本文来自于2018年09月19日在 Adobe Systems Inc 举行的 Apache Spark Meetup。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop即将发布的 Apache Spark 2.4 版本是 2.x 系列的第五个版本。 本文对 Apache Spark 2.4 的主要功能和增强功能进行了概述。新的调度模型（Barrier Scheduling），使用户能够将分布式深度学 w397090770 6年前 (2018-09-20) 3286℃ 0评论8喜欢
经常使用 Apache Spark 从 Kafka 读数的同学肯定会遇到这样的问题：某些 Spark 分区已经处理完数据了，另一部分分区还在处理数据，从而导致这个批次的作业总消耗时间变长；甚至导致 Spark 作业无法及时消费 Kafka 中的数据。为了简便起见，本文讨论的 Spark Direct 方式读取 Kafka 中的数据，这种情况下 Spark RDD 中分区和 Kafka 分区是一一对 w397090770 6年前 (2018-09-08) 6586℃ 0评论25喜欢
!! expr ：逻辑非。%expr1 % expr2 - 返回 expr1/expr2 的余数.例子：[code lang="sql"]> SELECT 2 % 1.8; 0.2> SELECT MOD(2, 1.8); 0.2[/code]&expr1 & expr2 - 返回 expr1 和 expr2 的按位AND的结果。例子：[code lang="sql"]> SELECT 3 & 5; 1[/code]*expr1 * expr2 - 返回 expr1*expr2.例子：[code lang="sql"]> SELECT 2 * 3; 6[/code]+ w397090770 6年前 (2018-07-13) 16504℃ 0评论2喜欢
为期三天的 Spark Summit 在美国时间 2018-06-04 ~ 06-06 于旧金山的 Moscone Center 举行，不少人已经注意到，今年的会议已经更名为 Spark+AI, 去年 12 月份时，Databricks 在他们的博客中就已经提到过，2018 年的会议将包括更多人工智能的内容，某种意义上也代表着 Spark 未来的发展方向。作为大数据领域的顶级会议，Spark Summit 2018 吸引了全球近 200 w397090770 6年前 (2018-06-18) 3592℃ 0评论14喜欢
背景在默认情况下，Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时间长；越来越多的数据被接收，但是数据的处理速度没有跟上，导致系统开始出现数据堆积，可能进一步导致 Executor 端出现 w397090770 6年前 (2018-05-28) 26798℃ 409评论62喜欢
杭州第六次 Spark & Flink Meetup 于2018年05月12日在华为杭研所1号楼1楼报告厅进行。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop议题本次会议的议题如下：冯叶磊 - 华为云 《Time GeoSpatial on Flink SQL》范文臣 - Spark PMC 《deep dive into structural streaming》梁永峰 - 阿里《基于Flink的流计算平台 w397090770 6年前 (2018-05-13) 3905℃ 1评论8喜欢
本文将对 Spark 的内存管理模型进行分析，下面的分析全部是基于 Apache Spark 2.2.1 进行的。为了让下面的文章看起来不枯燥，我不打算贴出代码层面的东西。文章仅对统一内存管理模块(UnifiedMemoryManager)进行分析，如对之前的静态内存管理感兴趣，请参阅网上其他文章。我们都知道 Spark 能够有效的利用内存并进行分布式计算，其内 w397090770 6年前 (2018-04-01) 19674℃ 4评论92喜欢
本文翻译自：Introducing Apache Spark 2.3为了继续实现 Spark 更快，更轻松，更智能的目标，Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新，比如 Structured Streaming 引入了低延迟的连续处理（continuous processing）；支持 stream-to-stream joins；通过改善 pandas UDFs 的性能来提升 PySpark；支持第四种调度引擎 Kubernetes clusters（其他三种分别是自带的独立模式St w397090770 6年前 (2018-03-01) 7197℃ 3评论32喜欢
Databricks 开源的 Apache Spark 对于分布式数据处理来说是一个伟大的进步。我们在使用 Spark 时发现了很多可圈可点之处，我们在此与大家分享一下我们在简化Spark使用和编程以及加快Spark在生产环境落地上做的一些努力。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop一个Spark Streaming读取Kafka w397090770 6年前 (2018-02-28) 6639℃ 0评论13喜欢
用户定义函数（User-defined functions, UDFs）是大多数 SQL 环境的关键特性，用于扩展系统的内置功能。 UDF允许开发人员通过抽象其低级语言实现来在更高级语言（如SQL）中启用新功能。 Apache Spark 也不例外，并且提供了用于将 UDF 与 Spark SQL工作流集成的各种选项。在这篇博文中，我们将回顾 Python，Java和 Scala 中的 Apache Spark UDF和UDAF（u w397090770 7年前 (2018-02-14) 14880℃ 0评论21喜欢
![Spark Summit North America 201806 全部PPT下载[共147个]](https://www.iteblog.com/pic/spark/spark-summit-north-america-2018-06_iteblog.png)
