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Spark持久化在大部分情况下是没有问题的，但是有时数据可能会丢失，如果数据一旦丢失，就需要对丢失的数据重新进行计算，计算完后再缓存和使用，为了避免数据的丢失，可以选择对这个RDD进行checkpoint，也就是将数据持久化一份到容错的文件系统上（比如HDFS）。使用checkpoint的优点在于提高了Spark作业的可靠性，一旦缓存出现问题，不需要重新计算数据，缺点在于，checkpoint时需

/dfs.namenode.resource.du.reserved默认值1024*1024*100=》100m。//检查是否有足够的磁盘存储元数据（fsimage（默认100m）editLog（默认100m））//检查是否有足够的磁盘存储元数据（fsimage（默认100m）editLog（默认100m））//获取所有的块-正在构建的block=可以正常使用的block。//已经正常注册的块数》

在初始阶段，广播变量只在Driver中有一份副本。另一方面，task在创建对象的时候，也许会发现堆内存无法存放新创建的对象，这就会导致频繁的GC，GC会导致工作线程停止，进而导致Spark暂停工作一段时间，严重影响Spark性能。假设当前任务配置了20个Executor，指定500个task，有一个20M的变量被所有task共用，此时会在500个task中产生500个副本，耗费集群10G的内存，如

在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。2 reduceByKey(func, [numTasks]) 案例。需求：创建一个pairRDD，计算相同key对应值的相加结果。（2）计算相同key对应值的相加结果。（1）创建一个pairRDD。

分组窗口（Group Windows）会根据时间或行计数间隔，将行聚合到有限的组（Group）中，并对每个组的数据执行一次聚合函数。为了按窗口对表进行分组，窗口的别名必须在group by子句中，像常规的分组字段一样引用。.window(Tumble.over(lit(10).second()).on($("ts")).as("w")) // 定义滚动窗口并给窗口起一个别名。分组窗口（Group

大数据培训读取MySQL中的数据存放到HDFS1 查看官方模板[atguigu@hadoop102 ~]$ python /opt/module/datax/bin/datax.py -r mysqlreader -w hdfswriter{“job”: {“content”: [{“reader”: {“name”: “mysqlreader”,“

JVM栈内存溢出基本上就是由于调用的方法层级过多，产生了大量的，非常深的，超出了JVM栈深度限制的递归。（我们猜测SparkSQL有大量or语句的时候，在解析SQL时，例如转换为语法树或者进行执行计划的生成的时候，对于or的处理是递归，or非常多时，会发生大量的递归）此时，建议将一条sql语句拆分为多条sql语句来执行，每条sql语句尽量保证100个以内的子句。根据实际的生产环境试验，一条sql语

Apache Sentry是一个基于角色的粒度授权模块,提供了对Hadoop集群上经过身份验证的用户和应用程序的数据控制和强制执行精确级别权限的功能。Sertry RPC Server管理授权元数据。它支持检索和操作元数据的安全接口。在CDH5.13及以上，可以配置多个Sentry Server以获得高可用性。是一个数据处理应用，例如Hive或Impala，其需要授权访问数据或元数据资源。