Spark2.4.0学习笔记

这是一个学习 Apache Spark 的共享资源库。最初由 [Feng2017] 在 Github 上发布，主要包含作者在 IMA 数据科学奖学金期间的自学笔记。 该资源库力求使用详细的演示代码和示例来演示如何使用每个主要功能。 这些教程假设读者具备编程和 Linux 的基础知识，并以简单易懂的教程和详细示例的形式分享 PySpark 编程知识。

基于内存的分布式计算框架的 Spark，挺适合搞大数据的你研究一下。RDD是它的核心概念，说白了就是一套能并行数据的抽象模型，灵活又高效。用它的时候你不需要操心太多底层的存储和调度，逻辑封装完，Spark 自己会生成Task交给Executor去跑，响应也快。 RDD 的弹性挺关键的，比如它不保存数据本体，只保留逻辑，这样一出事能自动恢复，减少你调 bug 的痛苦。而且它是不可变的，每次改操作都生成新的RDD，这点对数据一致性友好。 常用操作方面，像groupBy、reduceByKey这些算子，还挺常用。比如你要按用户聚合访问日志，直接groupBy就搞定。如果你要减少分区数量，coales

Spark SQL 的学习笔记，内容还挺扎实的，适合刚上手或者回炉复习的你。不光讲了基础概念，还带了不少实用例子，比如怎么建 Hive 表、怎么用 Beeline 连 ThriftServer，细节拉满。像DataFrame和Dataset的区别也讲得比较清楚，配合代码块看着顺手，理解起来也轻松不少。

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款开源大数据处理框架，其2.4.0版本在原有基础上进行了扩展和优化，提供了更高效、稳定和丰富的功能。Spark的核心设计理念是快速、通用和可扩展的数据处理，通过内存计算大幅提升了数据处理速度，使得大规模数据分析更为便捷。Spark 2.4.0源码包含了以下关键组件：1. Spark Core：负责任务调度、内存管理、故障恢复和与存储系统的交互，提供了RDD（弹性分布式数据集）抽象，支持数据处理的并行化和容错性。2. Spark SQL：用于结构化数据处理，支持与传统SQL数据库交互，提供了DataFrame和Dataset API，以安全、

Spark 2.4.0 安装包：免 Hadoop 版本 该资源为 Apache Spark 的独立安装包，版本号为 2.4.0，不包含 Hadoop 组件。适用于已配置 Hadoop 环境或无需 Hadoop 功能的用户进行 Spark 的部署和使用。 Spark 简介 Apache Spark 是一种用于大数据处理的通用引擎，其核心是分布式内存抽象，能够高效地处理批处理、流处理、机器学习和交互式查询等任务。

Spark共享变量——累加器（accumulator）与广播变量（broadcast variable）广播变量累加器RDD持久化Spark中的checkpoint作用与用法Spark的运行模式任务提交宽赖窄依赖Spark任务调度Spark是大数据处理领域的一款高效、易用的计算框架，它提供了丰富的编程模型，支持批处理、交互式查询、流处理等多种计算场景。本篇笔记主要探讨Spark中的共享变量、RDD持久化、checkpoint机制、运行模式以及任务调度等相关知识点。

提供 Redis 2.4.0 版本的源代码，经过测试可正常运行。如有其他版本需求，欢迎留言，本人收集了多个 Redis 版本。

提供JSON脚本的PL/SQL工具。安装方法：解压后找到install.sql文件，在PL/SQL中打开命令窗口，输入@G:\软件\sql\install.sql，然后按回车键。卸载方法：将@G:\软件\sql\install.sql替换为@G:\软件\sql\uninstall.sql。注：G:\软件\sql为解压路径，可根据实际情况选择。

Hadoop YARN（又称另一种资源协调器）是一个通用资源管理系统。它为集群提供统一的资源管理和调度，提高了利用率和资源统一管理能力。