课程安排 一、大数据概述 二、大数据处理架构Hadoop 三、分布式文件系统HDFS 四、分布式数据库HBase 五、MapReduce 六、Spark 七、IPythonNotebook运行PythonSpark程序 八、PythonSpark集成开发环境 九、PythonSpark决策树二分类与多分类 十、PythonSpark支持向量机 十一

  Hive版本:2.1.1,Spark版本是1.6.0  这几天发现insertoverwritepartition运行的很慢，看了下是hiveonspark引擎，这引擎平时比mapreduce快多了，但是怎么今天感觉比mapreduce慢了好几倍，运行了1h多还没运行完。  将SQL拿来手动hivef文件.sql执行

文章目录Pregel框架：一：SparkGraphXPregel：二：Pregel计算过程：Pregel函数源码及各个参数解析：三：案例：单源最短路径第一步：调用pregel方法：第二步：第一次迭代：第三步：第二次迭代：第四步：不断迭代，直至所有顶

引用：http://blog.csdn.net/u012684933/article/details/46124957(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fu012684933%2Farticle%2Fdetails%2F46124957)W

我在CDH界面上部署spark2的时候一直都很顺利直到在部署客户端的时候，出现了标题中的错误，之前部署从来没有遇见过好慌呀~!(https://img2018.cnblogs.com/blog/1326937/201911/132693720191101164225781181357505.png)然后就去找日志/

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/d5faf24ffe0cd18c36b230fb42019591efa.gif)一、概述    之前我们写了几篇文章详细讲解了SparkShuffle的Writer原理、技术演进历程及Spark2.x中三种Writer机制的具体实现，这里我们对Shuffle

“2020年将成体系化技术输出2019年全年“大数据技术与架构”累计发送文章304篇。原创127篇，原创率41.8%。技术方向包含了：实时计算技术方向：Flink、Spark、Kafka等离线计算技术方向：Hive、Hadoop、HDFS、Hbase等语言基础技术方向：

内部类初始用户，内部类的作用域属于：外部类对象，不同外部类对象中的内部类对象类型不同会报错typemismatch。实例代码：注意：    定义了一个外部类Person 和一个内部类Studentpackagecom.hadoop.ljs.spark.study主函数：这里person2对象里面的

大数据硬核技能进阶：Spark3实战智能物业运营系统(分享)download》https://www.sisuoit.com/4688.htmlApacheSpark是一个用于大数据处理的开源框架，其强大的计算能力和高效的分布式计算模型使得它在大数据领域占