未来将会如何

1，spark项目必须添加spark-core/hadoop-common/scala-library三个包2，spark支持lambda表达式，返回值须指明具体类型，如Tuple23，将结果保存为一个文件而不是多个part：rs.repartition(1).saveAsTextFile(args[1]);4，将RDD的每个元素转变为一组元素并合并为新的RDD，使用flatmap

1，Task  in stage  had a not serializable result: lambda表达式id或某对象idSerialization stack: - object not serializable（class:...value:...）在map、mappartition、reduce等各种方法中存在不能序列化的对象，无法在节点间传输导致此错误，例如，在以上方法中可以使...

Hadoop NameNode 高可用 (High Availability) 实现解析https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-name-node/hadoop2.x NameNode 的共享存储实现、切换https://www.cnblogs.com/nucdy/p/5892179.htmlhad...

1.org.apache.spark.api.java.*位于/home/wind/桌面/software/spark/jars/spark-core_2.11-2.1.1.jarscala.Tuple2位于/home/wind/桌面/software/spark/jars/scala-library-2.11.8.jar2.使用saveAsTextFile将文件保存到hdfs时需要导入/...

RDD：分区列表 作用在分区上的函数 依赖列表 （可选）对于PairRDD，持有一个分区器 （可选）优先适用的数据分片存储位置列表获取RDD=======================================================================来自外部文件val rdd0=sc.textFile("/hadoop/profile")来自集合...

产生原因：shuffle过程中部分key占比过大，导致计算集中到个别reducer或者executor上，拖慢了整体计算时间。解决方法：1、过滤少数导致倾斜的key：shuffle前将这些key排除掉，不对其进行计算。（hive的where字句，spark的filter）2、提高shuffle操作的并行度：增加reducer数目、spark中给shuffle算子传入并行度参数，旨在减少...

1、shuffle2、MR on yarn运行流程3、spark通信模型4、spark执行流程建立DAG 切分stage，形成taskSet（DAGScheduler） 将taskSet发送给worker执行（TaskScheduler）从finalRDD开始自后向前递归划分stage，以shuffleDependency（宽依赖）为划分界限，每个stage...