基于Spark的大数据分析课设是一个非常有趣和具有挑战性的项目。它涉及到如何设定环境、编译程序、调优性能、定制开发、进行性能对比以及记录错误等多方面。在这篇博文中，我将详细分享解决该课设过程中所经历的每一个步骤。
### 环境配置
在开始之前，首先要搭建Spark开发环境。以下是我为此所设计的思维导图，帮助我梳理环境配置的步骤。
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mindmap
root((Spar
本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第1章，第1.4节弹性分布式数据集，作者高彦杰 倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看1.4 弹性分布式数据集本节将介绍弹性分布式数据集RDD。Spark是一个分布式计算框架，而RDD是其对分布式内存数据的抽象，可以认为RDD就是Spark分布式算法的数据结构，而RDD之上的操作是Spark分布式算法的核心原语，由数据结构
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2023-11-09 10:23:46
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目录概述TungstenBroadcasttopNAccumulatorspark blockmanagerAPI调优参数调优资源调优其他代码实战减少数据结构的大小选择数据格式调整分区数资源调优代码实战构建应用常用算子Transformations (return a new RDD)Actions (launch a job to return a value to the user prog
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2023-11-30 15:30:30
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1.1什么是spark？1.2 spark的特点1.3 spark生态圈组件1.4 spark的核心原理二、Spark和MapReduce的区别三、3.MapReduce核心环节-Shuffle过程四、了解spark架构一、spark概述1.1****什么是spark？Spark 是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。1.2 spark****的特点1**．快速**与Ha
SparkSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是加州大学伯克利分校的AMP实验室所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapRed
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2023-10-09 06:59:44
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1、Spark概述Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。在绝大多数的数据计算场景中，Spark确实会比MapReduce更有优势。但是Spark是基于内存的，所以在实际的生产环境中，由于内存的限制，可能会由于内存资源不够导致Job执行失败，此时，MapReduce其实是一个更好的选择，所以Spark并不能完全替代MR。Spark Core： Spark Core中提供了
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2023-09-29 22:44:49
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本节书摘华章出版社《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一书中的第1章，第节，穆罕默德·古勒（Mohammed Guller）更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”查看。
Spark CoreSpark是大数据领域最活跃的开源项目，甚至比Hadoop还要热门。如第1章所述，它被认为是Hadoop的继任者。Spark的使用率大幅增长。
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2023-09-11 17:32:05
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Spark快速大数据分析概念数据的两个方向：数据科学：分析+建模（回答业务问题、挖掘潜在规律、辅助产品推荐）数据处理：硬件（内存、集群）+软件（封装、接口、监控、优化）框架应用层：SparkStreamingSparkSqlSparkGraphxSparkMLlib中间层：SparkCore分布式集群部署：Standalone（Spark自带），YARN（Hadoop自带），Mesos（Apach
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2023-09-14 16:41:34
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Spark是一种流行的大数据集群计算框架，通常被大数据工程师，大数据科学家和大数据分析师用于各种用例。根据情况的不同，每种用户类型都将要求一定范围的数据访问权限。与其他像Presto这样具有内置授权框架和细粒度访问控制的大数据引擎不同，Spark可以直接访问Qubole Metastore(利用Apache Hive)中存储的所有表和资源。这不仅带来安全问题，而且阻碍了增长和企业采用。因此，我
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2023-08-12 15:52:03
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通过学习Spark源码为了更深入的了解Spark。主要按照以下流程进行Spark的源码分析，包含了Spark集群的启动以及任务提交的执行流程：Spark RPC分析start-all.shMaster启动分析Work启动分析spark-submit.sh脚本分析SparkSubmit分析SparkContext初始化1.Spark RPC分析1.1.概述了解Spark分布式集群的执行流程，那就不得
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2023-11-07 08:02:35
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Spark 是大数据开发的必会技能。面试中经常被问到的问题就是 Spark 是什么，或者请介绍一下 Spark，今天的文章主要对这个问题做出讲解。很多人的回答都不够准确，这个问题最为准确的描述可以在官网寻找。1.整体介绍打开官网可以看到一行醒目的表与：Unified engine for large-scale data analytics翻译一下就是：用于大规模数据分析的统一引擎。继续往下看
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2023-11-29 09:06:03
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大数据从入门到实战 - Spark的安装与使用一、关于此次实践1、实战简介2、全部任务二、实践详解1、第1关：Scala语言开发环境的部署2、第2关：安装与配置Spark开发环境 叮嘟！这里是小啊呜的学习课程资料整理。好记性不如烂笔头，今天也是努力进步的一天。一起加油进阶吧！ 一、关于此次实践1、实战简介随着大数据时代的到来，各行各业的工作者都迫切需要更好更快的数据计算与分析工具，2009年，S
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2023-08-16 05:11:01
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实验环境安装Linux：Ubuntu16.04 Java：1.7.0_80 Hadoop：2.7.1 Python：2.7 PyCharm：2019.1.2(Community Edition) matplotlib：2.0.0 Spark：2.1.0下载数据集数据集为某音乐平台歌曲《同桌的你》评论者的信息数据，包含评论者的用户ID、动态总数、关注总数、粉丝总数、所在地区、个人介绍、年龄、累计听歌
大数据生态与Spark简介一 ：大数据生态二： spark简介 一 ：大数据生态大数据：历史数据量逐渐攀升、新型数据类型逐渐增多。是企业必然会遇到的问题 新技术：传统方式与技术无法处理大量、种类繁多的数据，需要新的技术解决新的问题。 技术人员：有了问题，有了解决问题的技术，需要大量懂技术的人解决问题。 最佳实践：解决 问题的方法，途径有很多，寻找最好的解决方法。 商业模式：有了最好的解决办法，同
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2023-11-13 10:24:09
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初识SparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架，因为它基于内存计算，所以提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。第1章 Spark简介初识SparkSpark生态系统BDASpark架构与运行逻辑弹性分布式数据集RDD简介RDD算子分类 第2章Spark开发与环境配置Spark 应
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2024-05-09 22:36:12
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一．Spark是什么Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项目，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架。spark发展十分迅速，2014年，Hadoop的四大商业机构均宣称全力支持Spark，今后将全面接收基于Spark编写的数据挖掘与分析算法，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。近两年，Spark在中国的发展达到了一个前所未有的
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2023-10-09 11:40:09
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Spark介绍Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的，后贡献给Apache。是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引 擎。它是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的明星成员，为分布式数据集的处理提供了一个有效框架，并以高效的方式处理分布式数据集。Spark集批处理、实时流处理、交互式查询、机器学习与图计算于一体，避免了多种运算场景下需要
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2024-07-30 10:36:15
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第1章大数据技术一览我们正处在大数据时代。数据不仅是任何组织的命脉，而且在指数级增长。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几个数量级。挑战在于如何从数据中获取商业价值。这就是大数据相关技术想要解决的问题。因此，大数据已成为过去几年最热门的技术趋势之一。一些非常活跃的开源项目都与大数据有关，而且这类项目的数量在迅速增长。聚焦在大数据方向的创业公司在近年来呈爆发式增长。很多知名公司在大数据技术方
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2023-09-25 21:50:39
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# 数据分析课设报告心得
## 引言
在现代社会中，数据分析已经成为了一项非常重要的技能。无论是企业决策还是学术研究，都需要对大量数据进行分析和处理。数据分析课设是一门培养学生数据分析能力的重要课程。在这门课上，学生需要选择一个感兴趣的数据集，并进行数据清洗、可视化和模型建立等工作。通过这个过程，我们不仅提高了对数据的理解和处理能力，同时也锻炼了编程和数据分析的能力。
在本文中，我将分享我在
原创
2023-09-03 12:02:23
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什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache的顶级项目，2014年5月发布spark1.0，2016年7月发布spark2.0，2020年6月18日发布spark3.0.0Spark的特点Speed：快速高效 Hadoop的MapReduc
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2023-08-31 14:07:57
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