spark3 spark 3.2

【汽车科普】汽车构造与原理 3.2 发动机-运转系统

汇总 【汽车科普】汽车构造与原理 目录 1.引言 Engine 如果汽车有生命,发动机就是它的“心脏”,是它的动力之源。 人的心脏差别较小,但汽车不同. 汽车心脏不仅大小不一,而且构造差别也很大,导致力量和性格都千差万别,甚至排出的废气都不是一个味儿 跳转到目录 13.燃油供给系统 Fuel Sup ......
汽车 科普 发动机 原理 系统

Apache Spark 认证绕过漏洞(CVE-2020-9480)研究

一、Apache Spark简介 Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。 目前,Spark生态系统已经发展成为一个 ......
漏洞 Apache Spark 2020 9480

Spark SQL快速入门

Spark SQL快速入门 1、概述 spark SQL是Apache用于处理结构化数据的模块。其中包含SQL、DataFrame API、DataSet API,意味着开发人员可以在不同的API之间来回切换,从而使数据处理更加灵活。 Spark SQL(Spark on hive) 数据兼容方面S ......
Spark SQL

Spark Streaming快速入门

Spark Streaming快速入门 一、简介 Spark Streaming 是构建在 Spark Core 基础之上的流处理框架(但实际上是微批次处理框架),是 Spark 非常重要的组成部分。严格意义上来讲,Spark Streaming 是一个准实时,微批次的流处理框架。 特点:Easy ......
Streaming Spark

Python、Spark SQL、MapReduce决策树、回归对车祸发生率影响因素可视化分析

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34286 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Shichao Zhong 项目挑战 如何处理庞大的数据集,并对数据进行可视化展示;在后续分析中特征选择是重点之一,要根据事实情况和数据易处理的角度来筛选变量 解决方案 任务/目标 根据已有的车祸数 ......
发生率 车祸 MapReduce 因素 Python

【3.2】Pycharm相关补充

【一】常用快捷键大全 【1】基本编辑快捷键 Ctrl + Space:基本的代码完成(类、方法、属性) Ctrl + Alt + Space:快速导入任意类 Ctrl + Shift + Enter:语句完成 Ctrl + P:参数信息(在方法中调用参数) Ctrl + Q:快速查看文档 F1:外部 ......
Pycharm 3.2

3.2 IDAPro脚本IDC常用函数

IDA Pro内置的IDC脚本语言是一种灵活的、C语言风格的脚本语言,旨在帮助逆向工程师更轻松地进行反汇编和静态分析。IDC脚本语言支持变量、表达式、循环、分支、函数等C语言中的常见语法结构,并且还提供了许多特定于反汇编和静态分析的函数和操作符。由于其灵活性和可扩展性,许多逆向工程师都喜欢使用IDC... ......
脚本 函数 常用 IDAPro 3.2

Spark优化

意识篇 类型转换 优化前: val extractFields: Seq[Row] => Seq[(String, Int)] = { (rows: Seq[Row]) => { var fields = Seq[(String, Int)]() rows.map(row => { fields = ......
Spark

基于Spark对消费者行为数据进行数据分析开发案例

原创/朱季谦 本文适合入门Spark RDD的计算处理。 在日常工作当中,经常遇到基于Spark去读取存储在HDFS中的批量文件数据进行统计分析的案例,这些文件一般以csv或者txt文件格式存在。例如,存在这样一份消费者行为数据,字段包括消费者姓名,年龄,性别,月薪,消费偏好,消费领域,购物平台,支 ......
数据 数据分析 消费者 案例 行为

javaapi、spark、flink 创建Iceberg表,hive 和impala无法正常读取解决

spark、flink 创建Iceberg表中,元数据存储在hive 的meta_store,发现hive 或者impala无法正常读取报错。事实上解决方案是 在spark 、flink 的SQL中执行语句: add iceberg相关引擎的runntime的jar;ALTER TABLE t SE ......
javaapi Iceberg impala flink spark

spark代码示例---explode()炸裂函数使用

数据结构,及bean的结构 root |-- eventName: string (nullable = true) |-- itmeList: array (nullable = true) | |-- element: struct (containsNull = true) | | |-- d ......
示例 函数 explode 代码 spark

spark由于shuffle中read过大造成netty申请DirectMemor异常(转)

1.报错日志: ​ WARN TaskSetManager: Lost task 29.0 in stage 22.0 (TID 1851, wn108-cdlcns.bjduloineequ3adfbkrpgi4p2c.shax.internal.chinacloudapp.cn, executo ......
DirectMemor shuffle spark netty read

代码生成器 CodeBuilder 3.2 正式版发布

CodeBuilder是一款强大的代码生成工具,目前发布了 3.2 版本,大家可以前去下载体验 官方主页。 1、多种数据源 基于 ADO.NET 的数据驱动 Power Designer PDManer DbSchema Swagger 这几种数据源基本上已经覆盖了我们常用的数据环境了,如果你有能力 ......
生成器 CodeBuilder 正式版 代码 3.2

任意选择以下一种方式通过Spark API 编写一个独立应用程序。

任意选择以下一种方式通过Spark API 编写一个独立应用程序。 (一)使用sbt对Scala独立应用程序进行编译打包 (二)使用Maven对Java独立应用程序进行编译打包 (三)使用Maven对Scala独立应用程序进行编译打包 ......
应用程序 方式 程序 Spark API

Spark3.3.2安装部署

选择你想要的版本 镜像链接https://mirrors.aliyun.com/apache/spark/?spm=a2c6h.25603864.0.0.5d1b590eLwbWr2 sudo tar -zxvf spark-3.3.2-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/ ......
Spark3 Spark 3.2

每日随笔——使用 Spark Shell 编写代码

安装完spark之后,学习使用Spark Shell 编写代码 默认spark已经安装成功,且环境变量已经配置完成 启动Spark Shell cd /export/server/spark bin/spark-shell 加载文本文件 val textFile = sc.textFile("fil ......
随笔 代码 Spark Shell

每日随笔——Spark

今天学习如何使用Spark技术。 一、下载spark 下载spark-3.4.0-bin-without-hadoop.tgz文件,百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/181shkgg-i0WEytQMqeeqxA(提取码:9ekc ) 二、安装hadoop和Javajdk ......
随笔 Spark

spark on k8s环境下不重新打镜像实现celeborn client或其他底层jar包升级

博客园首发,转载请注明地址:https://www.cnblogs.com/tzxxh/p/17792469.html 前言 Apache Kyuubi 是一个分布式和多租户网关,用于在数据仓库和湖仓上提供无服务器 SQL。Apache Celeborn 是一个Remote Shuffle Serv ......
底层 celeborn 镜像 环境 client

spark使用记录

单词统计的示例 1:客户端登录 2:使用链式编程输出结果文件 sc.textFile("hdfs://bda1node01.sqtxj.com:8020/txj/resources/chedai/chedai.csv").flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduce ......
spark

spark学习

Spark运行特点: 每个Application获取专属的executor进程,该进程在Application期间一直驻留,并以多线程方式运行Task。这种Application隔离机制是有优势的,无论是从调度角度看(每个Driver调度他自己的任务),还是从运行角度看(来自不同Applicatio ......
spark

火山引擎 LAS Spark 升级:揭秘 Bucket 优化技术

更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 文章介绍了 Bucket 优化技术及其在实际业务中的应用,包括 Spark Bucket 的基本原理,重点阐述了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(下文以 LAS 指代)Spark 对 Bucket 优化的功能增强, ......
火山 引擎 Bucket Spark 技术

【1】基于docker搭建hadoop+hive+spark+hbase+zookeeper+scale集群

1、设置主机上的虚拟缓存 当本地内存不足时,可以使用虚拟内存将一些内存数据转移到硬盘上,从而扩展计算机的内存容量。这样可以让计算机运行更复杂、更占用内存的程序,不会出现内存不足的情况。减轻物理存储器不足的压力,设置虚拟内存可以在内存不够的情况下将缓存一时放在硬盘上,解决内存不足问题。 通过虚拟内存, ......
集群 zookeeper docker hadoop hbase

基于docker容器,搭建hadoop+spark+hive+hbase+Zookeeper Scala集群

1.安装Docker和Docker Compose 2.下载镜像 docker pull bde2020/hadoop-base:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-namenode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 d ......
集群 容器 Zookeeper docker hadoop

3.2 队列

3.2.1队列的基本概念 注:数据结构三要素――逻辑结构、数据的运算、存储结构(物理结构> 栈( Stack)是只允许在一端进行插入或删除操作的线性表 队列( Queue)是只允许在一端进行插入,在另一端删除的线性表 重要术语:队头、队尾、空队列 队列的特点:先进先出 First ln First ......
队列 3.2

虚拟机的Spark安装步骤

相关代码截图 //解压压缩包 tar -zxvf spark-3.2.4-bin-hadoop3.2.tgz //配置环境变量 vi /etc/profile //添加内容 # spark $PARK_HOME=/export/server/spark-3.2.4-bin-hadoop3.2 exp ......
步骤 Spark

报错Failed to execute spark task, with exception 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create Spark client for Spark session 768047b9-c7f7-459f-9220-5d8d7bdabefe)

在执行hive on spark的时候 上面的错误可能有以下几种问题: 1.版本问题 不匹配 2.时间参数问题 设置的参数太小了 3.在hive-site.xml文件中没有配置spark 的home 我的问题属于第一个问题导致没有跑成功 当时也在想是不是内存出现了问题 ......

【大数据】Spark On Yarn 理解(图文)

基本架构 1:ResourceManager(资源管理器):ResourceManager是YARN的核心组件,负责管理和分配集群资源。它接收来自Spark应用程序的资源请求,并根据可用资源情况进行分配和调度。 2:NodeManager(节点管理器):NodeManager是每个节点上的代理程序, ......
图文 数据 Spark Yarn On

【大数据】Spark部署与启动(文档)

Python 环境准备 Anaconda3: https://pan.baidu.com/s/1e4Wx48RsW0Pm_saotxTW4A?pwd=66ki [root@test1 ~]# cd /export/ [root@test1 export]# rz # 上传源文件包 [root@tes ......
文档 数据 Spark

3.2-DataFrame基本操作

3.2-DataFrame基本操作 数据概要¶ 头部数据、尾部数据 索引、列名 查看数值 查看统计摘要 数据查询¶ 列数据 行数据 行列切片 按值筛选 按条件筛选(布尔值) 其他¶ 转置 排序 In [ ]: import pandas as pd import numpy as np In [ ] ......
基本操作 DataFrame 3.2

LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案

更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 随着数据规模的迅速增长和数据处理需求的不断演进,云原生架构和湖仓分析成为了现代数据处理的重要趋势。在这个数字化时代,企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。 文章主要 ......