本文则主要引见TalkingData在大数据平台建设过程中，逐渐引入Spark，并且以HadoopYARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程。
当下，Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持：2014年，SparkSummitChina在北京召开，场面火爆；
同年，SparkMeetup在北京、上海、深圳和杭州四个城市举办，其中仅北京就成功举办了5次，内容更涵盖SparkCore、SparkStreaming、SparkMLlib、SparkSQL等众多领域。
而作为较早关注和引入Spark的移动互联网大数据综合服务公司，TalkingData也积极地参与到国内Spark社区的各种活动，

通过importorg.apache.spark.sql.SparkSession等导入所需求的jar包，基本涵盖了sparksql所需求的jar包

本人整理的大数据spark技术要点，基本都是面试会问到的。
至少我招聘大数据工程师的时候，都会围绕这些问题来问。

spark刨析

当flinkonyarn模式运行时，发生如下异常信息，需要将压缩包中的4个依赖jar包放入flink安装路径下的lib目录下。
Exceptioninthread"main"java.lang.NoClassDefFoundError:com/sun/jersey/api/client/config/ClientConfigatorg.apache.hadoop.yarn.client.api.TimelineClient.createTimelineClient(TimelineClient.java:45)atorg.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl.serviceInit(YarnClientImpl.java:163)atorg.apache.hadoop.service.AbstractService.init(AbstractService.java:163)atorg.apache.spark.deploy.yarn.Client.submitApplication(Client.scala:150)atorg.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:56)...Causedby:java.lang.ClassNotFoundException:com.sun.jersey.api.client.config.ClientConfig

HadoopHDFS分布式文件系统DFS简介HDFS的系统组成引见HDFS的组成部分详解副本存放策略及路由规则命令行接口Java接口客户端与HDFS的数据流讲解掌握hdfs的shell操作掌握hdfs的javaapi操作理解hdfs的工作原理设计思想分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；
在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务重点概念：文件切块，副本存放，元数据补充：hdfs是架在本地文件系统上面的分布式文件系统，它就是个软件，也就是用一套代码把底下所有机器的

spark源码：spark-master.zip。
方便不能登录GitHub的小伙伴下载。
如果实在需求留言，可以私下给。

最权威的大数据Hadoop学习教程书籍、包含了Hadoop、Hive、HBase、Sqoop、Spark、Storm、Kafka等组件的学习运用。

linux中搭建spark环境运用的spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz安装包

年夜数据hadoop+strom+spark+openstack等

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。