个人技术分享

Spark基础：Scala内建控制结构

在Scala中，控制结构是编程的基础，它们允许你根据条件执行不同的代码块，或者重复执行某些代码块。Scala的for循环非常强大，可以遍历集合、数组、列表等，并支持多种模式，包括传统的C-style for循环和更强大的for推导式（for comprehension）。Scala的模式匹配功能强大且灵活，它允许你根据输入的值匹配不同的模式，并执行相应的代码块。这在处理复杂的数据结构时特别有用。等操作中，你可能需要根据数据的某些属性来执行不同的操作，这时就需要使用到条件语句和循环结构。

Spark的性能调优——RDD

参数是函数、或者返回值是函数的函数，我们把这类函数统称为“高阶函数”（Higher-order Functions）。换句话说，这 4 个算子，都是高阶函数。// 读取文件内容// 以行为单位做分词// 把RDD元素转换为（Key，Value）的形式// 按照单词做分组计数// 打印词频最高的5个词汇在 RDD 的编程模型中，一共有两种算子，Transformations 类算子和 Actions 类算子。

Spark Streaming概述

Spark Streaming的工作原理是将输入数据以某一时间间隔（如几秒）批量地处理。Spark Streaming通过定期地（如每几秒）从数据源拉取数据，并创建新的RDD来表示这些数据。总之，Spark Streaming是一个强大的实时计算框架，具有实时数据处理、微批次处理、容错性、灵活性等特点。它可以与Spark的其他组件集成，实现数据的批处理和实时处理的无缝衔接。Spark Streaming是构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。

Spark_SparkOnHive_海豚调度跑任务写入Hive表失败解决

方法将 DataFrame 的数据插入到一个已经存在的Hive表中，如果该表已经存在，则直接将数据插入到该表中，如果表不存在，则会抛出异常。如果表不存在，则会自动创建该表，如果表已经存在，则会用DataFrame的数据覆盖该表中的数据。前段时间我在海豚上打包程序写hive出现了一个问题，spark程序向hive写数据时，报了如下bug，后来我删了建，把分区也删了，parquet格式也加了，还是报这个问题，因此排除是建表问题。后来我看代码，入库的语句如下，死活写不进去。如上，为什么会这样呢，我想了一下，

SparkyLinux简介

MinimalGUI 版本：带有 Openbox 窗口管理器的节俭版本，只包含基本必需品，适用于希望完全灵活地创建自己桌面的用户。- MinimalCLI 版本：没有图形桌面的更节俭版本，适用于想要从头开始创建自己的桌面或不需要 GUI 的高级用户。- 标准桌面版：带有轻量级桌面环境的全功能标准桌面版本，几乎可以在任何硬件上即插即用，为家庭用户提供精选的软件选择。- 是的，Sparky 过去是、现在是，并将永远是对最终用户免费的。### **Sparky 的主要特点**

Spark SQL数据源 - Parquet文件

如果你在一个集群环境中运行Spark，你需要将这部分配置更改为适合你的集群环境的设置。如果文件在HDFS或其他分布式文件系统中，你需要提供对应的URI。最后，你可以使用sbt或Maven等工具来构建和运行这个项目，或者如果你已经设置好了Spark环境，你可以使用。方法时，你可以看到DataFrame的完整模式，包括所有的列和它们的数据类型。Parquet文件通常包含嵌套的结构和复杂的数据类型，因此当你使用。替换为你的JAR文件的实际路径。如果你在本地运行，可以使用。替换为你的包含所有依赖的JAR包的路径。

spark SQL优化器catalyst学习

以上是一个关于 Spark SQL 优化器 Catalyst 的学习文档，希望对你有所帮助。如果你有任何问题或建议，请随时与我交流。即在资产许那阶段就提前将数据进行过滤，后续的join和shuffle数据量会大大减少。就是会提前将1 + 1计算成2，再赋给id列的每行，不用每次都计算一次1+1。就是提前将需要的列查询出来，其他不需要的列裁剪掉。一、Catalyst 概述。