作者 小象学院 杨 磊 Spark 编程模型与Hadoop相比，Spark最初为提升性能而诞生。Spark是Hadoop MapReduce的演化和改进，并兼容了一些数据库的基本思想，可以说，Spark一开始就站在Hadoop与数据库这两个巨人的肩膀上。同时，Spark依靠Scala强大的函数式编程Actor通信模式、闭包、容器、泛型，并借助统一资源调度框架，成为一个简洁、高效、强大的分布式大数据
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2023-12-10 22:07:37
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Spark编程指南V1.4.0· 简介· 接入Spark· Spark初始化
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2023-12-07 14:31:21
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一、 实验目的掌握分布式多节点计算平台Spark配置，Spark编程环境IDEA配置，示例程序启动与运行二、 实验环境Linux的虚拟机环境、线上操作视频和实验指导手册三、 实验任务完成Spark开发环境安装、熟悉基本功能和编程方法。四、 实验步骤请按照线上操作视频和实验指导手册 ，完成以下实验内容：实验2-1 Spark安装部署：Standalone模式(1)在Hadoop平台上配置Spark主
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2024-04-17 11:22:53
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搭建Spark集群实验小结
在本篇博文中，我将详细记录搭建Apache Spark集群的整个实验过程。包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用，力求使读者对Spark集群的搭建有全面了解。
## 环境准备
**软硬件要求**
在搭建Spark集群之前，我们必须确保满足软硬件要求。以下是一般的环境要求：
| 硬件配置 | 推荐规格
1、各种模式的运行图解1.1 Standalone-client使用SparkSubmit提交任务的时候，使用本地的Client类的main函数来创建sparkcontext并初始化它，为我们的Application启动一个Driver进程；1、Driver连接到Master，注册并申请资源（内核和内存）。2、Master根据Driver提出的申请，根据worker的心跳报告，来决定到底在那个wo
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2023-08-11 22:31:36
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Spark编程基础1、创建RDD1）从集合（内存）中创建 RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDD// 创建 Spark 运行配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("CreateRDD01")
// 创建 Spark 上下文
在Java基于对象编程实验中，我们需要深入探讨备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警和扩展阅读等多个方面。接下来，我将通过各个模块详细介绍这些核心要素。
### 备份策略
首先，备份策略是确保数据安全的基础。在这一部分，我们将通过甘特图和周期计划来展示备份任务的时间安排与进度。以下是一个备份计划的示例甘特图：
```mermaid
gantt
title 备份任务甘特图
for循环注意缩进动手试一试4-1 比萨：想出至少三种你喜欢的比萨，将其名称存储在一个列表中，再使用 for循环将每种比萨的名称都打印出来 修改这个 for 循环，使其打印包含比萨名称的句子，而不仅仅是比萨的名称。对于每种比萨，都显示一行输出，如“I like pepperoni pizza” 在程序末尾添加一行代码，它不在 for 循环中，指出你有多喜欢比萨。输出应包含针对每种比萨的消息
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2024-09-10 12:56:45
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大数据编程实验四：SparkStreaming编程 文章目录大数据编程实验四：SparkStreaming编程一、实验目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、利用Spark Streaming对不同类型数据源的数据进行处理2、完成DStream的两种有状态转换操作3、完成把DStream的数据输出保存到MySQL数据库中 一、实验目的与要求通过实验掌握Spark Streaming的基本编程方法熟悉
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2023-11-13 19:44:47
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# Spark实验实训报告讨论小结
在进行Spark实验实训报告的讨论与总结时，我们需要依循一整套流程，从数据准备、环境搭建，到具体代码实现与结果分析。这一步步的过程将帮助初学者清晰理解Spark的工作原理与实际应用。
## 一、整体流程
以下是进行Spark实验实训报告的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[环境搭建]
B
目录一、了解Scala1.1 了解Scala语言1.2了解Scala特性1.3 函数组合器1.3.1 map()方法1.3.2foreach()方法1.3.3flter()方法1.3.4flatten()方法1.3.5flatMap()方法1.3.6.groupBy()方法二、Scala编程基础2.1创建RDD2.1.1从内存中读取数据创建RDD2.1.2从外部存储系统中读取数据创建RDD2.2R
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2024-06-01 12:08:24
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一句话说，在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作，而对RDD的操作不外乎创建、转换、调用求值。什么是RDD RDD（Resilient Distributed Dataset），弹性分布式数据集。 它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令，而不是指真实的数据，Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作。 之所以称弹性，是因为其有高容错性。默
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2024-06-13 21:28:44
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文章目录需求分析数据格式问题记录代码 需求分析一个做零售相关业务的公司，旗下出品各类收银机 机器每次使用都会将售卖的商品数据上传到公司后台 老板现在想对 省份维度 的 销售情况 进行统计分析4个需求各省 销售指标，每个省的销售额统计Top3 销售省份中，有多少家店铺日均销售额 1000+Top3 省份中，各省的平均单单价Top3 省份中，各省的支付类型比例2个操作将需求结果写出到 mysql将数
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2024-09-12 00:53:07
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使用的文件内容如下：用户表： 电影表：评分表：三个表数据详情如下：1、求被评分次数最多的 10 部电影，并给出评分次数（电影名，评分次数）package com.spark.homework.movie
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object code_01{
def main(args: Array[Stri
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2023-11-25 20:28:39
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文章目录一、RDD行动算子1.1 reduce1.2 collect1.3 count1.4 first1.5 take1.6 takeOrdered1.7 aggregate1.8 fold1.9 countByKey1.10 foreach1.11 save相关算子二、RDD序列化三、RDD依赖关系四、RDD持久化五、RDD文件读取与保存 一、RDD行动算子行动算子不会产生新的RDD，而是触
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2023-12-01 11:56:55
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3.5 常见的转化操作和行动操作 3.5.1 基本RDD 1. 针对各个元素的转化操作 两个最常用的转化操作是map()和filter()。转化操作map()接受一个函数，把这个函数用于RDD中的每个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值。而转化操作filter()则接收一个函数，并将RDD中满足该函数的元素放入新的RDD中返回。 inputRDD{1，2，3，4}
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2024-01-21 10:54:13
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spark实验 2 Scala 编程初级实践实验内容和要求1. 计算级数请用脚本的方式编程计算并输出下列级数的前n项之和Sn，直到Sn刚好大于或等于q为止其中q为大于0的整数，其值通过键盘输入。例如，若q的值为50.0，则输出应为：Sn=50.416695。请将源文件保存为exercise2-1.scala，在REPL模式下测试运行，测试样例：q=1时，Sn=2；q=30时，Sn=30.89145
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2023-10-09 10:58:09
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1. RDD基础概念Spark上开发的应用程序都是由一个driver programe构成，这个所谓的驱动程序在Spark集群通过跑main函数来执行各种并行操作。集群上的所有节点进行并行计算需要共同访问一个分区元素的集合，这就是RDD（RDD resilient distributed dataset）弹性分布式数据集。RDD可以存储在内存或磁盘中，具有一定的容错性，可以在节点宕机重启后恢复。在
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2023-12-06 21:39:13
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RDD基础概念创建RDD 创建RDD的方法： 1.载入外部数据集 2.分布一个对象的集合前边几次的笔记已经提到过多次了，因此，这里只列出几个注意事项： 1.利用sc.parallelize创建RDD一般只适用于在测试的时候使用，因为这需要我们将整个数据集放入一台机器的内存中。因此，除了我们学习使或者测试时，很少使用。 2.更通用的方法是从外部存储系统上加载数据创建RDDSpark支持两种
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2023-12-31 14:59:41
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前言本文主要是一篇总结性文章，将列举绝大部分的 Spark 算子以及其常用场景Transformation 算子该类算子属于 Spark 转换类算子， 不会立即执行， 其需要 Action 算子 来触发， 才能正在执行。map(func) Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source th
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2024-07-27 12:34:45
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