Pyspark RDD基础操作

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考虑到 Hadoop 3.0.0 的新特性 EC 码，我们将 Hadoop 2.6.0 集群的数据冷备到 Hadoop 3.0.0，来缓解 HDFS 存储的压力，但在冷备操作进行了一段时间后，用户反馈数据读取存在异常，由于文件暂时不可恢复，需要把异常文件给排查出来。

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大概两年前写过同样标题的一篇文章，对于这个问题感兴趣的人不少，后台收到不少同学的提问，所以准备细致地解答一下这些问题，希望能解决掉大家90%的疑问。下次再看到相关的提问我会理直气壮地把这篇文章的链接甩你脸上。

Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。

作为Hadoop里重要的分布式计算组件MapReduce到底存在什么样的问题，大家纷纷都转投其他技术栈？我们来一起探个究竟。本文会先详细解析一下整个MapReduce的过程，编程方式，然后再去分析一下存在的问题和其中可以借鉴的点。

上一篇，https://xie.infoq.cn/article/3bac4574de003e458556a81d2，对spark网络进行了初探，了解了client端与server端大概的构成，以及一个非常简单的交互模型。

本文从企业大数据应用场景关注的问题出发，对比了 Kyuubi 与 Spark Thrift Server 的差异与优劣，并引入HiveServer2 进行全面的分析。

我们在之前的文章中提到过《大数据可视化从未如此简单 - Apache Zepplien全面介绍》一文中介绍了 Zeppelin 的主要功能和特点，并且最后还用一个案例介绍了这个框架的使用。这节课我们用两个直观的小案例来介绍 Zepplin 和 Spark 如何配合使用。

Spark Shuffle Write框架的内部机制与设计

Spark超强攻略

写在前面： 大家好，我是强哥，一个热爱分享的技术狂。目前已有 12 年大数据与AI相关项目经验， 10 年推荐系统研究及实践经验。平时喜欢读书、暴走和写作。

先来一个问题，也是面试中常问的：Spark为什么会流行？

spark深度好文

在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。

指的是用户编写的Spark应用程序/代码，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。

系统是一个有机整体。因此，系统设计中，要从整个系统的角度进行考虑，使系统有统一的信息代码、统一的数据组织方法、统一的设计规范和标准，以此来提高系统的设计质量[8]。本章节分为三部分进行设计，第一部分数系统需求分析，主要从技术，经济，操作及功能

你知道有四种过滤Spark数据集的方法吗？

第13周总结：Spark&流计算，数据分析和机器学习总结

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上一篇，我们把消息如何最终传递到RpcEndpoint做了一个研究探讨，如下图所示。但留了一个小尾巴，即如果是RpcRequest的话，还需要回复消息给client端，这个是如何实现的呢？

Hadoop底层使用MapReduce计算架构，只有map和reduce两种操作，表达能力比较欠缺，而且在MR过程中会重复的读写hdfs，造成大量的磁盘io读写操作，所以适合高时延环境下批处理计算的应用；

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