基于3.2源码。 UnsafeShuffleWriter的应用场景 它用在对序列化数据直接排序的场景，避免了将数据反序列化后排序，再序列化的开销。它是对数据的分区id进行排序，并不会对数据的key排序。 这个shuffle方式大量使用到了sun.misc.Unsafe来与操作系统打交道，直接操作内存。 实现 整体流程 UnsafeShuffleWriter的实现封装地看起来十分简单： // UnsafeShuffleWriter public void write(scala

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/immutable/StringOps     at org.apache.flink.runtime.akka.AkkaUtils$.testDispatcherConfig(AkkaUtils.scala:374)     at org.apache.flink.runtime.akka.AkkaUtils.testDispatcherCon

1.说明 之前整理过一篇类似文章，但是这个spark.yarn.jar配置的目录最好只是放spark jars目录下的jar包，如果放入其他的jar包，很大概率会有冲突，而且如果项目比较多，jar包引入的内容版本不尽相同，也不太利于管理。题主这里有一个spark的分析项目，引入了很多依赖，如果只是配置了spark.yarn.jars,上传jar包的过程仍然很慢，所以还是需要把项目的依赖jar包上传到HDFS,经过查阅资料和翻查官网，发现了application-jar , --jars 都是

一：算子统计 flatmap map mapValues 一：Spark简介 park和Hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark多个作业之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁盘。  Spark的缓存机制比HDFS的缓存机制高效。 二：wordCount()分析 (flatmap() 与 map()) flatmap与map我的理解: 读取数据是一行一行读的，(如果每一行的数据源是 

import java.io.{BufferedReader, InputStreamReader} import java.util.zip.ZipInputStream import org.apache.spark.input.PortableDataStream val dataAndPortableRDD = sc.binaryFiles("zipData path") val dataRDD = dataAndPortableRDD.flatMap { case (name

当我们初始化SparkContext的时候 会创建 很多的组件 这里详解一个 Spark的重要组件 TaskScheduler,Backend，DAGSCheduler val (sched, ts) = SparkContext.createTaskScheduler(this, master, deployMode) 进入到SparkContext的createTaskScheduler方法中进行模式匹配 // local模式 略过 // standAlone 模式 case

大数据之——认识spark 什么是spark？ wiki：Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介资料存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在资料尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark在存储器内运行程序的运算速度能做到比Hadoop MapReduce的运算速度快上100倍，即便是运行程序于硬盘时，Spark也能快上10倍速度。[1]Spark允许用户

sparkSql数据离线处理 前言：本文作为本人学习sparkSql离线数据抽取，离线数据处理的学习整理记录，文中参考博客均附上原文链接。 一、Hive环境准备 1、配置文件准备： /opt/hive/conf/hive-site.xml:(2021/12/31修改，添加了&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8支持中文编码) <?xml version="1.0" encoding=

1.概念 用Java和Scala编写的流处理框架和分布式处理引擎 对于无界和有界数据流进行有状态计算（无界，实时、有界，离线 批处理数据） 在所有常见集群环境运行，以内存速度和任何规模执行计算 达到实时流处理引擎全部标准要求（低延迟、高吞吐量、容错性、窗口时间语义化） 实时和批处理数据过程，抽象成三个过程 Source->Transform->Sink 2.架构设计 物理部署层-deploy层 支持多种部署模式：本地部署、集群部署（Standalone/Yar

Spark Streaming介绍 随着大数据的发展，人们对大数据的处理要求也越来越高，传统的MapReduce等批处理框架在某些特定领域（如实时用户推荐、用户行为分析）已经无法满足人们对实时性的需求，因此诞生了一批如S4、Storm的流式的、实时计算框架。而Spark由于其优秀的调度机制，快速的分布式计算能力，能够以极快的速度进行迭代运算。正是由于Spark的这些优势，使得Spark能够在某种程度上进行实时处理，Spark Streaming正是构建在此之上的流式框架。 Spark Strea

添加 flink-doris-connector 和必要的 Flink Maven 依赖 此处参考官网的配置 Flink 1.13.* 及以前的版本 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>${flink.version}</version&g

📋前言📋 💝博客主页：红目香薰_CSDN博客-大数据,计算机理论,MySQL领域博主💝 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍ 🤗2022年最大愿望：【服务百万技术人次】🤗 💝初始环境地址：【spark环境搭建(idea版本)_红目香薰-CSDN博客】💝 环境需求 环境：win10 开发工具：IntelliJ IDEA 2021.2 maven版本：3.6.3 目录 📋前言📋 环境需求 Scala 文件 I/O 控制台读取录入信息