Simba Spark JDBC连接驱动合集

Spark 环境下的 JDBC 连接，Simba_Spark_JDBC这个驱动还挺靠谱的。用过不少方案，这个兼容性比较好，连 Hive、Hadoop 啥的都能稳稳跑起来，连接也比较快。 压缩包里集成了一堆 Apache 家的库，像HttpComponents、Thrift、ZooKeeper这些，版本也比较新，拿来就能用。平时调试时，日志也挺清晰，出了错好排查。 如果你用的是DbVisualizer，这个驱动配合起来也没什么坑，基本上按文档配置一下，JDBC 地址填好就行，jdbc:spark://host:port那种格式，蛮直接的。 我自己是跑 Hive on Spark 的时候用的，是配

spark 0 2025-06-15

贵州省区县级行政区划数据

贵州省各区县名称的整理数据，用起来还挺方便的。你做前端开发要用到行政区划数据，或者要在表单里搞个地区下拉框，这份资源就蛮合适。数据格式规整，字段清晰，像县级名称、所属市这些都有，直接能拿来用，省了不少事儿。 全国省市区县的标准编码那份资源也值得一看，尤其是你要做表单联动或者数据关联那种。它把每一级的行政区都配了统一的编码，比如520102这种六位数，和国家统计局那边是对得上的，方便对接各种接口。 哦对，如果你用SPSS做数据，第二篇文章讲变量标签的那部分也挺有。虽然不是前端的直接场景，但你要和数据那边协作的时候，用得上。 还有一个中国省市区县数据表的链接也推荐你收藏下，数据量挺全的，能导出成表

spark 0 2025-06-15

Spark调优实践总结

Spark 调优的干货总结，经验丰富的同事写的，内容比较全面，适合有一定基础的你参考参考。 Join 优化是个老话题了，用得多出问题也多。文档里提到的广播 Join挺实用的，尤其是大表小表配对时，直接把小表广播到各个节点，省下了不少网络 IO。这招在 MapReduce 和 Hive 里也用过，效果还挺。 数据倾斜的问题也有不少细节。比如空值集中，建议加点随机值打散下分布；再比如count(distinct)太重，可以先 Group By；还有倾斜 Key，单独拎出来，再合回去。这几招组合拳下来，性能能提一截。 小文件太多会把任务分得碎，启动开销大得离谱。可以用coalesce来减少分区数，别

spark 0 2025-06-15

实时监控MySQL更新保存到HBase

实时数据同步的搭建其实没你想的那么麻烦，关键是找对工具配好节奏。MySQL 的 binlog 配上Maxwell，就能把数据库的更新变成 JSON 消息丢进Kafka里。Kafka 的吞吐量挺大，稳得，就靠Spark Streaming来实时消费这些消息，后直接写进HBase。数据逻辑你可以灵活写，啥转换、过滤都能加上。HBase 的数据查询交给Phoenix就行，它能让你用 SQL 方式查 NoSQL 数据，挺方便的。整个流程跑起来，适合做日志、用户行为追踪这些需要实时反馈的业务。文档里讲得蛮细，从环境搭建到代码结构，甚至 Kafka 参数怎么配都写得明明白白，按着操作也不容易踩坑。对了，如

spark 0 2025-06-15

Spark基础知识讲解

Spark 的基础知识，内容不绕弯子，讲得挺清楚，尤其适合刚入门大数据的你。邹紫岩的整理逻辑还不错，知识点比较系统，从RDD到Spark SQL都覆盖到了。就算你之前只听说过 Hadoop，用这个入门也不算晚。页面加载快，阅读体验也蛮友好。

spark 0 2025-06-15

Scala编程实战基础教程入门与实践

Scala 的多范式编程能力，真的挺适合大数据场景的。《Scala 编程实战基础教程》的结构安排比较贴地气，从语法开始讲起，一步步带你入门函数式思维。像map、filter这些操作，讲得还挺清楚，初学者上手不难。类型系统这块也讲得蛮细，Option 类型、类型推断都有例子，少了不少踩坑机会。你要是用过 Java，再来学 Scala，会觉得它语法更精简，表达力还更强。函数式编程方面，教程挺重视实践。比如怎么用高阶函数集合，怎么通过尾递归优化性能，讲得都挺实在，不晦涩。并发那块也有提，了Actor 模型和Akka库，适合想搞分布式的你去了解下。要写 Spark 项目，用这个思路来构建服务，效率还不

spark 0 2025-06-15

传统计算机组成与三次信息化浪潮解析

传统计算机的硬件组成，就像咱们写代码要懂 DOM 结构一样，搞大数据之前，先搞清楚 CPU、内存、硬盘这些基础部件挺重要的。尤其是现在大数据满天飞，如果你连CPU是怎么和memory协作都不清楚，做分布式可就容易出坑哦。讲信息化浪潮那一块儿挺有意思，三波浪潮像是 IT 圈的三段副本——从第一台商用机到 PC 普及，再到 Web 时代的井喷，变化太快，不看不行。大数据的五个 V 特征也总结得蛮清楚的，Volume、Velocity、Variety这些词听着玄，其实你想想微博热搜、淘宝秒杀、智能摄像头的数据流，那都是 V 的体现。大数据可少不了Hadoop、Spark这些工具，说白了，它们就是能把

spark 0 2025-06-15

Spark讲义总结DAG执行与Akka整合

基于Actor 模型的Akka 框架代码结构挺简洁，配合Spark的DAG执行引擎，用起来还挺顺手的。嗯，DAG 说白了就是一张不能绕回去的图，避免死循环，执行流程也清晰，适合一连串的操作。用Scala写逻辑的时候，配合 DAG 的方式，还蛮高效的——中间结果不怎么落磁盘，内存里就搞定，速度快了不少。尤其做批或者复杂依赖场景，优势挺的。刚上手可以看看Scala 与 Spark 初体验，感受下整体流程。想深入一点，推荐研究SMACK 架构里的 Akka 和 Spark 组合，理解背后设计思路挺有。代码示例也别错过，比如Word Count 源码就比较基础但典型，拿来改改就能跑。如果你想动手实践，

spark 0 2025-06-15

Spark GraphX in Action图计算入门指南

图计算项目里的大杀器，Spark GraphX的资料一直不算多。Spark.GraphX.in.Action这份 PDF 算是比较系统的，逻辑清晰，案例也实在，挺适合用来入门或者打基础的。 图结构的数据用起来爽，但一上手就懵？嗯，GraphX 正好能帮你解开这个结。像社交网络关系、推荐系统里的用户-商品图，这些都能搞。 文档里不少示例是基于 spark-graphx_2.12-2.4.5.jar 写的，如果你项目刚好也是 Spark 2.x 的版本，那就贴合。没有花里胡哨的语法，逻辑也直接清晰。 如果你习惯边看边实践，建议先把 GraphX 项目的 jar 包拉下来，比如这个版本的GraphX

spark 0 2025-06-15

Apache Spark面试题宝典

面试前的冲刺，搞定 Spark 靠这份压箱底的干货包就够了。Apache Spark 的面试题.zip整理得还挺全，从基础概念到性能调优，10 大模块内容都有，讲得还挺清楚。RDD、DataFrame、Shuffle这些高频点都有详细解释，而且配了不少实用技巧，比如怎么减少 Shuffle 开销，怎么理解 Job、Stage、Task 这些执行单位。架构部分也不错，像本地模式和 YARN 模式啥的，讲得简明又直白，适合临时抱佛脚但又想理解透一点的你。Spark SQL那块我觉得讲得还挺细，DataFrame 和 Dataset 的区别、新老 SQL 接口的对比这些，面试官爱问的点基本都踩上了。

spark 0 2025-06-15