Spark 2全面精讲含调优与实战案例【非王家林版本】

如果你对大数据有点兴趣，或者想深入了解一下Spark2，这个资源应该挺适合你。Spark 的学习从基础到进阶都有，内容全面。是它不仅仅了Spark2的基础知识，还有一些实用的调优案例，能让你快速上手并提高效率。Spark 调优实战案例分享这篇文章就是不错的实战案例，挺有的。你还可以从其他相关的资源中学到一些大数据开发的技巧，比如Python 与 Spark结合的案例，实战性强。对于想做毕业设计的同学，也可以参考一下关于Spark 自动调优机制的研究，理论加实践，效果应该蛮不错的。至于安装部分，Windows 版本的安装包也能轻松搞定。Spark2的学习不仅是基础入门，更多的也是如何在实际场景中

spark 0 2025-06-14

Apache Spark 2.4.3核心调度机制

Spark 2.4.3 的源码，蛮适合想搞懂大数据底层机制的朋友。spark-core_2.11是核心模块，涵盖了从 RDD 到 DAG 调度、内存管理，再到任务调度和 Executor 的方方面面。你要是有时间啃源码，这一版还挺稳当，结构清晰，逻辑也不绕。里面的DAGScheduler和TaskScheduler这两个类，建议重点看看，调度流程基本就靠它俩撑着。

spark 0 2025-06-14

Apache Spark生态系统学习指南

大数据的日常里，Spark 生态系统算是个比较常用的家伙了，挺全能的，批、流都能上。Spark Core负责底层调度，Spark SQL管结构化数据，MLlib搞机器学习，GraphX玩图计算，几乎啥都有。 RDD 的 RDD概念是基础，它是弹性分布式数据集，说白了就是能并行运算的大块数据。你写的任务都会先被切片，丢给各个 Executor 跑，Driver 就像个调度员，负责发号施令，Cluster Manager 就像物业，分配房间（资源）用的。 实际用下来，Spark Streaming实时数据也挺不错，比如日志监控、实时推荐系统这些都靠它撑着。MLlib呢，虽说不算最先进，但拿来训练一

spark 0 2025-06-14

SHC Core Spark-HBase Connector

SHC Core 是 Spark 与 HBase 连接的重要桥梁。它通过优化的批量读取和写入、灵活的数据映射，以及增强的查询性能，极大提升了大数据的效率。适合用在物联网、金融风控、电商推荐等领域。SHC Core 通过 Spark 的分布式计算能力，支持对海量数据进行快速，还能根据数据分布智能优化查询路径，避免过多的网络传输。使用时，注意调整分区策略，确保兼容性，适时配置安全性和监控机制。，它是一个实用的工具，你轻松搞定大数据任务。

spark 0 2025-06-14

Apache Spark大数据部署方式

Spark 的大数据部署方式挺多的，选起来容易让人头大。其实你可以从自己的资源调度需求来入手。Standalone 模式最简单，自己调度资源，用zookeeper做容错，适合玩票或小团队。Spark On Mesos就比较灵活了，CPU可以非独占，资源交给Mesos管，省心不少。 Spark On Yarn蛮受欢迎的，是在 Hadoop 生态下混得风生水起。它支持动态加资源，但目前还只能走粗粒度资源调度，细粒度？等 YARN 再卷几年吧。想玩云部署的朋友，Spark On Cloud也挺香，像在AWS EC2上跑 Spark，访问S3那叫一个方便。 你要是对部署细节有兴趣，推荐几个文章看看，像

spark 0 2025-06-14

PySpark插件库离线可安装

Python 的 Spark 插件库，离线装起来还挺方便的，适合搞大数据或者机器学习的你。Spark 的pyspark就是个好东西，用 Python 写分布式计算，体验比你想象中轻松。嗯，安装方式也灵活，在线装也行，离线装更快更稳——你只要下个压缩包，解压配置下环境变量，几分钟搞定。Sparkcore是核心，大数据靠它，内存计算，响应快，容错性也不错。再加上Sparkstreaming，实时数据流也不在话下，比如日志、实时监控场景合适。搞机器学习？Spark 也有自己的MLlib库，各种算法都有，分类、聚类、协同过滤一把抓，配合管道机制，建模流程挺顺的。你还可以玩玩更高级的Spark ML，统

spark 0 2025-06-14

VirtualBox+CentOS 6.5+Cloudera Manager 5.9.3代理设置与常见问题

virtualbox 配 CentOS6.5 装 Cloudera Manager 时的代理设置，真的挺容易踩坑的。这份《virtualbox+centos6.5+Cloudera Manager5.9.3 代理设置和遇到的坑》文档就是我当年装集群时的血泪记录，尤其是关于yum代理、wget配置还有 Cloudera Manager 安装那部分，写得挺细，能省不少时间。像/etc/profile怎么设代理、yum.conf要不要动、wgetrc怎么写都有讲，还提醒你yum访问本地源别走代理——不然慢得跟蜗牛一样。安装过程中，Cloudera Manager 老是卡在 JDK 或agent那一步

spark 0 2025-06-14

Talend实时数据处理Demo

Talend 的实时数据 Demo 还挺实用的，主要是基于官方的Talend Big Data Insights Cookbook做的实战场景。你要用到的是Real-Time Big Data Platform，注意哈，这不是开源版本，需要去官网下载 IDE。不过你懂的，国内访问慢，所以我就把资源搬过来了，方便直接用。 配置部分讲得比较细，包括数据接入、流程、实时推送等。对做实时流和大数据的同学来说，还挺有参考价值的。是你在用Kafka或Spark Streaming搞事情的时候，看这个文档会少踩不少坑。 如果你刚接触 Talend，建议先过一遍文档，再结合下面这些相关文章来拓展理解。比如这个

spark 0 2025-06-14

GraphFrames JAR包合集

GraphFrames 的 JAR 包合集，适合在 PySpark 里搞图数据。压缩包里全是干货，直接解压后配置到 Spark 的jars路径就能用，挺省事的。图里常见的 PageRank、最短路径、社区检测这些，它都能搞定，接口也挺好用。尤其是你原来就用 DataFrame 习惯了，上手 GraphFrames 一点都不难。 GraphFrames 的图能力，和 Spark 的分布式配合起来，效率是真的不错。你只要用两个 DataFrame——一个装节点，一个装边，就能构建图结构了。像下面这样： vertices = spark.createDataFrame([ ("a", "Pers

spark 0 2025-06-14

Spark Resource Scheduling思维导图

资源调度逻辑的 Spark 思维导图，整理得还挺清晰的，适合搞分布式计算的同学拿来理思路用。尤其是你对Spark的资源分配机制还一头雾水的时候，看看这个图，能秒懂Executor、Task、Driver这些概念怎么配合起来跑任务的。 调度策略的对比也做得蛮到位，比如 FIFO 和 Fair Scheduler 的差异，图上拉出来就一目了然，不用一行行翻文档了。日常开发调优，尤其是跑大 Job 卡资源那种，用这个图做参考，还挺有的。 如果你之前用过 Hadoop YARN，那对比起来你会发现，Spark 的资源调度更灵活一点。不过底层概念也有重叠，像Container和Slot这些，还是得弄清楚

spark 0 2025-06-14