数据框是现代行业的流行词。人们往往会在一些流行的数据分析语言中用到它，如Python、Scala、以及R。那么，为什么每个人都经常用到它呢?让我们通过PySpark数据框教程来看看原因。在本文中，我将讨论以下话题：•  什么是数据框?• 为什么我们需要数据框?•  数据框的特点

大数据1.算法。“算法”如何与大数据相关?即使算法是一个通用术语，但大数据分析使其在当代更受青睐和流行。2.分析。年末你可能会收到一份来自信用卡公司寄来的包含了全年所有交易记录的年终报表。如果你有兴趣进一步分析自己在食物、衣服、娱乐等方面具体花费占比呢?那你便是在做

为了良好的阅读下面的文档，最好是结合实际的练习。首先需要下载spark,然后安装hdfs，可以下载任意版本的hdfs。SparkShell交互基本操作SparkShell提供给用户一个简单的学习API的方式以及快速分析数据的工具。在shell中，既可以使用scala（运行在java虚拟机，因此可以使用java库

总结下Spark中将RDD转换成DataFrame的两种方法,代码如下：方法一：使用createDataFrame方法```java//StructTypeandconvertRDDtoDataFramevalschema=StructType(Seq(StructField("name",StringType,true),StructField("age",IntegerType,true)))valrowRDD=s

大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等

YARN是大数据环境下理想的资源分配与管理框架选项。第三也是最重要的一点，没有哪套单一处理框架能够解决所有问题。虽然MapReduce确实是一项了不起的技术成果，但仍然不足以成为百试百灵的特效药。依赖于Hadoop的企业需要借助一系列分析型基础设施与流程以找到与各类关键性问题相

ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎ApacheSpark是一个快速的、多用途的集群计算系统。它提供了Java、Scala、python和R的高级API，以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎，它还支持一组丰富的高级工具，包括使用SQL处理结构化数据处理的SparkSQ

一、什么是SparkSQLSparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet，它们用于作为分布式SQL查询引擎。从下图可以查看RDD、DataFrames与DataSet的关系。image二、为什么要学习SparkSQL？我们已经学习了Hive，它是将HiveSQL转

 为什么需要SparkMapReduce的缺点1.抽象层次太低，大量底层逻辑需要开发者手工完成2.只有map和reduce两个操作3.每一个job的计算结果都会存储在HDFS中，所以每一步计算成本很高4.只支持批处理，却反对流数据处理的支持Spark支持各种丰富的操作，而且速度远超MapReduce下图是Sp

本文采用cdh版本spark-1.6.0-cdh5.12.01.源码包下载 2.进入根目录编译，编译的方式有2种mavenmvncleanpackage\-DskipTests-Phadoop-2.6\-Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.12.0-Pyarn\-Phive-1.1.0-Phive-thriftservermake-distribution./make-distribution.sh

错误分析堆栈信息中有一个错误信息：Jobabortedduetostagefailure:Task1instage2.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask1.3instage2.0(TID264,idc-xx-xx-3-30.d.xx.com,executor2):java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace根据提示信息可以

https://blog.csdn.net/qq_32023541/article/details/79127882让我们对kafka有个一初步的了解。其实吧，我们知道，数据可以从某个角度分成两类，第一类是批量数据，也就是已经放好的数据，打个比方，就像池塘的水，不会流动，你想怎么计算就怎么计算，你可以统计一下水量，也可以将它们做别的用途，但水

一.代码实现1packagebig.data.analyse.scala.secondsort23importorg.apache.log4j.{Level,Logger}4importorg.apache.spark.sql.SparkSession56/**二次排序7*Createdbyzhenon2019/5/29.8*/9classSecondSortByKey(valfirst:Int,valsecond:Int)

转型大数据适合的人群1、JavaJava编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！2、PythonPython往往在大数据处理框架中得到支持。3、Linux运维企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的，

大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。科多大数据希望能为你开始学习大数据的征程提供帮助，以及在大数据产业领域找到工作指明道路。一、大数据技术基础1、linux操作基础·linux系统简介

笔记汇总1.Zookeeper用于集群主备切换。2.YARN让集群具备更好的扩展性。3.Spark没有存储能力。4.Spark的Master负责集群的资源管理，Slave用于执行计算任务。5.Hadoop从2.x开始，把存储和计算分离开来，形成两个相对独立的子集群：HDFS和YARN，MapReduce依附于YARN来运行。6.