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Spark 的 Core 深入（二） 標簽（空格分隔）： Spark的部分 一： 日志清洗的優化 二：Spark RDD 三：SparkContext三大功能 四：Spark on YARN 五
Spark 是一個基于內存式的分布式計算框架。具有高性能，高效可擴展，容錯等優點。今天講解一下spark的流計算，其實它也不完全是實時的流計算，算是一種準實時的流計算。上圖講解運行環境:需要linux
??spark框架是用scala寫的，運行在Java虛擬機（JVM）上。支持Python、Java、Scala或R多種語言編寫客戶端應用。 下載Spark ??訪問http://spark.apach
軟件版本：????jdk：1.8????maven：3.61????http://maven.apache.org/download.cgi????spark：2.42????? https://ar
一、首先介紹Spark的基本概念 1、Cluster Manager：Spark集群的資源管理中心 1>Standalone模式：Cluster Manager為Spark原生的資源管理器，由M
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在hive中建表格式存儲格式為orc create table user(id int,name string) stored as orc; spark寫文件 &n
Yarn是一個分布式的資源管理系統，用以提高分布式的集群環境下的資源利用率，這些資源包括內存、IO、網絡、磁盤等。其產生的原因是為了解決原MapReduce框架的不足。 最初MapReduce的com
SELECT CASE (pmod(datediff(f0.`4168388__c_0`,'1970-01-04'),7)+1) WHEN '1' THEN '星期日' WHEN '2'
1.map 和 mapPartitions map的輸入變換函數應用于RDD中所有元素，而mapPartitions應用于所有分區。區別于mapPartitions主要在于調用粒度不同。mapPart
