Spark允许用户为driver（或主节点）编写运行在计算集群上，并行处理数据的程序。在Spark中，它使用RDDs代表大型的数据集，RDDs是一组不可变的分布式的对象的集合，存储在executors中（或从节点）。组成RDDs的对象称为partitions，并可能（但是也不是必须的）在分布式系统中不同的节点上进行计算。Spark

Spark在实际项目中分配更多资源Spark在实际项目中分配更多资源性能调优概述分配更多资源性能调优问题解决思路为什么调节了资源以后，性能可以提升？性能调优概述分配更多资源性能调优的根本，就是增加和分配更多的资源，性能和速度上的提升，是显而易见的基本上，在一定范围

大数据之Linux+大数据开发篇【大数据开发学习资料领取方式】：加入大数据技术学习交流群458345782，点击加入群聊，私信管理员即可免费领取 阶段一、大数据、云计算-Hadoop大数据开发技术课程一、大数据运维之Linux基础本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linu

 大数据Spark技术的普及推广，对专业人才的需求也日益增加。Spark这门语言大数据培训中心也有相对应的课程，学习Spark，也是一个阶段慢慢的学习，通常来讲需要经历以下阶段：第一阶段：熟练的掌握Scala语言1，Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spar

spark可以使用checkpoint来作为检查点，将rdd的数据写入hdfs文件，也可以利用本地缓存子系统。当我们使用checkpoint将rdd保存到hdfs文件时，如果任务的临时文件长时间不删除，长此以往，hdfs会出现很多没有用的文件，spark也考虑到了这一点，因此，用了一些取巧的方式来解决这种问题。sparkcon

一：Storm概述 网址：http://storm.apache.org/ ApacheStorm是一个免费的开源分布式实时计算系统。Storm可以轻松可靠地处理无限数据流，实现Hadoop对批处理所做的实时处理。Storm非常简单，可以与任何编程语言一起使用，并且使用起来很有趣！ Storm有许多用例：实时分析，在线机器学习，连

大数据这个词，恐怕是近两年IT界炒的最热的词汇之一了，各种论坛、会议，言必谈大数据，“大数据”这个词，在IT界已经成了某果一样的“街机”或者叫“街词”，不跟风说两句“大数据长，大数据短”都不好意思跟人说自己是搞IT的。从某种程度来讲，大数据这个“圈”太乱了，一点不比“贵圈”好。先从

之所以忽然提笔，是因为这段时间正好在业余时间系统地学习Spark，整个学习思路让我想起了大学期间学习《模拟电子电路》这门课的一些方法，个人觉得可以作为一个学习模板来和大家一起交流分享（本文只谈如何系统高效地学习一项技能或者一门课程，抱有突击学习目的的请绕道）。无论是学习Sp

用雨后春笋来形容每天来自全球的新项目，一点都不为过，尤其是与大数据相关的。逆水行舟，不进则退，没有更多的技术作为支撑，程序员们小心脚步会跟不上哦。下面就来盘点10个洪荒开源大数据技术，为你倾情整理！1.ApacheBeamApacheBeam在Java中提供统一的数据进程管道开发，并且能够很好地支持Spa

Spark设计理念和基本架构Spark是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP实验室开发于2009年，并于2010年开源，2013年成长为Apache旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。虽然Spark是一个通用的并行计算框架，但是Spark本质上也是一个基于map-reduce算法模型

学习大数据相关的技术，你应该知道这些虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。今天小编给大家带来的是绝对的干货!以下是我自己这

1.继承UserDefinedAggregateFunction类，多输入一输出。packagesparkRdd_practiceimportorg.apache.spark.sql.{DataFrame,Row,SparkSession}importorg.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer,UserDefinedAggregateFunction}importorg.apache.sp

业务场景介绍某广告公司在网页上投递动态图片广告，广告的展现形式是根据热点图片动态生成的。为了收入的最大化，需要统计每个广告的点击数来决定哪些广告可以投放的更长时间，哪些需要及时更换。大部分的广告生命周期很短，实时获取广告的点击数可以让我们快速确定哪些广告对业务是

Spark集群环境部署 集群概况：采用3台机器作为实例来演示如何搭建Spark集群：其中1台机器作为Master节点，另外两台作为Slave节点 准备工作：Spark程序包和Hadoop集群环境 安装sqark 配置环境变量 Spark配置 启动、关闭Spark集群一、 Spark集群环境部署1、Spark安装包下载地

大数据时代已经到来，它俨然成为了企业的战略资源，成为了提高竞争力的关键要素。为此，各个行业都开始用数据指导决策，从微信朋友圈、淘宝京东等电商APP的商品推荐，今日头条、抖音快手等媒体的新闻和视频推送，甚至到出行路线优化，这背后，都严重依赖于以数据为基础的决策结果。随着大数

 讨论QQ：1586558083目录一、JDK的安装1.1上传安装包并解压1.2配置环境变量1.3验证Java版本二、配置配置sshlocalhost 2.1检测2.2生成私钥和公钥秘钥对2.3将公钥添加到authorized_keys2.4赋予authorized_keys文件600的权限2.5修改Linux映射