Spark一、spark概述1. spark · spark是一种由Scala语言开发的快速、通用、可拓展的大数据分析引擎 · spark core中提供了spark最基础与最核心的功能 · spark SQL是spark用来操作结构化数据的组件。通过spark SQL，用户可以使用SQL或者apache Hive版本的HQL来查询数据 · spark streaming是spark平台上针对实时
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2024-09-16 15:56:58
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网页的设计这个Demo是在windos搭建并且进行测试，将测试完成的网页直接移到Linux的/var/www/html/文件夹下，所以先进行Windows下的服务器环境进行搭建，用于调试网页，下面是用到的几款软件。Windows环境下的环境搭建我使用的是Xampp，集成了Apache+Mysql等多种服务于一体(这里选用了继承了php5.6的Xampp)，与Linux下的Apache2类似，他的默
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2024-10-30 19:19:53
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一：分布式基础架构 二：Spark大数据分析计算引擎Spark在传统的MapReduce 计算框架的基础上，对计算过程的优化，从而大大加快了数据分析、挖掘的运行和读写速度，并将计算单元缩小到更适合并行计算和重复使用的RDD计算模型。软件是完整的，框架是不全的，我们自己写的代码逻辑，需要部署到环境中才能够运行；val spakConf = new SparkConf
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2023-10-11 15:26:55
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一、RDD.fold和Scala.fold使用之间的差别1.Scala中fold的使用val t1=Array(("C++", (1,"1")), ("Java", (2,"2")),("Java", (2,"2")), ("SQL", (3,"3")), ("Python", (4,"4")))
val rst=t1.foldLeft(("",0,""))((sum,obj)=>{
(s
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2023-12-15 17:54:45
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上周终于把coursera上的一门数据课程结束了，并且通过了，周四根据课程assignment做的实验印象很深，觉得有必要记下来。
Hadoop Platform and Application Framework by University of California, San Diego
https://www.coursera.org/learn/hadoop/home/
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2023-12-11 22:07:31
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1、简介该文记录了本人在活动开发中遇到的诸多问题。现在开发中主要遇到的是，开发上的活动栈处理，以及一些主题设置相关的总结处理。2、启动模式活动栈主要分析下：SingleTop 和 singleTask 这2种启动模式[当然一共有四种启动模式:还包括singleInstance以及标准启动singleTop： 栈顶复用模式，如果新的Activity已经位于任务栈的栈顶，那么此Activity不会被重
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2024-01-12 19:13:08
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文章目录前言概述Spark和MR的数据处理流程对比Spark的组成示意图Spark模块Spark特点Spark的运行模式Spark官方测试案例SparkWebUISpark通用运行简易流程Spark核心概念RDD特点WordCount案例数据分区算子转换算子行动算子序列化血缘关系：RDD的持久化和检查点：RDD的分区器：文件数据的读取和存储广播变量：累加器：自定义累加器：案例：练习： 计算每个省
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2024-01-12 18:57:09
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太久没写博客了，我，回来了。忙完毕业，写点啥呢，写点实习中的东西吧，主要关于spark的使用相关，相当于之前spark-scala的进阶版？惯例，我主要是做个笔记自己看的，如有雷同，算我抄你的。rdd与dataframe选哪个用dataframe的几个操作一些环境参数的配置与submit的问题一些语法细节的坑rdd与dataframe先说重点：尽量使用dataframe 看下，谢谢作者。rdd
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2023-12-29 18:11:31
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# Spark实训总结
## 引言
在大数据时代，Apache Spark作为一个强大的并行计算框架，被广泛应用于数据处理与分析之中。经过为期数周的Spark实训，我深刻认识到Spark在大规模数据处理中的优势，以及在实际应用中的一些实际问题和解决方案。本文将总结我在实训中的所学所感，并通过具体的代码示例助力理解。
## Spark概述
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，
在本博文中，我们将深入探讨一个“Spark实训项目”，分析其背景、演进历程、架构设计、性能攻坚和扩展应用，并梳理出我们的复盘总结，以便为今后的类似项目提供经验和借鉴。
## 背景定位
在处理大规模数据时，企业面临着许多挑战。尤其是在需要快速分析和处理数据时，传统技术往往显得无能为力。我们的业务场景涉及实时数据分析，电商平台需要通过用户行为数据分析来推送个性化推荐。通过对数据的实时处理，我们能够
# Spark课程实训指南
欢迎来到Spark课程实训的世界！作为一名新手，可能会觉得不知从何开始。本文将指导您完成Spark实训的整个流程，并为您提供每一步所需的代码和解释。
## 实训流程概览
以下是Spark课程实训的基本流程：
| 步骤 | 任务描述 |
| ------ | --------------------------
# Spark实训目标：掌握大数据处理与分析
Apache Spark是一个强大的开源大数据处理引擎，它能够快速有效地处理大规模数据集。随着大数据的兴起，掌握Spark的使用成为了数据科学家和工程师们的重要目标。在本篇文章中，我们将讨论Spark的基本概念、应用场景以及通过实际的代码示例帮助大家更好地理解如何利用Spark进行数据处理和分析。
## Spark简介
Spark是一个用于大规模
# 如何实现“实训结论spark”——初学者指南
在数据工程和大数据分析的世界里，Apache Spark 是一个非常强大的工具。如果你刚入行，可能会对如何使用 Spark 来完成实训任务感到迷惑。本文旨在指导你如何一步步实现“实训结论spark”，并为你提供代码示例及相关注释。以下是实现流程的概述。
## 实现步骤概览
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 03:58:04
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# Spark实训小结
在现代大数据处理领域，Apache Spark作为一款强大的分布式计算框架，越来越受到开发者的青睐。通过本次Spark实训，我不仅加深了对Spark的理解，也掌握了一些基本的操作和应用案例。在此，我将总结我在实训中的收获，包含一些代码示例和类图、序列图的展示。
## Spark简介
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，它不仅支持批处理，还支持实时处理
@Java Script学习心得Java Script初步学习心得通过这一周大概的学习和了解，掌握了不少java script 的知识，了解了ajax jQuery的运用，还非常充分的学习了正则表达式。通过一些有意思的题目，认识到了正则表达式部分的运用。##AjaxAjax 是一种用于创建快速动态网页的技术。 Ajax 是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。 通过在后台与服
最近在实习，公司用的Spark，需要学习一下，废话少说，开始学习旅程。说到Spark，不得不提一下MapReduce，众所周知，Spark的出现，正是用来替代原来的MapReduce计算框架，对于传统的MapReduce来说，存在许多局限性：1. 只支持Map和Reduce两种操作，编程不够灵活2. 处理效率低：map中间结果写入磁盘，reduce写HDFS，多个MR间通过HDFS交换数据&nbs
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2023-10-20 17:10:25
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一、SparkCoreSpark是一个计算框架，可以基于内存处理数据Spark & MR区别1.Spark可以基于内存处理数据，MR基于磁盘处理数据2.Spark有DAG有向无环图Spark技术栈Spark
Core, SQL，StreamingHadoop
MR,Hive, Storm ,HDFS,YarnSpark 运行模式Local
多用于本
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2023-08-10 02:13:28
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学习Spark的心得体会 自从大二学习大数据以来,我知道了什么是大数据,大数据是一种现象,并非是一种技术,大数据的体量要特别大,类别要特别多.大数据是海量数据+复杂数据类型。 大数据解决的问题: 1.快速的数据流
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2024-08-15 15:16:40
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作者：csj
1 安装spark及简介
spark 是用scala语言编写的一套分布式内存计算系统，他的核心抽象模型是RDD(弹性分布式数据集)，围绕rdd构件了一系列分布式API
可以直接对数据集进行分布式处理。 相对于mapreduce上的批量计算，跌代计算，以及基于hive的sql查询，spark可以带来1到2个数量级的效力提 升。
spark shell
shark:sql s
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2024-05-17 10:21:15
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第一次写博客，新人上路，欢迎大家多多指教！！！---------------------------------------------------------------------分割线---------------------------------------------------------------------现有如此三份数据：1、users.dat 数据格式为： 2::M::56
