一、摘要现如今，深度学习是机器学习中最热门的一种方法，与此同时，它还在继续取得显著成果。深度神经网络在不断地被证实是一门既有用又具有创新性的学科技术。该技术已经证明了其在之前停滞不前的研究领域中取得重大进展的 …二、分析现如今，深度学习是机器学习中最热门的一种方法，与此同时，它还在继续取得显著成果。深度神经网络在不断地被证实是一门既有用又具有创新性的学科技术。该技术已经证明了其在之前停滞不前的研究
准备1. spark已经安装完毕2. spark运行在local mode或local-cluster modelocal-cluster modelocal-cluster模式也称为伪分布式，可以使用如下指令运行 MASTER=local[1,2,1024] bin/spark-shell [1,2,1024] 分别表
前几天在做大数据的期中作业，老师给了我们一堆表（几十kb到几百mb不等），要我们去分析一点东西出来写成报告。我本以为要用自己的电脑做，正准备去装环境，老师突然说可以把他们实验室的容器暴露给我们， 诶嘿，不用配环境了，舒服呀~ 好了，不多废话，下面进入正题。1、spark与pysparkspark是在内存上进行计算的，效率非常高。spark的编程语言是scala，pyspark的编程语言是pytho
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2023-08-26 22:48:43
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今天主要分析的是spark的YarnCluster模式下的提交任务的源码，那么我们先看一下流程图 开始啃源码吧，为了啃源码更高效，希望大家把这张流程图搭配着一起看，可以时刻知道现在到哪一步了。正式开始源码分析Spark-submit命令说到提交任务，不管是什么spark的哪种运行模式，提交任务的命令都少不了Spark-submit，下面以提交wordCount的项目的命令为例：bin/spark-
导读这一小节主要目的是为了了解 Spark Streaming 一些特别特殊和重要的操作, 一些基本操作基本类似 RDD
1.updateStateByKey1.1 需求: 统计整个流中, 所有出现的单词数量, 而不是一个批中的数量使用中间状态实现统计功能统计总数入门案例中, 只能统计某个时间段内的单词数量, 因为 reduceByKey 只能作用
1.spark中窄依赖的时候不需要shuffle，只有宽依赖的时候需要shuffle，mapreduce中map到reduce必须经过shuffle2.spark中的shuffle fetch的时候进行merge操作利用aggregator来进行，实际上是个hashmap，放在内存中 1 // Map: "cat" -> c, cat
2 val rdd1 = rdd.Map(x =>
场景执行一个spark任务后，发现控制台一直报错如下：21/04/21 10:32:29 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 3 on cdh-slave1.test.com: Container killed by YARN for exceeding memory limits. 5.5 GB of 5.5 GB physical memor
# Spark SQL Set 实现流程
## 概述
在介绍实现"Spark SQL Set"的过程之前，我们先来了解一下什么是Spark SQL Set。Spark SQL是Apache Spark中的一个模块，它提供了在结构化数据上进行SQL查询和处理的功能。而Spark SQL Set则是在Spark SQL中进行数据集操作的一种方式，它可以帮助我们更方便地进行数据集的创建、查询、转换和分
# 如何在 Spark 中查看 Set
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种流行的分布式计算框架。今天，我将教你如何在 Spark 中查看和使用 Set。这是一个简单的过程，但理解各个步骤是非常重要的。在本文的最后，你将能够熟练地在 Spark 中查看 Set 的内容。
## 流程概述
以下是实现“在 Spark 中查看 Set”这一目标的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
# 如何在 Spark 中实现集合的聚合
在大数据开发中，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架。它提供了强大的数据抽象和丰富的操作，可以用来处理大规模的数据集。今天，我们将探讨如何在 Spark 中进行集合（Set）的聚合操作。本文将详细说明方法的流程、每一步需要执行的代码，并附上注释以便于理解。
## 流程概览
在我们开始之前，下面是实现 Spark 聚合集合的步骤概述
# Spark执行SET命令的详解
Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理框架，广泛用于大规模数据处理和分析。作为 Spark 的用户，你可能会接触到 “SET” 命令。本文将详细介绍 Spark 中如何执行 SET 命令，并给出代码示例。
## 什么是 SET 命令？
在 Spark 中，SET 命令用于设置配置参数。这些参数可以影响 Spark 作业的运行行为，例如调整内存
在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，本篇文章介绍下具体的共性与区别。 共性：1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有
有这样需求，原始数据如下图。开发需要把start_city_id和end_city_id作为key， value是一个list集合，里面包含这些所有所有字段详细信息，存到redis。|-- first_traffic_type: string (nullable = true)
|-- first_traffic_code: string (nullable = true)
|-- first
一、spark的算子分类 转换算子和行动算子 转换算子：在使用的时候，spark是不会真正执行，直到需要行动算子之后才会执行。在spark中每一个算子在计算之后就会产生一个新的RDD。二、在编写spark程序的时候，会遇到可以通过spark算子完成的操作，同时，scala原生语法也可以完成的操作是，两者的区别是什么？ scala在执行语句的时候是在JVM进程执行，所有的计算全是在JVM中通
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2023-10-15 21:03:18
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说明 spark MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库。MLlib中已经包含了一些通用的学习算法和工具，如：分类、回归、聚类、协同过滤、降维以及底层的优化原语等算法和工具，MLlib提供的API主要分为以下两类。 &
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2023-07-04 13:38:24
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Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具，提供了类似于SQL的HiveQL语言，使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析。由于这一特性而收到广泛的欢迎。
Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块，这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现，因而在处理速度上不是非常令人满意。由于
# Hive集成Spark引擎教程
## 引言
在数据处理领域，Hive是一个非常有用的工具，它可以让我们使用类似SQL的语言对大规模数据进行查询和分析。而Spark是一个强大的计算引擎，可以处理大规模数据，并提供了丰富的API供开发者使用。将Hive集成Spark引擎可以发挥两者的优势，提高数据处理的效率和性能。
## 整体流程
下面是实现"Hive集成Spark引擎"的整个流程：
| 步
原创
2023-12-04 10:04:30
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## 如何在 Apache Spark 中实现 Grouping Set
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的工具。它支持复杂的数据操作，其中之一就是 **Grouping Sets**。Grouping Sets 是一个强大的 Aggregation 技术，可以帮助我们根据不同的维度对数据进行分组分析。在本文中，我将带你一步一步实现 Spark 中的 Grouping
# Hive与Spark的结合：`SET ENGINE`命令的探讨
在大数据领域，Apache Hive和Apache Spark是两个重要的组件。Hive提供了一种简化数据仓库管理的SQL接口，而Spark则是一个灵活高效的分布式计算引擎。我们可以通过使用Hive的`SET ENGINE`命令指定使用Spark作为执行引擎，这样就可以充分利用Spark的内存计算能力。
## 1. 什么是Hi
1 Hive SQL &Spark SQL这是一个复杂的历史，基本上是一个“忒修斯船”(Ship of Theseus)的故事。最开始的时候，Spark SQL的代码几乎全部都是Hive的照搬，随着时间的推移，Hive的代码被逐渐替换，直到几乎没有原始的Hive代码保留。参考：
https://en.wikipedia.org/wiki/Ship_of_TheseusSpark最开始打包的
