我来分享一下我的看法 。我是一名java程序员，最近对spark的手势有所了解，scala和java都调用spark的api，效率我就不谈了，我还没有看到任何文章说scala调用spark比java调用更快或者更高效，spark与hadoop相比 。
【spark als 代码分析】
1、《Spark大数据 分析实战》epub下载在线阅读全文,求百度网盘云资源spark| spark作业|spark电子书|spark核心免费下载链接:摘录代码:37pg内容介绍本书共11章:第1-3章 。第4-11章详细讲解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等核心知识点的应用和算法 。
2、Spark数据倾斜及其解决方案本文对数据偏斜的危害、现象、原因等方面进行了探讨，由浅入深地阐述了Spark数据偏斜及其解决方案 。首先，什么是数据偏斜？对于Spark/Hadoop这样的分布式大数据系统来说，数据量大并不可怕，但数据偏斜就可怕了 。对于分布式系统，理想情况下，随着系统规模(节点数)的增加 ， 整体应用耗时线性下降 。如果一台机器处理大量数据需要120分钟 ， 当机器数量增加到3台时，理想的耗时是120/340分钟 。
不幸的是，很多时候，任务的分配是不均匀的，甚至是不均匀的，以至于大部分任务都分配到了个别机器上，其他大部分机器只占总数的一小部分 。例如，一台机器处理80%的任务，另外两台机器各处理10%的任务 。“不苦多苦不均”是分布式环境下最大的问题 。意味着计算能力不是线性扩张，而是存在短板效应:一个阶段所花费的时间是由最慢的任务决定的 。
3、 spark执行速度非常慢,数据量不大,请教高手是不是 代码问题查看是否设置了切片数 。片/分区的数量是Spark的并行粒度 。默认情况下 ， 从集合中获得的RDD片段数是2？我不是特别确定；从HDFS上的文件生成的RDD是分块的(好像是128M，但这里不是特别确定) 。因此，默认情况下，Spark的并行度很低 。然后，看一下Spark的WebUI图，看看任务的执行情况 。任务是几乎同时结束的吗？
4、Spark推荐算法-协同过滤-java的语句意思
推荐阅读
- pest分析法通俗
- 存货分析表格,存货先进先出法表格
- 公开课 电路分析基础
- 竞品分析啥意思,血细胞分析N E B L M是啥意思
- proe强度分析
- 木马分析软件
- 淘宝卖什么好行业选择数据分析
- 喝日照绿茶注意哪些
- 数据分析师的切入点