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前期博客 你可以按照我写的这篇博客去，按照hive的mysql。 1 复习ha相关 + weekend110的hive的元数据库mysql方式安装配置（完全正确配法）（CentOS版本）（包含卸载系统自带的MySQL） 出现如下问题 ERROR 1045 (28000): Access denied 阅读全文
posted @ 2017-04-09 23:45
大数据和AI躺过的坑
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http://www.cnblogs.com/braveym/p/5854703.html 阅读全文
posted @ 2017-04-09 23:28
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问题 好像跟平时的理解不一样，外边是0，进去就是有大小了? 答：hdfs具体文件是针对具体文件的，不是文件目录。 文件夹大小为0，不是里面所有内容为0。 阅读全文
posted @ 2017-04-09 23:00
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为什么要提出这个问题? spark跑YARN模式或Client模式提交任务不成功（application state: ACCEPTED） 然后执行 参考 手工释放linux内存——/proc/sys/vm/drop_cache http://www.linuxidc.com/Linux/2010- 阅读全文
posted @ 2017-04-09 20:51
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Spark SQL构建在Spark Core之上，专门用来处理结构化数据(不仅仅是SQL)。即Spark SQL是Spark Core封装而来的！ Spark SQL在Spark Core的基础上针对结构化数据处理进行很多优化和改进， 简单来讲： Spark SQL 支持很多种结构化数据源，可以让你 阅读全文
posted @ 2017-04-09 17:58
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不多说，直接上干货！ Spark 同时支持Scala、Python、Java 三种应用程序API编程接口和编程方式， 考虑到大数据处理的特性，一般会优先使用Scala进行编程，其次是Python，最后才是Java。 无论使用Scala、Python还是Java编程程序都需要遵循Spark 编程模型， 阅读全文
posted @ 2017-04-09 17:51
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Spark存储管理机制 概要 01 存储管理概述 02 RDD持久化 03 Shuffle数据存储 04 广播变量与累加器 01 存储管理概述 思考： RDD，我们可以直接使用而无须关心它的实现细节，RDD是Spark的基础，但是有个问题大家也许会比较关心：RDD所操作的数据究竟在哪里？它是如何存储 阅读全文
posted @ 2017-04-09 17:20
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不多说，直接上干货！ spark-submit在哪个位置 打包Spark application 将Spark application打成assemblyed jar。我们都知道，其实我们写好的一个Spark application，它除了spark本身的jar包和hdfs的jar包之外，它还有第三 阅读全文
posted @ 2017-04-09 16:35
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摘要：
不多说，直接上干货！ REPL Read-Eval-Print-Loop，即交互式shell，以交互式方式来编程。 那么，什么是REPL呢，如下就是 Spark REPL (scala) (python) （其他） 这里不多说 Spark shell Spark的scala REPL，支持使用sca 阅读全文
posted @ 2017-04-09 16:07
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很多人一个误区，Spark SQL重点不是在SQL啊，而是在结构化数据处理！ Spark SQL结构化数据处理 概要： 01 Spark SQL概述 02 Spark SQL基本原理 03 Spark SQL编程 04 分布式SQL引擎 05 用户自定义函数 06 性能调优 Spark SQL概述 阅读全文
posted @ 2017-04-09 10:53
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不多说，直接上干货！ 问题详情 电脑8G，目前搭建3节点的spark集群，采用YARN模式。 master分配2G，slave1分配1G,slave2分配1G。（在安装虚拟机时） export SPARK_WORKER_MERMORY=1g （在spark-env.sh） 其实这个问题解决办法很简单 阅读全文
posted @ 2017-04-09 09:58
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