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spark 实时分析,SPARK分析

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以下课程主要针对零基础大数据工程师在各个阶段的简单易懂的介绍，让大家更好的了解大数据学习课程 。课程框架是零基础的大数据工程师课程 ， 有大数据，1.阶段1:静态网页基础(htmlCSS)1，难度:一颗星2 ， 课时(技术知识阶段项目任务综合能力)3 。主要技术包括:常见的HTML标签、CSS的常见布局、样式和定位、静态页面的设计和制作方法等 ， 4.描述如下:从技术角度来说，这个阶段使用的技术代码非常简单，易学易懂 ， 
【spark 实时分析,SPARK分析】
1、数据 分析课程包括哪些内容?1、大数据前沿知识和hadoop介绍，了解大数据的历史背景和发展方向，掌握hadoop的两种安装配置 。2、hadoop部署高级精通Hadoop集群构建；深入研究基于Hadoop 分析的分布式文件系统HDFS 。3.java基础了解java编程的基本思想，熟练使用eclipse进行简单的Java编程，熟练使用jar文件，了解mysql等数据库管理系统的原理，了解基于web的程序开发流程 。

5.hadoop mahout大数据分析掌握基于Hadoop mahout分析Method的大数据使用场景，在具体场景中熟练运用Mahout成熟的大数据算法分析 。6、Hbase理论和实战掌握hbase的数据存储和实战，掌握Spark和Hive的安装、配置和使用场景 。

2、dataease1.16依赖问题在DataEase的1.16.0版本中，推出了一个全新的应用部分 。在应用部分，内置了JumpServer开源堡垒机器应用 。用户只需通过创建JumpServer应用程序 ， 填写JumpServer数据库对应的连接信息，DataEase就会根据应用程序内置的dashboard模板，以及dashboard显示数据的数据集和数据源，自动创建dashboard，使得dashboard的创建更加快捷 。

3、可能是全网最详细的SparkSqlAggregate源码剖析纵观SparkSql源代码，聚合的实现是比较复杂的部分之一 。本文希望用实例和流程图来说明整个过程 。这里只关注与Aggregate物理执行计划相关的内容，前面的解析、分析、优化阶段暂且不做分析 。在SparkSql中，有一个特殊的Aggregationstrategy来处理聚合 。我们先来看看这个策略 。

4、 sparkresource2x是干什么用的保险行业:使用Spark的机器学习功能处理和分析所有理赔，优化理赔报销流程 。医疗保健:使用SparkCore、Streaming和SQL构建病人护理系统 。零售业:使用Spark 分析销售点数据和优惠券使用 。互联网:利用Spark的ML功能识别虚假配置文件，增强他们展示给客户的产品匹配度 。银行业:利用机器学习模型预测部分金融产品的零售数据 。

5、hiveon spark僵死问题 分析背景:最近大数据平台为租户的子系统提供计算和存储能力 。划分后的资源需求如下:内存:6TCPU:1600c存储:600T文件系统:HDFS计算组件:hiveon spark权限管理:sentry问题描述:租户分配到子系统时，运行SPARK作业时，会出现当前电源没电的情况 。hiveserver2后台登录 ， 一直卡在登录命令行 。查看hive日志，发现有太多GC在等待通过jstat查看FGC记录(注意 ， 这是更改后的图，更改前的GC图没有保存 。当时，FGC达到了每分钟200多次 。

然后通过jmap查看堆信息(这张图也是更改后的图，当时没有保留原图 ， 原来最大堆大小是512m) 。通过上面的分析 ， 我们可以确定到JVM的堆信息太少，但是hiveenv.sh中的JVM信息在部署的时候被更改了，但是我们通过jmap只得到512M的内存 。有什么问题？通过金佛看加载的命令信息 。
6、[第二章] spark-yarn原理 分析

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