接着上一篇（大数据spark初识），我们继续对spark进行剖析，上一篇我们主要介绍了spark的一些基本概念和基本理论，相信大家对spark 有了一个基本的认识，今天我们更加深入的去了解一些这个大数据处理的利器，今天我们着重从以下几个方面去剖析sparkSpark 部署模式？以及优缺点Spark 任务的提交流程（基于YARN Cluster）什么是宽依赖？什么是窄依赖？spark 中 job ，
概念简介Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的模块，与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL提供的接口为Spark提供了关于数据和计算执行的结构的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息来执行额外的优化。有几种与Spark SQL交互的方法，包括SQL和DataSet API，他们在计算结果时使用相同的执行引擎，而不是依赖于用来表达计算的API或编程语言
日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）Impala 操作/读写 Kudu，使用druid连接池Kudu 原理、API使用、代码Kudu Java API 条件查询spark读取kudu表导出数据为parquet文件（spark kudu parquet）kudu 导入/导出 数据Kudu 分页查询的两
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2023-08-08 22:00:15
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1 集群搭建1.1 修改配置 每台机器修改elasticsearch.yml配置文件cd /usr/local/es/elasticsearch-7.6.1/config/
sudo vim elasticsearch.yml
#修改以下配置，保存后重启elasticsearch即可
discovery.seed_hosts: ["124.221.237.87","124.221.243.252
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2023-07-20 15:10:02
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目录Maven依赖配置项目yml配置Spark Java配置Main函数示例Spark ServiceSpark Streaming ReceiverSpark向集群提交任务程序jar包运行Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持常规执行图的优化引擎。它还支持一组丰富的更高级别的工具，包括星火SQL用于SQL和
需求:将前些日子采集的评论存储到hbase中思路:先用fastjson解析评论,然后构造rdd,最后使用spark与phoenix交互,把数据存储到hbase中部分数据:1 [
2 {
3 "referenceName": "Apple iPhone XR 64GB 黑色 移动联通电信4G全网通手机 双卡双待",
4 "creationTime": "2019-04
Spark整合yarn原因：在公司一般不适用standalone模式，因为公司一般已经有yarn 不需要搞两个资源管理框架停止spark集群在spark sbin目录下执行
./stop-all.sh
spark整合yarn只需要在一个节点整合, 可以删除node1 和node2中所有的spark 文件1、增加hadoop 配置文件地址vim spark-env.sh
增加 exportH
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2023-05-25 10:53:49
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目的对达梦的数据通过hive/spark进行分析计算，将结果存入hbase。实际情况有两种方式可供选择：1）利用spark与dm的jdbc链接直接读取dm中的数据进行计算，但是spark与hbase无法建立映射所以数据不能直接写入hbase中；2）hive可以与hbase建立映射但是无法与达梦建立连接烦死了Solution1.通过spark与dm的jdbc连接，先把数据导入hdfs。 两种：一种是
需要实现的功能：写访问spark的接口，也就是从web上输入网址就能把我们需要的信息通过提交一个job然后返回给我们json数据。成果展示：通过url请求，然后的到一个wordcount的json结果（借助的是谷歌浏览器postman插件显示的，直接在浏览器上输入网址是一样的效果） 使用的关键技术：java语言编程，springmvc框架，tomcat容器，spark框架，scala相关依赖成体架
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2023-09-19 06:09:19
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【本文详细介绍了SparkSQL的运行架构和解析器，欢迎读者朋友们阅读、转发和收藏！】SparkSQL 运行架构类似于关系型数据库， SparkSQL 也是语句也是由 Projection ( a1 ， a2 ， a3 )、 Data Source ( tableA )、 Filter ( condition )组成，分别对应 sql 查询过程中的 Result 、 Data Source 、 O
Spark SQL主要目的是使得用户可以在Spark上使用SQL，其数据源既可以是RDD，也可以是外部的数据源（比如文本、Hive、Json等）。Spark SQL的其中一个分支就是Spark on Hive，也就是使用Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Sp
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2023-09-04 21:07:37
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目录： SparkCore架构 Spark架构组成数据多了，因此需要集群，数据都是存放在HDFS 若是在磁盘处理，则使用Hadoop中的MapReduce 若是在内存处理，则使用Spark… 因此Spark的原理就是在内存处理时代替MapReduce，这里介绍Spark的工作原理。 Processing Engine:Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以
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2023-09-02 22:10:15
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概述Hadoop作为最早开源的大数据处理系统，经过多年发展为业界主流架构，并拥有一套完善的生态圈，同时作为应用在HDFS之上的数仓解决方案，通过这么多年发展，是大企业大数据平台广泛采用的方案。但是Hive由于采用的MR计算架构，存在一定性能瓶颈，而各种新兴的大数据处理架构蓬勃发展，如何摆脱MR计算架构，同时兼容Hive架构是很多新兴架构的在技术演进过程中需要考虑的重要点。目前业界SQL引擎基本都兼
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2023-08-07 22:56:14
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目录1、elasticsearch安装及中文分词配置2、springboot整合elasticsearch配置3、elasticsearch公共配置及代码编写4、保存、同步数据至elasticsearch中5、elasticsearch相关度查询、排序、高亮显示6、elasticsearch搜索自动补全1、elasticsearch安装及中文分词配置可以在 Past Releases o
简介 精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况： 至少一次消费（at least once） 主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。 最多一次消费 （at most once） &
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2023-07-27 23:00:49
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概述本文主要讲述如何使用SpringBoot集成ES，使用也很简单，就是把我们使用的一个个Restful请求转换为了一个个具体的Java方法而已，名字都长得差不多1.引入依赖包创建一个springboot的项目 同时勾选上springboot-web的包以及Nosql的elasticsearch的包如果没有就手动引入<!--es客户端-->
<dependency>
# Spring Boot与Spark整合指南
在大数据开发中，Spring Boot和Apache Spark是两个非常流行的框架。Spring Boot用于构建微服务，而Spark则用于处理大规模数据。本文将指导您如何将这两个框架整合在一起，以便高效地开发数据驱动的应用程序。我们将通过以下步骤完成整合：
## 整合流程
| 步骤 | 说明 |
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# Spark整合Drools：智能规则引擎的集成之旅
在大数据处理领域，Apache Spark 与 Drools 这两个技术框架的结合，为开发者提供了一种强大的方式来实现复杂的业务规则和决策逻辑。本文将介绍如何将这两个技术整合在一起，并通过代码示例和序列图展示其工作流程。
## 简介
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源框架，它提供了强大的计算能力和丰富的数据处理功能
1、fastutil介绍： fastutil是扩展了Java标准集合框架（Map、List、Set；HashMap、ArrayList、HashSet）的类库，提供了特殊类型的map、set、list和queue； fastutil能够提供更小的内存占用，更快的存取速度；我们使用fastutil提供的集合类，来替代自己平时使用的JDK的原生的Map、List、Set，好处在于，fastutil集合
# Spring Boot 整合 Spark 教程
在大数据处理的浪潮中，Apache Spark 因其高性能且易用的特性而广受欢迎。而 Spring Boot 则为构建微服务提供了灵活性和简便性。将二者整合能够帮助开发者构建高效的应用系统。接下来，我们将通过一系列步骤教会你如何实现 Spring Boot 整合 Apache Spark。
## 整体流程
以下是实现 Spring Boot
