本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。 1、启动Hadoop 首先启动咱们的Hadoop，在hadoop的目录下执行下面的命令： 查看是否启动成功： 2、将RDD写入HDFS 先创建一个SparkSession： 将RDD写入HDFS使用的函数是saveAsTextFile： 接下来，我们查看一下是否保存成功： 可以看

目前，市场上很多玩家都已经成功构建了MapReduce工作流程，每天可以处理TB级的历史数据，但是在MapReduce上跑数据分析真的太慢了。所以我们给大家介绍利用批处理和流处理方法的Lambda架构，本文中将利用Apache Spark(Core，SQL，Streaming)，Apache Parquet，Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据。

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。

=>（匿名函数） 在Spark中函数也是一个对象可以赋值给一个变量。 Spark的匿名函数定义格式： (形参列表) => {函数体} 所以，=>的作用就是创建一个匿名函数实例。 比如：(x:Int) => x +1 ，就等同于下面的Java方法： public int function(int x) {     return x+1; } 示例： class Symbol {   var add = (x: Int) => x + 1 }   obj

在数据分析系统中, Structured Streaming 可以持续的按照 event-time 聚合数据, 然而在此过程中并不能保证数据按照时间的先后依次到达. 例如: 当前接收的某一条数据的 event-time 可能远远早于之前已经处理过的 event-time. 在发生这种情况时, 往往需要结合业务需求对延迟数据进行过滤. 现在考虑如果事件延迟到达会有哪些影响. 假如, 一个单词在 12:04(event-time) 产生, 在 12:11 到达应用. 应用应该使用 12:04 来在

RDD的算子:转换算子和行动算子 1.单value map,mapPar,mapParIndex,flatMap,glom,groupBy,filter,sample,distinct,coalesce,reparation,sortBy 1.map object Spark01_RDD_Operation_Transform { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf()

一、Spark概述 （1）概述 Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。 Spark使用Spark RDD、Spark SQL、 Spark Streaming，MLlib，GraphX成功解决了大数据领城中，离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题。 Spark除了一站式

Spark是一个基于内存in-memory数据处理平台，兼容于Hadoop 数据源但是比Hadoop MapReduce运行得快得多。.特别适合于机器学习处理。

本文我们将学习如何使用Apache Spark streaming，Kafka，Node.js，Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。

Spark入门实战系列 中文WORD版 22.5MB,本文档是Spark入门实战系列；这个系列基本上围绕了Spark生态圈进行介绍，从Spark的简介、编译、部署，再到编程模型、运行架构，最后介绍其组件SparkSQL、Spark Streaming、Spark MLib和Spark GraphX等。感兴趣的朋友可以过来看看

Twitter数据科学家Edwin Chen最近在接受媒体采访的时候透露，Twitter内部希望尝试一种全新的大数据系统——Spark。