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Hadoop、MapReduce、YARN和Spark都是大数据处理领域中的关键技术和工具，它们共同构建了一个完整的大数据生态系统。Hadoop提供了分布式存储和计算的能力，MapReduce是Hadoop中的核心计算框架，YARN为Hadoop提供了更强大的资源调度和管理能力，而Spark则是一个基于内存计算的快速大数据处理框架。Hadoop、MapReduce、YARN和Spark在大数据处理领域中各自扮演着不同的角色，但它们之间也存在紧密的联系。

Hadoop、MapReduce、YARN和Spark都是大数据处理领域中的关键技术和工具，它们共同构建了一个完整的大数据生态系统。Hadoop提供了分布式存储和计算的能力，MapReduce是Hadoop中的核心计算框架，YARN为Hadoop提供了更强大的资源调度和管理能力，而Spark则是一个基于内存计算的快速大数据处理框架。Hadoop、MapReduce、YARN和Spark在大数据处理领域中各自扮演着不同的角色，但它们之间也存在紧密的联系。

总结来说，Hadoop、Spark、HBase和Redis各自具有不同的适用性和优势。Hadoop适合处理大规模数据集的离线批处理任务；Spark适用于实时数据分析、机器学习等多种场景；HBase适合存储稀疏表结构的数据；而Redis则适用于需要高速读写性能、低延迟和实时性的场景。在选择使用哪个技术时，需要根据具体的业务需求和场景来综合考虑。Hadoop、Spark、HBase和Redis各自在大数据技术领域具有不同的适用性和优势。

Hadoop、MapReduce、YARN和Spark都是大数据处理领域中的关键技术和工具，它们共同构建了一个完整的大数据生态系统。Hadoop提供了分布式存储和计算的能力，MapReduce是Hadoop中的核心计算框架，YARN为Hadoop提供了更强大的资源调度和管理能力，而Spark则是一个基于内存计算的快速大数据处理框架。Hadoop、MapReduce、YARN和Spark在大数据处理领域中各自扮演着不同的角色，但它们之间也存在紧密的联系。

Spark的主要优点包括易用性好（支持Scala、Java和Python等语言编写应用程序）、通用性强（能够无缝集成并提供一站式解决平台）、容错性高以及执行效率高。此外，Spark还具有良好的可扩展性和灵活性，可以根据需求动态调整集群规模，并支持多种数据格式和数据源。在应用场景方面，Spark可以用于数据处理与转换（如清洗、过滤、聚合和转换数据）、构建ETL管道、实时数据流处理以及图计算等多种场景。Spark是一个由Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架，它提供了快速、通用的大规模数据处理能力。

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示例: gradedf.selectExpr("name", "name as names" ,"upper(Name)","Scala * 10").show(3)- 示例: gradedf.select("Name", "Class","Scala").show(3,false)修改名称：gradedf.select(gradedf("Name").as("name")).show()orderBy() 和 sort() 方法都可以用于对 DataFrame 进行排序，它们的功能相同。

示例: gradedf.selectExpr("name", "name as names" ,"upper(Name)","Scala * 10").show(3)- 示例: gradedf.select("Name", "Class","Scala").show(3,false)修改名称：gradedf.select(gradedf("Name").as("name")).show()orderBy() 和 sort() 方法都可以用于对 DataFrame 进行排序，它们的功能相同。

Spark运行架构由SparkContext、Cluster Manager和Worker构成。在集群模式下，Driver进程初始化SparkContext并向Cluster Manager申请资源，后者根据算法在Worker节点上启动Executor。Executor负责任务执行，反馈状态给Cluster Manager。任务由Task Scheduler发送给Executor执行，完成后Driver注销资源。 Spark的基本流程确保资源管理和任务执行的高效协作，支持并行计算作业的顺利完成。

公司需求中，需要用到java远程提交spark任务，方式还是用yarn提供的方法提交任务。如果你也想远程提交flink任务，请看这篇文章。

subtract()方法用于将前一个RDD中在后一个RDD出现的元素删除，可以认为是求补集的操作，返回值为前一个RDD去除与后一个RDD相同元素后的剩余值所组成的新的RDD。使用flatMap()方法时先进行map（映射）再进行flat（扁平化）操作，数据会先经过跟map一样的操作，为每一条输入返回一个迭代器（可迭代的数据类型），然后将所得到的不同级别的迭代器中的元素全部当成同级别的元素，返回一个元素级别全部相同的RDD。转换操作是创建RDD的第二种方法，通过转换已有RDD生成新的RDD。

A：运营报表指的是业务用户直接从交易系统、应用程序或数据仓库生成报表。B：绩效管理是一套集成的组织流程和应用程序，旨在优化业务战略的执行。C：在线分析处理（OLAP）是一种为多维分析查询提供快速性能的方法。D：在线分析处理（OLAP）比在线事务处理（OLTP）对数据的实时性有更高的要求。正确答案：D 你的答案：D解析：309页~310页 1运营报表第一行，2业务绩效管理第一行，310页运营分析应用第二段第一行，D选项说反了。

spark官网关于spark有状态编程介绍比较少，本文是一篇个人理解关于spark状态编程。一般的流计算使用窗口函数可以解决大部分问题，但是一些比较复杂的业务，窗口函数无法解决，比如需要的数据范围大于你设定的时间窗口，那么就需要状态编程处理中间状态。

rocketmq学习笔记

弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）：RDD 是 Spark 中的基本数据结构，它是一个分布式的不可变数据集合，可以在并行计算中进行操作和处理。总的来说，Apache Spark 是一个功能强大的大数据分析引擎，可以处理大规模数据集，支持多种数据处理和分析场景，是大数据分析中的重要工具之一。数据清洗和预处理：Spark 提供了丰富的数据处理和转换操作，可以对大规模数据进行清洗和预处理，如数据过滤、聚合、整理等。

记录一次生产spark离线任务产生数据倾斜的问题处理

离线数据处理通常关注大规模数据集的批处理，处理时间可以从几分钟到数小时甚至更长。因此，离线处理可以容忍较高的数据延迟，不需要实时或接近实时的结果。而实时数据处理要求尽可能低的延迟，通常在毫秒或秒级别内提供实时响应。

零售商期望能够利用过去的零售数据在自己的行业中进行探索，并为客户提供有关商品集的建议，这样就能提高客户参与度、改善客户体验并识别客户行为。本文将通过pyspark对数据进行导入与预处理，进行可视化分析并使用spark自带的机器学习库做关联规则学习，挖掘不同商品之间是否存在关联关系。

如果应用需要复杂的流处理、低延迟和高吞吐量，Flink可能是更好的选择。而对于批处理或对延迟要求不高的流处理任务，以及需要丰富生态系统和成熟稳定性的场景，Spark可能更加适合。Apache Spark和Apache Flink都是流行的大数据处理框架，但它们在设计理念、性能特性以及适用的使用场景上有所不同。也提供了丰富的API，包括DataStream API和Table API，同时有一定的机器学习和图处理的支持。适合于需要低延迟和高吞吐量的实时流处理应用，以及复杂的事件驱动应用。

【spark RDD】spark 之 Kryo序列化框架