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sparkdataframe转换成字节流[sparkSeries 8]sparkDelta读取数据的实现分析本文基于Delta 0.7.0spark3 。Delta写操作文件基类分析 ， sparkdelta写操作ACID事务实现分析分析delta写数据流，这次我们分析我们来说说delta 。

1、学 spark需要什么基础?先学什么?2、有哪些好的Spark书籍值得推荐《Spark大数据处理技术》是在Spark 0.9版本的基础上编写的 。是一本全面介绍Spark和Spark生态系统的书 ， 也是国内第一本深度介绍Spark原理和架构的技术书籍 。主要内容包括Spark的基本功能及其内部重要模块分析的介绍，包括部署方式、调度框架、存储管理、应用监控；同时详细介绍了Spark生态系统中的其他模块，包括SQL处理引擎Shark和SparkSQL、流处理引擎SparkStreaming、图形计算框架Graphx和分布式内存文件系统Tachyon 。

3、Spark之SortShuffle原理参考Spark0.8和之前的HashBasedShuffleSpark0.8.1引入了HashBasedShuffle Spark0.9的机制，引入了ExternalAppendOnlyMapSpark1.1，引入了SortBasedShuffle 。不过默认还是HashBasedShuffleSpark1.2，默认的洗牌模式改为SortBasedShuffleSpark1.4，在SortbasedShuffle Park 2.0 hashbasedshuffleshu中引入了钨排序 。鹅毛笔退出历史舞台 。Spark支持HashShuffle和SortShuffle，早期版本使用HashShuffle(包括优化后的HashShuffle) 。

4、 spark启动worker时出错,求解答基于spark1 . 3 . 1/Go分析Start master . sh Start源码分析1 ， 在开始时 。Main方法调用def main(argstrings:ArrayKubernetes如何帮助Spark大数据分析概述本文介绍了一种容器化的数据服务Spark OSSonACK，它允许Spark分布式计算节点直接访问阿里云OSS对象存储 。随着阿里云Kubernetes容器服务和阿里云OSS存储资源的深度融合，允许Spark分布式内存计算，机器学习集群直接执行分析并将大数据的结果保存在云上 。

5、基于 spark地震数据 分析的目的从速度上看，Spark继承了流行的MapReduce模型 ， 可以更有效地支持多种类型的计算，比如交互式查询、流处理等 。在大型数据集的处理中，速度非常重要，它可以决定用户是交互处理数据 ， 还是等待几分钟甚至几小时 。Spark为速度提供的一个重要特性是它可以在内存中运行计算 。即使对于复杂的基于磁盘的应用程序，Spark仍然比MapReduce更有效 。

通过使用相同的引擎支持这些任务 ， Spark可以轻松合并不同的处理类型，合并操作在生产数据分析中经常使用 。此外，Spark减少了维护不同工具的管理负担 。Spark的设计是高度可访问的 ， 提供了Python、Java、Scala和SQL的简单API，以及丰富的内置库 。Spark还集成了其他大数据工具 。特别是，Spark可以在Hadoop集群上运行 ， 并访问任何Hadoop数据源，包括Cassandra 。
6、 sparkdataframe转换成字节流 7、【 spark系列8】 sparkdelta读数据实现 分析【转 spark源码分析之】本文基于delta0.7.0 spark3.0.1我们之前的sparkdelta写操作，写文件基类分析 。sparkdelta写操作ACID事务实现分析 分析描述了delta写数据的过程 ， 这一次，我们将解释delta如何读取数据 。spark的deltadatasource的构造要从datasource.lookupDataSourceV2开始，然后流向loadV1Source，在这里进行dataSource.createRelation构造datasource的关系 。

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