IntelliJ IDEA版本：2019.3.4（community Edition）
在开始Spark学习之前，首先需要搭建Spark的开发环境，可以基于Eclipse或者Intellij等IDE，本文档主要讲述如何使用Intellij搭建Spark开发环境。
作者：Kumar Chinnakali 译者：java达人 来源：http://dataottam.com/2016/01/10/self-learn-yourself-apache-spark-in-21-blogs-3/（点击文末阅读原文前往） 一、 Spark项目最初由加州大学伯克利分校AMP实验室的Matei在2009年发起，并在2010年根据BSD协议开源。2013年，该项目捐献给Apache软件基金会，转为Apache2.0 协议。2014年二月，Spark成为Apache重点项目。201
在高层次上，每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序，该驱动程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。 Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集 (RDD)，它是跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。 RDD 是通过从 Hadoop 文件系统（或任何其他 Hadoop 支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的 Scala 集合开始并对其进行转换来创建的。 用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。
本文介绍了如何使用IntelliJ IDEA和Scala进行Spark编程，包括创建Scala和Spark项目、安装和配置Scala和Spark、编写Spark程序等步骤。
这一个月我都干了些什么…… 工作上，还是一如既往的写bug并不亦乐乎的修bug。学习上，最近看了一些非专业书籍，时常在公众号（JackieZheng）上写点小感悟，我刚稍稍瞄了下，最近五篇居然都跟技术无关，看来我与本行业已经是渐行渐远了。 所以，趁着这篇博客，重拾自己，认清自己，要时刻谨记我是一名码农。不过，摸着良心说，最近的技术方面也是有所感悟和积累的，比如如何写好设计文档，如何使用延时队列，如何使用防刷技术等等。当然了，今天我们还是沿着“学习Spark”这条路继续走下去。 上篇主要介绍了在Mac下如
Apache Spark是专门为大规模数据处理而设计出来的计算引擎，相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。Spark只是一个计算框架，不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统，如果需要使用Spark，需要搭载其他文件系统例如用HDFS和更成熟的调度系统进行配合更好的进行计算工作。
Apache Spark是基于Hadoop MapReduce的数据分析引擎，它有助于快速处理大数据。它克服了Hadoop的限制，正在成为最流行的大数据分析框架。
本案例编写Flink代码选择语言为Java和Scala，所以这里我们通过IntelliJ IDEA创建一个目录，其中包括Java项目模块和Scala项目模块，将Flink Java api和Flink Scala api分别在不同项目模块中实现。步骤如下：
最近在学习Doris FE源码，按照Doris官网开发者手册下载源码时，出现了很多问题，比如Jar包无法加载、编译项目报错、Thrift 插件无法引用等等，导致卡壳时间太久，所以总结如下经验分享给大家，避免大家在同样问题花大量时间去解决。
“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。
按照前文所述，本篇开始Pandas和Spark常用数据处理方法对比系列。数据处理的第一个环节当然是数据读取，所以本文就围绕两个框架常用的数据读取方法做以介绍和对比。
IDEA 全称 IntelliJ IDEA，是java语言开发的集成环境，IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一，尤其在智能代码助手、代码自动提示、重构、J2EE支持、Ant、JUnit、CVS整合、代码审查、创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的。IDEA是JetBrains公司的产品，这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格，开发人员以严谨著称的东欧程序员为主。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理，包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
AWS Glue是Amazon Web Services(AWS)云平台推出的一款无服务器(Serverless)的大数据分析服务。对于不了解该产品的读者来说，可以用一句话概括其实质：Glue是一个无服务器的全托管的Spark运行环境，只需提供Spark程序代码即可运行Spark作业，无需维护集群。
Spark支持两种RDD操作：transformation和action。transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD；而action则主要是对RDD进行最后的操作，比如遍历、reduce、保存到文件等，并可以返回结果给Driver程序。
在万事达，内部云团队维护我们的 Kubernetes 平台。我们的工作包括维护 Kubernetes 集群，这是我们所依赖的核心部署，并为租户提供了日志、监控等服务，并为租户提供了良好的体验。
DVC的建立是为了使ML模型具有可共享性和可复制性。它设计用于处理大型文件、数据集、机器学习模型、度量以及代码。
问题导读 1.DStreams的含义是什么？ 2.DStreams提供哪两种类型的操作？ 3.Transformations操作分为哪两种类型？ 4.本文说了哪些输入源？ 5.什么是batch？ 本篇做了一些细节优化，防止初学者在看到的时候，造成误解.如有问题，欢迎交流 RDD与job之间的关系 Spark Streaming是构建在Spark上的实时流计算框架，扩展了Spark流式大数据处理能 力。Spark Streaming将数据流以时间片为单位分割形成RDD，使用RDD操作处理每一块数 据
上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍，包括：批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性，以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀，解决了之前流式计算引擎的痛点，非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域，阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性，正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark，精通Flink技术的人才相对较少，因此，掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。
本文旨在介绍使用机器学习算法，来介绍Apache Spark数据处理引擎。我们一开始会先简单介绍一下Spark，然后我们将开始实践一个机器学习的例子。我们将使用Qualitative Bankruptcy数据集，来自UCI机器学习数据仓库。虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。 APACHE SPARK Apache Spark是一个开源的集群计算框架，用Spa
Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），RDD 是一个可容错、并行操作的分布式元素集合。有两种方法可以创建 RDD 对象：
在 Spark 中，RDD 被表示为对象，通过对象上的方法调用来对 RDD 进行转换。 经过一系列的transformations定义 RDD 之后，就可以调用 actions 触发 RDD 的计算 action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。 在Spark中，只有遇到action，才会执行 RDD 的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。 要使用 Spark，开发者需要编写一个 Driver 程序，它被提交到集群以调度运行 Worker Driver 中定义了一个或多个 RDD，并调用 RDD 上的 action，Worker 则执行 RDD 分区计算任务。
Apache Flume 是一个分布式，高可用的数据收集系统，可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中。Spark Straming 提供了以下两种方式用于 Flume 的整合。
Spark编程指南 译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。 本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大同小异。 概述 从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群
打开hue.ini文件，找到【yarn_clusters】【default】，修改spark_history_server_url值。
Apache Spark是一种闪电般快速的集群计算技术，专为快速计算而设计。它基于Hadoop MapReduce，它扩展了MapReduce模型，以便有效地将其用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理。Spark的主要特性是其内存中的集群计算，可以提高应用程序的处理速度。
其中有一个就是 - A list of dependencies on other RDDs(依赖关系)
一 入门 为了增加编程趣味和技能，学习新语言，体会函数式编程和简易的并发管理模型，了解日渐活跃的Spark，尝试下Scala。Scala ＝ Scalable language,作者是Martin Odersky。 1、 mac下安装 brew install scala 命令行输入scala println("hello,scala") 2、 Intellij scala plugin http://confluence.jetbrains.com/display/SCA/Getting+Start
Spark框架核心概念 首先介绍Spark中的核心名词概念，然后再逐一详细说明。 RDD：弹性分布式数据集，是Spark最核心的数据结构。有分区机制，所以可以分布式进行处理。有容错机制，通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。 依赖关系：RDD的依赖关系是通过各种Transformation（变换）来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种：①窄依赖②宽依赖。 ①窄依赖：父RDD的分区和子RDD的分区关系是：一对一。 窄依赖不会发生Shuffle，执行效率高，spark框架底层
行动操作是真正触发计算的地方。Spark程序执行到行动操作时，才会执行真正的计算，从文件中加载数据，完成一次又一次转换操作，最终，完成行动操作得到结果。
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南，从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述，并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
Flink 分别提供了基于 Java 语言和 Scala 语言的 API ，如果想要使用 Scala 语言来开发 Flink 程序，可以通过在 IDEA 中安装 Scala 插件来提供语法提示，代码高亮等功能。打开 IDEA , 依次点击 File => settings => plugins 打开插件安装页面，搜索 Scala 插件并进行安装，安装完成后，重启 IDEA 即可生效。
先new -> directory 再 make directory as -> sources Root
这次发布的 Scala，里面的推理应用程序致力于优化开发者体验。Scala 是一个通用目的程序语言，支持功能性编程和较强的静态类型系统，它被用于平台的高度分布式处理像 Apache Spark。
可让您轻松收集、处理和分析实时流数据，以便您及时获得见解并对新信息快速做出响应。Amazon Kinesis 提供多种核心功能，可以经济高效地处理任意规模的流数据，同时具有很高的灵活性，让您可以选择最符合应用程序需求的工具。借助 Amazon Kinesis，您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据，也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。借助 Amazon Kinesis，您可以即刻对收到的数据进行处理和分析并做出响应，无需等到收集完全部数据后才开始进行处理。
随着 MXNet 1.2.0 版本的发布，新的 MXNet Scala API 接口也发布了。这次发布的 Scala，里面的推理应用程序致力于优化开发者体验。Scala 是一个通用目的程序语言，支持功能性编程和较强的静态类型系统，它被用于平台的高度分布式处理像 Apache Spark。
4.2 创建RDD 由于Spark一切都是基于RDD的，如何创建RDD就变得非常重要，除了可以直接从父RDD转换，还支持两种方式来创建RDD： 1）并行化一个程序中已经存在的集合（例如，数组）； 2）引用一个外部文件存储系统（HDFS、HBase、Tachyon或是任何一个支持Hadoop输入格式的数据源）中的数据集。 4.2.1 集合（数组）创建RDD 通过并行集合（数组）创建RDD，主要是调用SparkContext的parallelize方法，在Driver（驱动程序）中一个已经存在的集合（数组）上
Spark、Flink、Beam Beam编写完适用于Spark、Flink使用
spark 遇到 RDD action 时才会真正的开始执行，遇到转换的时候，只是记录下来，并不真正执行
4.3 RDD操作 RDD提供了一个抽象的分布式数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，而应用逻辑可以表达为一系列转换处理。 通常应用逻辑是以一系列转换（Transformation）和执行（Action）来表达的，前者在RDD之间指定处理的相互依赖关系，后者指定输出的形式。 其中： □转换：是指该操作从已经存在的数据集上创建一个新的数据集，是数据集的逻辑操作，并没有真正计算。 □执行：是指该方法提交一个与前一个Action之间的所有Transformation组成的Job进行计算，Spark会根据A
参考资料：https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
问题导读 1.你认为spark该如何入门？ 2.你认为spark入门编程需要哪些步骤？ 3.本文介绍了spark哪些编程知识？
搭建spark和hdfs的集群环境会消耗一些时间和精力，处于学习和开发阶段的同学关注的是spark应用的开发，他们希望整个环境能快速搭建好，从而尽快投入编码和调试，今天咱们就借助docker，极速搭建和体验spark和hdfs的集群环境；
现在的各种数据处理技术更新换代太快，新的名词和工具层出不穷，像是 Hadoop 和 Spark 这些，最近几年着实火了一把，但自己一直没精力和时间去尝试和学习。特别是听说这些工具配置起来比较复杂，就更懒得去折腾。在这一点上，果然是不如从前了。 然而绝知此事要躬行。即使将来不一定会花大功夫在这上面，但对它们有些基本的了解总是好的。听说 Spark 有一段时间了，但一直是只闻其名不见其实，今天就来简单记录一下初学 Spark 的若干点滴。 Spark 是什么 按照 Spark 官方的说法，Spark 是一个快速
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduc
在前面的文章Fayson介绍了一些关于Spark2Streaming的示例如《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到HBase》、《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》及《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2Streaming访问Kerberos环境的Kafka并将接收到的Kafka数据逐条写入HDFS。
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
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