Spark SQL查询执行架构概览

Spark SQL 的代码资源还是蛮不错的，是它的查询执行部分。它主要包括三个子项目：Core、Catalyst、Hive。其中Catalyst是核心的查询优化引擎，而且它跟 Spark 平台是独立的。Spark SQL Core封装了Catalyst，通过 API 像应用程序SparkSession、Dataset和DataFrame（其实 DataFrame 就是 Dataset[Row]的别名）这些功能。Spark SQL Hive则是用来操作 Hive 的。整体来说，Spark SQL 的架构设计蛮清晰，使用起来也比较方便。如果你对查询执行过程感兴趣，这份源码概览会让你更清楚地了解每个

spark 0 2025-06-15

颠覆大数据分析基于Storm、Spark等Hadoop替代技术的实时应用

在大数据中，传统的 Hadoop 虽然批量数据挺有一套，但在实时方面就比较吃力了。随着实时数据的需求不断增大，像Storm和Spark这种替代 Hadoop 的技术应运而生，实时流式数据。Storm由 Twitter 开源，能做到毫秒级延迟，流程也挺简单，通过拓扑结构和组件，实时数据进入后就立马完，适合实时事件、在线学习和数据聚合等应用。Spark则更为强大，支持批、实时流和交互式查询，最大亮点是它的内存计算方式，大幅提高了数据速度。Spark Streaming能通过微批次实现流，配合其他模块，可以做出更复杂的数据。如果你用Storm来流数据，再把结果丢给Spark深度，效果会蛮不错的。金融

spark 0 2025-06-15

Spark-Streaming实时日志分析与异常检测Flume+Kafka+HBase+Spark

基于 Spark 的实时日志系统真的是前端或大数据开发里蛮值得推荐的一套组合，是你要搞 AI 相关的日志，那用它准没错。Flume的日志采集功能还挺靠谱的，不管是服务器还是应用日志，它都能稳定收。数据来了直接推给Kafka，Kafka 在这儿就像个中转站，抗压能力强，数据一多也不怕崩。就是重头戏，Spark-Streaming出场了。它不是直接流数据，而是搞成一小块一小块批，这样做既快又稳。你可以用它实时日志，比如抓异常、算访问量啥的。如果你对数据有点追求，这块你会玩得挺开心的。HBase就负责收尾，专门存后的结果。查询快，还能横向扩展，想查啥直接来。嗯，系统搭起来后从数据采到存储，基本闭环，

spark 0 2025-06-15

Spark 2.0.2支持Hadoop 2.4

Spark 是大数据的神器，它的**弹性分布式数据集**（RDDs）设计让你在集群中进行分布式计算时既高效又容错。**spark-2.0.2-bin-hadoop2.4.tgz**是 Spark 2.0.2 版本的二进制包，支持 Hadoop 2.4 版本，适合需要大规模数据的项目。安装过程其实蛮简单，解压后配置好环境变量、Java 和 Scala 版本，配置 Hadoop，启动 Spark 服务，基本就能搞定。，你就能开始写 Spark 程序了，比如经典的 Word Count。这个版本对内存管理和调度也做了不少优化，性能上有提升。如果你在做数据或者需要流式计算，Spark 会是一个不错的选

spark 0 2025-06-15

Spark 2.4.0Hadoop 2.7大数据处理框架

Spark 2.4.0 和 Hadoop 2.7 的组合，算是大数据圈里比较经典的一对了。Apache Spark 的弹性分布式数据集（RDD）机制，适合搞大规模并行计算。加上内存计算，响应也快，代码也清晰，调试起来没那么痛苦。2.4.0 版本的改进也挺多，比如 SQL 支持增强了，窗口函数、JSON 函数这些实用功能都有，写查询的时候顺手多了。DataFrame和Dataset也优化了，类型推断更聪明，开发体验更流畅。搭配Hadoop 2.7的话，可以无缝接入HDFS，还支持YARN调度，部署在集群上效率还不错。不管你是要批、做Spark SQL，还是跑个Spark Streaming流，都

spark 0 2025-06-15

Fast Data Processing with Spark 2第三版

入门级的 Spark 书不少，但这本《Fast Data Processing with Spark 2（第三版）》讲得还挺细的，尤其是对刚接触 Spark 的你来说，蛮友好。核心概念、RDD、DataFrame、转化和动作操作这些，讲得都比较透，配的代码示例也比较接地气。 书里的章节结构也还不错，从环境配置到集群部署，再到流和 SQL 模块，基本都能覆盖。是用DataFrame做数据的那一部分，跟实际项目贴得挺近。你照着练，熟悉起来挺快。 也有点小问题，毕竟是第三版，Spark 现在都 3.x 多了，书里有些 API 用法跟新版对不上了，部分链接也失效了。像sparkSession这类新版才

spark 0 2025-06-15

Spark电信通话数据实战项目

企业级项目里的Spark实战资源，还是挺值得一看的。Spark 电信电话项目用的是百度云数据，模拟的是电信业务场景，像用户通话记录、活跃用户行为追踪这些，都能跑得起来。你要是正好在啃Spark，又想搞点偏实际的练手项目，这套资源就蛮合适。 数据的落地，不只是跑个模型、写几行RDD就完事了。这里整合了百度云上的真实数据，模拟真实业务流程，从数据预、转换到，流程比较全，逻辑也清楚。响应也快，适合跑在自己机器上调试。 相关的一些技术资源也能用上，比如想搞清楚Hadoop和Spark怎么联动，或者百度热搜的数据方式，可以参考这篇：基于 Hadoop 和 Spark 的百度热搜数据可视化系统设计与实现。

spark 0 2025-06-15

Python用户画像标签设计梯度下降与牛顿法优化实例

用户画像的用户流失标签设计，多人理解得不太对。不是标签越多越细就越有用，关键是能不能业务问题。这篇文章用 Python 跑了个Rosenbrock 函数最小值的例子，把梯度下降和牛顿法讲得挺明白。虽然是数学优化的案例，但你一看就懂标签设计里“滞后性”和“预测性”的差别了，挺有意思的。代码不长，逻辑清晰，看完你会对画像标签有不一样的理解。哦对，后面还讲了性别预测怎么用贝叶斯推断，像“建军”“晓晶”这种名字都考虑进来了，蛮细致。

spark 0 2025-06-15

Ambri安装文档

ambri 的安装文档，结构清晰、操作步骤详细，挺适合刚接触这块的朋友看一看。安装流程不绕弯子，从环境准备到启动服务，全程跟着做几乎不会踩坑。嗯，里面的命令行和配置都挺实在的，不花哨，直接上干货。如果你以前折腾过Pgpool、Apollo这种中间件，文档里的风格应该挺熟悉——部署逻辑类似，都是一步步来，响应也快，配置也好理解。除了ambri，你要是顺带想补下其他中间件的部署，文档后面还贴心附了些链接，比如MySQL、Otter、Redis这些，嗯，一个文档看下来，能不少环境搭建的事。如果你最近在搞数据中台，或者想部署一套稳定的配置中心，建议把apollo和Kafka的部署也翻一下，文档里面有链

spark 0 2025-06-15

Spark 1.X大数据平台

Spark 1.X 大数据平台，挺实用的，尤其是在大规模数据时，性能相当好。它的分布式计算能力让你能够快速海量数据，支持批和流，适合大数据任务。如果你对数据有需求，可以试试这个平台。你会发现它能大大简化流程，使用起来也比较灵活。搭配 Hadoop 等工具，效果更好哦。平台支持多种语言，如 Scala、Python、Java 等，兼容性还不错。如果你之前做过 Hadoop，Spark 1.X 的学习曲线不会太陡峭。如果你刚接触大数据，也不妨试试，这个平台的文档挺全的，入门比较容易。关于如何使用 Spark，你可以参考以下几个资源：Hadoop 1.x 集群部署指南，[链接](http://www

spark 0 2025-06-15