spark

Docker部署Spark大数据组件：配置log4j日志上一篇《Docker部署Spark大数据组件》中，日志是输出到console的，如果有将日志输出到文件的需要，需要进一步配置。

前端使用 spark-md5 实现大文件切片上传封装公共方法代码如下：

《Spark/Flink/Doris离线&实时数仓开发》目录欢迎加入《Spark/Flink/Doris离线&实时数仓开发》付费专栏！本专栏专为大数据工程师、数据分析师及准备大数据面试的求职者量身打造，聚焦Spark、Flink、Doris等核心技术，覆盖离线与实时数仓开发的全流程。无论你是想快速上手项目、提升技术能力，还是在面试中脱颖而出，这里都能为你提供系统化、实战化、可落地的内容。

Docker部署Spark大数据组件Apache Spark 是一个专为大规模数据处理而设计的快速、通用的计算引擎。它最初由加州大学伯克利分校的 AMP 实验室开发，后成为 Apache 顶级项目。Spark 采用内存计算，可将作业中间结果缓存于内存中，减少磁盘读写操作，在数据挖掘和机器学习等需要迭代计算的场景中表现出色。

「读书报告」Spark实时大数据分析这本书是清华大学出版社2018年出版的，我是2020年读的，说真的的，不怎么喜欢这本书，所以作者我都不想提。有的人可能会奇怪，ailx10，你一个搞网络安全的，怎么会去读大数据相关的书，哎，说来也巧，我是安全研发出身的，2018年我在做基于modsecurity的waf，2019年我在做基于Kafka/ES的异常流量检测，妥妥的c/c++程序员一枚，直到2020年我才彻底转向安全研究。

【hadoop】Spark的安装部署步骤：1、使用XFTP将Spark安装包spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz发送到master机器的主目录。

Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用Apache Spark 是一款基于内存计算的大数据处理框架，具有高速、容错、易用、可扩展等特点。Spark 在大数据分析、机器学习、实时处理等领域应用广泛，能够帮助用户加快数据处理速度、提高数据处理效率，并且具备良好的可扩展性和灵活性，是当前大数据领域中非常重要和流行的工具之一。

Spark 中，map和foreach的区别在 Spark 中，map和foreach是两种不同用途的转换操作，主要区别在于：

大数据Spark（六十）：Spark On Yarn 配置文章目录Spark On Yarn 配置一、配置1、将Spark安装包解压放在node5节点2、配置spark-env.sh

【Spark集成HBase】Spark读写HBase表本文介绍如何使用 Spark 2.3.2 实现对 HBase 1.4.8 表的读写操作，通过 Scala 语言将 CSV 数据写入 HBase，并利用 Spark SQL 分析数据。代码示例涵盖数据批量写入、全表扫描、数据类型转换及结构化查询，适合大数据开发人员快速掌握 Spark 与 HBase 的集成方法。

区分：union()，coalesce () 和 repartition ()Spark 中需要区分两个概念：这三个算子的 “合并” 对象不同：假设有两个 RDD：scala执行 union ()：

北漂老男孩

Scala与Spark：原理、实践与技术全景详解在大数据与分布式计算领域，Apache Spark 已成为事实标准的计算引擎，而 Scala 作为其主要开发语言，也逐渐成为数据工程师和后端开发者的必备技能。本文将系统梳理 Scala 语言基础、Spark 的核心原理、生态选型，并通过经典案例串联理论与实践，助力学习、面试及实际项目开发。

Spark on YARN 的运行架构总览YARN（Yet Another Resource Negotiator ，另一种资源协调者）的基本架构，基于此来讲讲 Spark on YARN 的运行架构：

Spark 中，创建 DataFrame 的方式（Scala语言）在 Spark 中，创建 DataFrame 的方式多种多样，可根据数据来源、结构特性及性能需求灵活选择。

关于数据仓库、数据湖、数据平台、数据中台和湖仓一体的概念和区别我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖、湖仓一体的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将围绕数据平台、数据仓库、数据湖和数据中台的区别进行介绍。

£菜鸟也有梦

Spark入门秘籍目录一、Spark 是什么？1.1 内存计算：速度的飞跃1.2 多语言支持：开发者的福音1.3 丰富组件：一站式大数据处理平台

北漂老男孩

Spark Streaming原理与应用下面我将从Spark Streaming的原理、应用到源码进行详细剖析，并给出关键源码方法、内部逻辑、行级注释和记忆口诀，帮助你高效掌握Spark Streaming流式计算。

SparkContext介绍

北随琛烬入

Spark（32）SparkSQL操作Mysql我们计划在hadoop001这台设备上安装mysql服务器，（当然也可以重新使用一台全新的虚拟机）。以下是具体步骤：

spark-shuffle 类型及其对比以上几种Shuffle类型的主要区别在于数据分布方式、排序过程和Reduce端合并过程。在实际应用中，需要根据数据分布情况、数据量大小和性能要求等因素选择合适的Shuffle类型。