Spark的发展势头正猛，可是对主流用户们来说还是太难了。云外加可视化也许有所帮助。

分布式机器学习是机器学习领域的一大主要研究方向，我们对分布式机器学习平台的三大基本设计方法进行了简要介绍并举例进行了说明。

作为一个开源的数据处理框架，Spark 是如何做到如此迅速地处理数据的呢?秘密就在于它是运行在集群的内存上的，而且不受限于 MapReduce 的二阶段范式。这大大加快了重复访问同一数据的速度。听上去好像 Spark 已经注定要取代 Hadoop MapReduce 了。但真的是这样吗?

hive on spark参考这篇文章 wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2.tgz 编译Saprk源码前置条件 Maven 3.3.9 or newer Java 8+ Scala 修改文件 make-distribution.sh MVN="/data/java/apache-maven-3.8.1/bin/mvn" 先通过mvn下载相应的jar包 mvn -Pyarn

park与Hadoop MapReduce在业界有两种说法 ：一是 Spark 将代替 Hadoop MapReduce，成为未来大数据处理发展的方向 ;二是 Spark 将会和 Hadoop 结合，形成更大的生态圈。

日志文件：https://pan.baidu.com/s/1Eve8GmGi21JLV70fqJjmQw  提取码：3xsp 使用工具：IDEA Maven 使用Spark完成数据清洗和日用户留存分析： 目录 1.搭建环境 2.数据清洗 3.用户日留存分析 4.源代码： 1.搭建环境 配置pom.xml <repositories> <repository> <id>aliyunmave

1.概述 本次分析基于spark版本2.11进行； 在【spark源码-shuffle原理分析-1-ShuffleWriter】中分析了shuffle过程中，stage结果数据落地到磁盘的逻辑；针对stage结果数据是从哪里来的，并没有进行分析；接下来就分析下shuffle过程中，shuffle的数据是从哪里来的； 2.RDD数据缓存级别 默认缓存级别：MEMORY_ONLY Storage Level Remark None 不缓存 MEMORY_ONLY

Spark的开发调优有一个原则，即对多次使用的RDD进行持久化。如果要对一个RDD进行持久化，只要对这个RDD调用cache()和persist()即可。

作者Mikio Braun是柏林工业大学机器学习专业的博士后，他通过描述了自己对Spark逐步认识的过程，为我们剖析了Spark的原理和应用。

一、背景 根据Hudi官方文档，Hudi与Spark整合时只要在以下命令中选择相应的版本，执行命令即可。spark内置的ivy依赖管理工具会自动下载对应的jar包(需要在外网环境下)。 # Spark SQL for spark 3.1 spark-sql --packages org.apache.hudi:hudi-spark3.1.2-bundle_2.12:0.10.1,org.apache.spark:spark-avro_2.12:3.1.2 \ --conf 'spark

本文以wordCount为例，详细说明spark创建和运行job的过程，重点是在进程及线程的创建。

Spark SQL的查询优化是Catalyst，其基于Scala语言开发，可以灵活利用Scala原生的语言特性方便地扩展功能，奠定了Spark SQL的发展空间。