RDD编程在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运
【实例一】 分布式估算pi 假设正方形边长为x，则正方形面积为：x*x，圆的面积为：pi*(x/2)*(x/2)，两
原创
2022-11-28 15:44:26
327阅读
spark编程python实例ValueError: Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext(app=PySparkShell, master=local[])1.pyspark在jupyte...
转载
2016-07-17 23:51:00
99阅读
2评论
作为大数据领域占据着越来越重要地位的计算框架，Spark也逐渐成为大数据技术开发人员们被要求具备的基本技能之一，越来越多的职位在招聘的JD上清清楚楚地写出Spark的要求，这是大趋势。想要Spark从入门到精通，今天我们就给大家分享一份Spark学习路线规划。 阶段一：编程语言基础 学习Spark，Scala和Java语言是至少要掌握的两种语言之一，Scala是Spark框架的编程语言
转载
2023-09-02 13:16:18
109阅读
一、简介RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的
转载
2023-08-18 22:47:18
65阅读
第十五周 Spark编程基础实例——wordCount编程
Shell下编写wordCount
测试文件
创建一个本地文件word.txt，内含多行文本，每行文本由多个单词构成，单词之间用空格分隔，编写spark程序统计每个单词出现的次数。
打开spark-shell
导入数据
scala> val lines=sc.textFile("file:/
原创
2021-08-30 16:06:47
168阅读
第十五周 Spark编程基础实例——wordCount编程
Shell下编写wordCount
测试文件
创建一个本地文件word.txt，内含多行文本，每行文本由多个单词构成，单词之间用空格分隔，编写spark程序统计每个单词出现的次数。
打开spark-shell
导入数据
scala> val lines=sc.textFile("file:///hom
原创
2021-08-31 14:02:40
176阅读
最近参考了几篇examples，发觉example+doc才是绝配。 由于集群Spark版本是2.1.1，所以我学习的examples示例是2.1.1版本中的，2.2.0版本中关于ml【也就是DataFrame版的mllib】的examples有不少内容与2.1.1版本不同。 **注意：**使用ml的一些example还需要导入examples下的scopt_2.11-3.3.0.jar和spar
转载
2023-09-06 10:53:26
160阅读
# Spark 实例的实现流程
## 1. 简介
在开始介绍实现 Spark 实例的流程之前，让我们先了解一下 Spark 是什么。Spark 是一个用于大规模数据处理的快速通用的计算引擎，它提供了一个简单且高效的 API，可以在集群上进行分布式计算。在我们开始创建 Spark 实例之前，我们需要确保已经安装了 Spark 并且配置好了开发环境。
## 2. 创建 Spark 实例的流程
下面
：运行Application的main()函数并创建SparkContext。通常SparkContext代表driver programExecutor: 在集群上获得资源的外部服务（例如 Spark Standalon，Mesos、Yarn）Worker Node：被送到executor上执行的工作单元。Job：每个Job会被拆分成很多组Task，每组任务被称为stage，也可称TaskSet
spark使用scala语言开发的，进行spark开发优先考虑scala语言了。而进行scala程序开发，我们自然得考虑一款好用的IDE，这里推荐IntelliJ IDEA。本次安装环境：win7 64位系统。1、安装jdk下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
Spark编程工具：使用IDEA 文章目录Spark编程工具：使用IDEA1、实验描述2、实验环境3、相关技能4、知识点5、实现效果6、实验步骤7、总结 1、实验描述准备Spark编程所需的环境及安装集成开发环境IDEA，及为它安装scala插件，配置maven相关属性实验时长：
45分钟主要步骤：
解压安装IDEA配置IDEA scala 插件重启IDEA2、实验环境虚拟机数量：1系
Spark编程(一) RDD编程1.RDD创建1.1从文件系统加载数据创建RDD测试如下当前系统中存在一个文件word.txt 位置和内容如下读取成功1.2通过数组创建RDD2.RDD操作2.1 转换操作2.2 行动操作2.3 惰性机制2.4 实例filter操作找出文本文件中单行文本所包含的单词数量最大值还可以用这个语句我觉得简单一点lines.map(_.split(" ").size).ma
转载
2023-09-15 15:32:56
51阅读
1、RDD创建1）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 上下文环境对象（连接对象）
转载
2023-08-11 11:02:00
95阅读
一、数据读写(1)从文件系统加载数据创建RDD ①本地文件：sc.textFile("file:///data/spark/buyer_favorite") ②HDFS文件：sc.textFile("hdfs://localhost:9000/spark/buyer_favorite")(2)通过并行集合创建RDD val array = Array(1,2,3
练习一：val rdd = sc.parallelize(List("dog","an","cat","an","cat"))第一步：通过获取rdd中每个元素的长度创建新的rdd1第二步：通过zip把rdd1和rdd组合创建rdd2第三步：去重第四步：输出结果val rdd = sc.parallelize(List("dog","an","cat","an","ca
Spark学习之RDD编程（2）1. Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合。2. 在Spark中数据的操作不外乎创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。3. 创建RDD:1）读取一个外部数据集2）在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合。4. RDD支持的操作：1）转换操作，由一个RDD生成一个新的RDD。
2）行动操作，对RDD进行计算结果，并把结果返回到驱动器程序中
本编主要基于B站尚硅谷的视频及文档做出的一些改写和添加自己的理
原创
2022-03-23 10:24:56
725阅读
概述Spark 应用程序由一个在集群上运行着用户的 main 函数和执行各种并行操作的 driver program（驱动程序）组成。Spark 提供的主要抽象是一个弹性分布式数据集（RDD）RDD 可以从一个 Hadoop 文件系统或其他地方获得。了让它在整个并行操作中更高效的重用，也许会让 Spark persist（持久化）一个 RDD 到内存中。最后，RDD 会自动的从节点故障中恢复。Sp
转载
2023-09-13 20:36:07
59阅读
文章目录一、why is Scala语言?二、Scala语言的特点三、Windows下搭建Scala开发环境四、配置 IDEA五、Scala语言快速开发入门 一、why is Scala语言?Spark—新一代内存级大数据计算框架，是大数据的重要内容。 Spark就是使用Scala编写的。因此为了更好的学习Spark, 需要掌握Scala这门语言。Scala 是 Scalable Languag
