第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操…

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3…

最近把一些sql执行从hive改到spark,发现执行更慢,sql主要是一些insert overwrite操作,从执行计划看到,用到InsertIntoHiveTable spark-sql> explain insert overwrite table test2 select * from test1;== Physical Plan ==InsertIntoHiveTable MetastoreRelation temp, test2, true, false+- HiveTableSc…

1.执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: // :: ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application…

术语定义 Application:Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似,指的是用户编写的Spark应用程序,包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码: Driver:Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext,其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境.在Spark中由SparkContext负责和Clust…

SparkDriver 用于提交用户的应用程序, 一.SparkConf 负责SparkContext的配置参数加载, 主要通过ConcurrentHashMap来维护各种`spark.*`的配置属性 class SparkConf(loadDefaults: Boolean) extends Cloneable with Logging with Serializable { import SparkConf._ /** Create a SparkConf that loads defaul…

一.执行Spark任务: 客户端 1.Spark Submit工具:提交Spark的任务(jar文件) (*)spark提供的用于提交Spark任务工具 (*)example:/root/training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar (*)SparkPi.scala 例子:蒙特卡罗求PI bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077…

Linux命令之Crontab定时任务,利用Crontab定时执行spark任务 一.Linux命令之Crontab定时任务 1.1 常见Crontab任务 1.1.1 安装crontab 1.1.2 查看定时任务列表 1.1.3 编辑定时任务 1.1.4 删除定时任务 1.1.5 备份定时任务 1.2 Crontab命令​执行时间的网站 1.3 crontabl实例 1.4 注意: 二.在Java程序中调用Linux命令 三.每天0点30分执行Spark任务 相关内容原文地址: CSDN:Tr…

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

搭建Spark环境后,调测Spark样例时,出现下面的错误:WARN scheduler.TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources [hadoop@gpmaster bin]$ ./run-example org.apache.spar…