摘要： 背景 map和flatmap，从字面意思或者官网介绍，可能会给一些人在理解上造成困扰【包括本人】，所以今天专门花时间来分析，现整理如下： 首先做一下名词解释 我的理解 map：map方法返回的是一个object，map将流中的当前元素替换为此返回值； flatMap：flatMap方法返回的是一个s 阅读全文

摘要： Apache Spark是用 Scala编程语言 编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpark，您也可以使用Python编程语言中的 RDD 。正是由于一个名为 Py4j 的库，他们才能实现这一目标。 它将创建一个目录 spa 阅读全文

摘要： spark基础知识请参考spark官网：http://spark.apache.org/docs/1.2.1/quick-start.html 无论是mapreduce还是spark ,分布式框架的性能优化方向大致分为：负载均衡、网络传输和磁盘I/O 这三块。而spark是基于内存的计算框架,因此在 阅读全文

摘要： 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作 阅读全文

摘要： 详细原理见上图。我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和 阅读全文

摘要： 最近学习Spark，我主要使用pyspark api进行编程， 网络上中文的解释不是很多，api官方文档也不是很容易明白，我结合自己的理解记录下来，方便别人参考，也方便自己回顾吧 本文介绍的是pyspark.RDD.combineByKey combineByKey(createCombiner,  阅读全文

摘要： 1.keys 功能： 返回所有键值对的key 示例 val list = List("hadoop","spark","hive","spark") val rdd = sc.parallelize(list) val pairRdd = rdd.map(x => (x,1)) pairRdd.ke 阅读全文

摘要： 1、RDD 持久化 Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化（或称为缓存），在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时，每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算，在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作计算 阅读全文

摘要： 聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法，它在数据科学领域应用场景很广泛，比如基于用户购买行为、兴趣等来构建推荐系统。 核心思想可以理解为，在给定的数据集中（数据集中的每个元素有可被观察的n个属性），使用聚类算法将数据集划分为k个子集，并且要求每个子集内部的元素之间的差异度尽可能低，而不同子集元素的 阅读全文

摘要： spark streaming是基于微批处理的流式计算引擎，通常是利用spark core或者spark core与spark sql一起来处理数据。在企业实时处理架构中，通常将spark streaming和kafka集成作为整个大数据处理架构的核心环节之一。 针对不同的spark、kafka版本 阅读全文