Apache的版本的spark来进行重新编译
3.MyNetworkTotalWordCountV2.scala(开发自己的实时词频统计程序(累计单词出现次数))
定义了 spark 的输出规则的类。这也许会让你想到 Hadoop Mapreduce 的 OutputFormat，没错，其实他们是一个东西，嗯，完全一样。Spark 本身只是一个计算框架，其输入和输出都是依赖于 Hadoop 的 OutputFormat，但是因为 Spark 本身自带 Hadoop 相关 Jar 包，所以不需要我们额外考虑这些东西，下面我们以saveAsTextFile源码来验证我们的结论
List 元素的追加 方式1-在列表的最后增加数据 方式2-在列表的最前面增加数据
使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率
原文：https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html
我们需要一个效率非常快，且能够支持迭代计算和有效数据共享的模型，Spark 应运而生。RDD 是基于工作集的工作模式，更多的是面向工作流。 但是无论是 MR 还是 RDD 都应该具有类似位置感知、容错和负载均衡等特性。
在开始讲Spark运行的整体架构之前，先来讲讲为什么会有Spark？这个框架被设计出来是要解决什么问题的？
执行的过程中，出现了很多次的jar冲突，我这边和Hadoop-common 以及 hadoop-dfs有依赖冲突，具体的根据自己实际情况去除
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
前言 在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。 然而，通过Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合
Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎
Apache Spark是一个快速的通用集群计算框架 / 殷勤。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持常规执行图的优化引擎。它还支持一组丰富的更高级别的工具，包括Spark SQL用于SQL和结构化数据的处理，MLlib机器学习，GraphX用于图形处理和Spark Streaming. 。 作为Apache的顶级项目之一, 它的官网为 http://spark.apache.org
在利用反射机制推断RDD模式时，需要首先定义一个case class，因为，只有case class才能被Spark隐式地转换为DataFrame。
在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。
在大数据计算领域，Spark 已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark 的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
代码调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在开发过程中，时时刻刻都应该注意以上原则，并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景，灵活地运用到自己的Spark作业中。
23. 总成绩大于150分，且数学大于等于70，且年龄大于等于19岁的学生的平均成绩是多少？
导读：发现一篇好文，分享给大家。全文分为四个部分，基本涵盖了所有Spark优化的点，面试和实际工作中必备。全文较长，建议收藏后PC端查看或工作中问题troubleshooting。
一、Spark 基础 二、Spark Core 三、Spark SQL 四、Spark Streaming 五、Structured Streaming 六、Spark 两种核心 Shuffle 七、Spark 底层执行原理 八、Spark 数据倾斜 九、Spark 性能调优 十、Spark 故障排除 十一、Spark大厂面试真题
本文将帮助您使用基于HBase的Apache Spark Streaming。Spark Streaming是Spark API核心的一个扩展，支持连续的数据流处理。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：）
3.4 RDD的计算 3.4.1 Ta s k简介 原始的RDD经过一系列转换后，会在最后一个RDD上触发一个动作，这个动作会生成一个Job。在Job被划分为一批计算任务（Task）后，这批Task会被提交到集群上的计算节点去计算。计算节点执行计算逻辑的部分称为Executor。Executor在准备好Task的运行时环境后，会通过调用org.apache.spark.scheduler.Task#run来执行计算。Spark的Task分为两种： 1）org.apache.spark.scheduler.
在这个数据驱动的时代，信息的处理和分析变得越来越重要。而在众多的大数据处理框架中，「Apache Spark」以其独特的优势脱颖而出。
前两天和大家分享了一篇关于 Spark Core 数据倾斜调优 相关的文章，今天继续和大家分享一篇关于 Spark 开发调优的文章，干货文章，建议收藏！
Hive on Spark：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。
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
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