importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.spark.api.java.function.VoidF

SparkSession配置获取客户端importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.spark.sql.SparkSession;importorg.slf4

Spark3.0发布后，对Kubernetes的原生支持得到大幅增强，从而方便了Spark在云原生环境中的快速部署和运行实例的管理。这里探讨Spark onKubernetes生态的现状与挑战。参考：Spark3.01onKubernetes官方文档(https://www.oschina.net/actio

Spark1.6.0一般程序的入口都是这个步骤，ConfigContextSpark也不例外，先从入口开始SparkConf：Spark应用程序的配置/   SparkConf.scala        Configuration for a Spark applicatio

import包：importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.sql.types.{IntegerType,StringType,StructField,StructTyp

1.起点HelloWorld    valscnewSparkContext("spark://...","HelloWorld","SPARK\_HOME路径","APP\_JAR路径")    valfilesc.textFile("hdfs:///root/Log")   

Spark是2015年最受热捧大数据开源平台，我们花一点时间来快速体验一下Spark。Spark技术栈!(http://static.oschina.net/uploads/space/2016/0331/103717_d6qN_1450051.png)如上图所示，Spark的技术栈包括了这些模块：核心模块：Spark

Spark安装spark运行环境spark是Scala写的，运行在jvm上，运行环境为java7如果使用Python的API,需要使用Python2.6或者Python3.4Spark1.6.2  Scala2.10  Spark2.0.0  Scala 2.11

1、利用scala语言开发spark的worcount程序（本地运行）packagecom.zy.sparkimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}//todo:利用s

前言：由于最近对spark的运行流程非常感兴趣，所以阅读了《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书。通过这本书的学习，了解了spark的核心技术、实际应用场景以及性能优化的方法。本文旨在记录和分享下spark运行的基本流程。一、spark的基础组