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sparkEnglishspark被翻译为Spark 。apache spark是什么意思？短语光明spark智者；聪明的家伙；sparksfly激烈的争论；热烈讨论PatrickWendell是Databricks的联合创始人 ， 也是ApacheSpark项目的技术专家 。
1、《深入理解SPARK核心思想与源码 分析》epub下载在线阅读,求百度网盘云...《理解Spark》(耿家安)电子书网盘下载免费在线阅读资源链接:link:摘录代码:oeso书名:深入理解SPARK作者:耿家安豆瓣评分:7.2出版社:机械工业出版社出版年份:201611页数:469内容描述:《深入理解SPARK:核心思想与源代码》结合大量图表和实例，对SPARK的架构、部署模式、设计理念、实现源代码和使用技巧进行了深入的分析和解读 。
阿里巴巴集团专家推荐，阿里巴巴资深Java开发和大数据专家撰写 。本书分为三个部分:准备部分(第1 ~ 2章)，介绍Spark的环境搭建、设计理念、基本结构，帮助读者了解一些背景知识 。核心设计章节(第3-7章)重点介绍了SparkContext 分析的初始化、存储系统、任务提交和执行、计算引擎的原理和源代码以及部署方式 。
2、Spark踩坑vlog——join时shuffle的大坑【spark微博情感分析,基于微博评论的情感分析】联接项目中的两个表，一个大表和一个小表，平时在200 Executor Core * 20 GexecutorMemory的资源下运行良好 。随着业务数据的增加，有一天，这个任务运行不完 ， 每次重试五次都失败，最后任务报错；报错时两个表如下:大表数据量278亿左右，1TB左右，另一个表数据量480万左右，4GB左右；通过DAG图发现任务卡在两个表连接的阶段；使用SparkSQL连接两个表时，错误为:org.apache. spark. Shuffle . Metadata FetchFailedException:missingoutputlocation for Shuffle 0和org . Apache .spark 。洗牌 。FetchFailedException:FailedToConnecttoHostname:port使用rdd连接两个表时，错误为:warntaksetmanager:Lost Task 17.1 in Stage 4.1:Java 。
3、大数据 分析一般用什么工具 分析?大数据处理过程中常用的六个工具分析: 1 。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架 。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的 。Hadoop之所以可靠，是因为它假设计算元素和存储会出现故障，所以它维护工作数据的多个副本，以确保可以为出现故障的节点重新分配处理 。Hadoop是高效的，因为它以并行方式工作，从而加快了处理速度 。
另外 ， Hadoop依赖于社区服务器 ， 所以成本相对较低，任何人都可以使用 。2.HPCCHPCC，高性能计算和通信的缩写 。1993年，美国联邦科学、工程与技术协调委员会向国会提交了《重大挑战项目:高性能计算与通信》报告，该报告也被称为HPCC计划报告，即美国总统的科学战略项目 。其目的是通过加强研究和开发来解决一些重要的科学和技术挑战 。

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