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第一套：【系统学习】快速掌握Spark 2.0(新特性、含真实项目、纯Scala语言开发、CDH5.7)视频教程
第二套：【系统学习】Spark全面精讲系统培训课程（基于Spark2版本+含Spark调优+超多案例）视频教程
第三套：【系统学习】Spark高薪就业课（SparkCore，SparkSQL，SparkStreaming，运维与监控）视频教程
第四套：【项目实战】Spark从入门到上手实战（Scacle编程+SparkCore实战+SparkSQL+SparkStreaming）视频教程
第五套：【系统学习】学习Scala进击大数据Spark生态圈，进击Spark生态圈必备，迈向“高薪”的基石视频教程
第六套：【综合学习】Spark2全面深度剖析--知识点，源码，调优，JVM，图计算，项目实战视频教程
第七套：【系统学习】Spark核心解密源码剖析，调度流程源码剖析，算子优化，缓存优化视频教程
第八套：【项目实战】大数据全栈高手速成--Spark2.0精讲（全场景项目实战）视频教程
第九套：【项目实战】大数据Spark实战项目大数据实战之精准广告推送实战，完全实战化学习大数据开发视频教程
第十套：【项目实战】Spark企业级实战项目：知名手机厂商用户行为实时分析系统视频教程
第十一套：【项目实战】Spark企业级实战项目：道路交通实时流量监控预测系统视频教程
第十二套：【项目实战】Spark企业级实战项目：离线和实时电影推荐系统直播回放(视频+文档+代码）视频教程
第十三套：【项目实战】以慕课网日志分析为例进入大数据SparkSQL的世界视频教程
第十四套：【项目实战】基于Spark2.x新闻网大数据实时分析可视化系统项目实战视频教程
第十五套：【项目实战】Spark企业级大数据项目实战，项目集成Hadoop，Spark，HBase，Kafka，Oracle，ElasticSearch大数据技术视频教程
第十六套：【项目实战】爱奇艺实时流处理项目实战 （Spark Streaming）企业级真实案例项目实战视频教程
第十七套：【项目实战】实时流处理SparkStreaming项目实战（Flume+KafkaSpark Streaming打造通用流处理平台）视频教程
第十八套：【系统学习】大数据Spark “蘑菇云”行动，spark2.x，spark Streaming 视频教程
第十九套：【项目实战】PySpark基于Python的Spark企业级大数据分析，以实际数据分析为驱动讲解，项目实战视频课程
第二十套：【系统学习】PySpark大数据处理及机器学习Spark2.3深入学习高级视频课程
第二十一套：【项目实战】深入学习大数据分析Spark2.X+Python 精华实战，实战Spark与分散式机器学习课程
第二十二套：【项目实战】全面掌握Spark2.0 ML机器学习，ML的应用开发和定制开发视频教程
第二十三套：【项目实战】大数据之基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战视频教程
第二十四套：【项目实战】深入Spark与kafka整合之实时流计算机器学习实战视频教程
第二十五套：【项目实战】Spark机器学习班，运行原理，性能调优，图计算，存储调度与监控分析视频教程
第二十六套：【项目实战】深入浅出Spark2.X用户行为分析机器学习，RDD数据集，SparkSQL数据存储，实时流分析项目实战视频教程
一．Spark的产生背景起源
1.spark特点
1.1轻量级快速处理
Saprk允许传统的hadoop集群中的应用程序在内存中已100倍的速度运行即使在磁盘上也比传统的hadoop快10倍，Spark通过减少对磁盘的io达到性能上的提升，他将中间处理的数据放到内存中，spark使用了rdd（resilient distributed datasets）数据抽象
这允许他在内存中存储数据，所以减少了运行时间
1.2 易于使用
spark支持多种语言。Spark允许java，scala python 及R语言，允许shell进行交互式查询
1.3 支持复杂的查询
除了简单的map和reduce操作之外，Spark还支持filter、foreach、reduceByKey、aggregate以及SQL查询、流式查询等复杂查询。Spark更为强大之处是用户可以在同一个工作流中无缝的搭配这些功能，例如Spark可以通过Spark Streaming（1.2.2小节对Spark Streaming有详细介绍）获取流数据，然后对数据进行实时SQL查询或使用MLlib库进行系统推荐，而且这些复杂业务的集成并不复杂，因为它们都基于RDD这一抽象数据集在不同业务过程中进行转换，转换代价小，体现了统一引擎解决不同类型工作场景的特点。
1.4 实时的流处理
对比maprduce只能处理离线数据。Spark还能支持实时的流计算，spark streaming 主要用来对数据进行实时的处理，yarn的nodemanger统一调度管理很厉害，在yarn产生后hadoop也可以整合资源进行实时的处理
2.时事产物
2.1 mapreduce产生时磁盘廉价，因此许多设计收回考虑到内存的使用，而spark产生时内存相对廉价，对计算速度有所要求，因此spark的产生是基于内存计算的框架结构mapreduce需要写复杂的程序进行计算，
二．Spark架构
1.spark的体系结构
Spark的体系结构不同于Hadoop的mapreduce 和HDFS ,Spark主要包括spark core和在spark core的基础上建立的应用框架sparkSql spark Streaming MLlib GraphX;
Core库主要包括上下文（spark Context）抽象的数据集（RDD），调度器（Scheduler），洗牌（shuffle） 和序列化器（Seralizer）等。Spark系统中的计算，IO,调度和shuffle等系统的基本功能都在其中
在Core库之上就根据业务需求分为用于交互式查询的SQL、实时流处理Streaming、机器学习Mllib和图计算GraphX四大框架hdfs迄今是不可替代的
Spark架构组成图
一．Hive和spark对sql支持的对比
Hive创建数据库 创建表 true
验证策略 |
脚本 |
Hive |
Spark-sql |
创建库 删除库 |
Create database lvhou_hive Create database lvhou_spark Dorp database lvhou_hive Dorp database lvhou_spark |
True |
True |
创建表 删除表 |
Use lvhou_hive Create table hive_test(a string,b string) Use lvhou_spark Create table spark_test(a string,b string) Drop table hive_test Drop table spark_test
|
True |
True |
CTAS |
Create table lvhou_test as selec * from lvhou_test1;
|
true |
false |
Insert
|
Insert into lvhou_hive values(‘hhah’,’heheh’) |
true |
false |
insert |
Insert into lvhou_spark value(‘12’.’32’),(‘asd’,’asdf’) |
True |
false |
Select |
Select * from lvhou_hive Select * from lvhou_spark |
True |
True
|
Select in |
|||
Select子查询 in 两条数据
not in 两条数据 |
select * from test1 where a,b in (select a,b from test2 where a = 'aa');
select * from test1 where a,b not in (select a,b from test2 where a = 'aa');
|
falese |
false |
Select union查询 union all |
select * from test union all select * from test0;(合一) select * from test union select * from test0;(去重) |
true |
false |
Select union 3查询 union all
|
select * from (select * from test union select * from test0) a;
select a from (select * from test union all select * from test0) a; |
false |
False |
Select exit not exit |
select * from test t where exists(select * from test0 t0 where t0.a = t.a); select * from lv_test where exists(select * tfrom test t where lv_test.a = t.a); |
True |
False |
update |
update test1 set b = 'abc' where a = 'aa'; update test1 set a = 'abc';
Update test1 set b = 'abc'; |
True |
False |
delete |
delete from test1 where a = 'aa'; delete from test1; |
True |
False |
TRUNCATE TABLE
|
Truncate table test; |
True |
False |
Alter |
alter table test1 add columns (d string); alter table test drop a; alter table test rename a to a1;
|
True |
False |
索引 |
create index index_a on table test(a) as 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler' with deferred rebuild; |
True |
False |
INTERSECT 交集 |
select a from test INTERSECT select a from test0; |
False |
False |
EXCEPT
|
select a from test EXCPEPT select a from test0; |
False |
False |
Minus 返回第一个结果中不同的 |
select a from test minus select a from test0; |
False |
False |
order by 排序 |
select a from test order by a desc;
|
True |
False |
sort by 排序 |
select a,b from test sort by b desc; |
True |
False |
distribute by
|
select a,b from test distribute by a; |
True |
False |
distribute by + sort by |
select a,b from test distribute by a sort by b asc; |
True |
False |
cluster by
|
select a,b from test cluster by a;
|
True |
False |
trim(string a) 去空格 |
select trim(' aaa ') from test00; |
True |
True
|
substr（string A,int start,int len） 截取字符串 |
select substr('abcdefg',3,2) from test;
select substr('abcdefg',-3,2) from test; |
True |
True |
like
|
select * from test where a like '%a%'; |
True |
False |
Count
|
select count(*) from test00;
select count(distinct *) from test00; |
True |
False |
Sum
|
select sum(c) from test00;
select sum(distinct c) from test00; |
True |
False |
Avg
|
select avg(c) from test00 select avg(distinct c) from test00 |
True |
False |
Min
|
select min(distinct c) from test00; |
True |
False |
Max
|
select max(distinct c) from test00; |
True |
False |
group by
|
select a from test00 group by a ; select a,sum(c) from test00 group by a; select a,avg(c) from test00 group by a; |
True |
False |
Hiving
|
select a,avg(c) as ac from test00 group by a having ac=1; |
True |
False |
load |
load data local inpath '/tmp/qichangjian/test01.txt' overwrite into table test_load; |
True |
False |