利用电影观看记录数据,进行电影推荐。 文章目录利用电影观看记录数据,进行电影推荐。准备1、任务描述：2、数据下载3、部分数据展示实操1、设置输入输出路径2、配置spark3、读取Rating文件4、读取movie文件5、保存结果6、结果你可能会遇到的问题问题一：结果输出目录已存在问题二：缺少hadoop环境变量 准备1、任务描述：在推荐领域有一个著名的开放测试集，下载链接是：http://grou
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2023-11-13 16:41:27
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大数据基础视频教程目录：1、Scala语言环境安装、Scala的基本语法2、常用方法联系3、面向对象、模式匹配4、Actor、柯里化、隐式转换5、泛型、Akka6、Spark集群安装、Spark任务提交、Spark实现WorldCount上传任务7、RDD的基本概念、常用算子练习8、案例练习9、Spark集群启动流程和任务提交流程、案例练习10、RDD的依赖关系、Stage划分、任务的
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2023-11-15 19:18:02
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在数据处理领域，Apache Spark 已成为一个流行的选择，尤其是在视频处理方面。通过使用 Spark 功能强大的分布式计算能力，我们能够有效地处理和分析大规模视频数据。然而，随着用户需求的提高，实际操作中也会遇到一些问题。为了更好地理解和解决这些问题，我将记录下我在处理“Spark视频处理”遇到的一个具体案例的过程。
## 问题背景
在某次视频处理项目中，用户需要对大量的视频文件进行解析
当前流行的数据流计算平台是twitter的storm，yahoo的s4等， 这些流计算平台采用record-at-a-time模型： 记录流式达到计算节点， 计算节点依据当前记录进行一定计算，更新节点内部状态，最后输出新记录给下游计算节点。 record-at-a-time模型存在如下问题： • 故障处理不足。 有复制和数据回放两种容错方式， 但是这两种方式各有不足。 复制方法消耗两
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2024-02-03 08:39:57
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压缩过的大数据Spark蘑菇云行动前置课程视频百度云分享链接
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SCALA专辑
Scala深入浅出经典视频
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DT大数据梦工厂大数据spark蘑菇云Scala语言全集（持续更新中）
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2023-09-07 16:35:17
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0801-Spark基础解析第一章 Spark概述1.1 什么是spark1.2 spark内置模块第二章 Spark核心机制第三章 Spark运行模式3.1 Local 模式3.1.1 概述3.1.2 安装使用3.2 Standalone 模式3.2.1 概述3.2.2 安装使用3.3 YARN 模式3.3.1 概述3.3.2 安装使用3.4 几种模式对比第四章 案例实操4.1 手写WordC
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2023-11-23 20:20:26
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简介 Sorenson Spark 是Flash MX内置的运动视频编解码器，它让我们能够在Flash MX中添加视频内容。Spark是一个高质量的视频编码/解码器，它可以在提高视频质量的同时显著降低带宽要求。以前的Flash 只能使用连续位图图像来模拟视频，包含Spark后
,
Flash MX在视频支持能力方面有了很大的提高。
编辑本段原理 Spark
视频编
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2023-10-11 16:50:04
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课程推荐 工具finalshell 3.9.4Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.shspark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz3台虚拟机：hadoop集群node1,node2,node3conda命令# 查看虚拟环境列表
conda env list
# 删除虚拟环境pyspark_env
conda remove -n pyspark_env --a
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2024-01-11 20:06:00
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Spark大数据分析与实战：Spark SQL编程初级实践一、安装Hadoop和Spark具体的安装过程在我以前的博客里面有，大家可以通过以下链接进入操作：提示：如果IDEA未构建Spark项目，可以转接到以下的博客：IDEA使用Maven构建Spark项目：二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2三、Spark SQL基本操作将下列JSON格式数据复
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2023-09-12 22:02:36
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用Apache Spark进行大数据处理—入门篇，
Apache Spark 是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。
与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各
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2023-10-16 12:35:12
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常规性能调优一、最优资源配置二、RDD 优化2.1 RDD 复用2.2 RDD 持久化2.3 RDD 尽可能早的 filter 操作三、广播大变量四、Kryo 序列化五、调节本地化等待时长 一、最优资源配置Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用
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2023-09-20 21:28:37
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Spark Streaming入门概述应用场景集成Spark生态系统的使用Spark Streaming发展史 词频统计使用spark-submit执行使用spark-shell执行工作原理 概述Spark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现实时数据流的可伸缩，高吞吐量，容错流处理。数据可以从像卡夫卡，室壁运动，或TCP套接字许多来源摄入，并且可以使用与像高级别功能表达复杂
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2023-08-08 12:24:44
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spark job中绝大多数task执行得非常快，但个别task执行缓慢。或者原本线上运行的job是正常，但在某天由于特殊原因报出OOM的异常，观察发现是因为代码本身造成的。
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2023-05-30 12:20:39
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Spark调用集群的计算/存储资源来处理数据，是大规模的数据处理/机器学习绕不开的一个话题。Spark提供获得数据（如RDD and DataFrame）以及数据分析（如MLLib）的工具。我个人主要是在公司里折腾深度学习模型，所以没有用不上MLLib中提供的工具。虽然说看databricks就知道这东西肯定很多人有用的。RDD和DataFrame恰好是历史上的先后，我们也就照历史线写一下：Spa
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2023-06-13 15:38:25
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一、小文件管理 之指定分区数1、配置 spark.sql.shuffle.partitions，适用场景spark.sql()合并分区spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 5) #后面的数字是你希望的分区数这样配置后，通过spark.sql()执行后写出的数据分区数就是你要求的个数，如这里5。2、配置 coale
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2023-09-25 10:32:17
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在处理“Spark视频流”问题时，优化和配置的复杂性使我深感其重要性。本文将详细记录解决这一问题的过程，按照环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用的顺序进行。
### 环境准备
为了运行Spark视频流应用，我们需要安装一些前置依赖。以下是我在设置环境时使用的命令。
```bash
# 安装Java
sudo apt-get install openjdk-11-jdk
一、上次课回顾二、IDEA整合Maven搭建Spark开发环境三、词频统计案例开发及上传jar包到服务器并准备测试数据四、提交Spark应用程序运行五、词频统计案例迭代之输出结果到HDFS六、词频统计案例迭代之处理多个输入文件七、词频统计案例之输入文件规则匹配八、带排序的词频统计案例开发及执行过程剖析九、带排序的词频统计案例spark-shell快速测试## 一、上次课回顾上次课博客总结： 1、若
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2023-11-06 13:41:02
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Spark大纲：1. Spark入门 2. Spark Core 3. Spark SQL 4. Spark Streaming 5. Why SparkSpark入门:1、Spark是什么、有哪些特点 2、Spark Timeline、发展历史、各个版本总结 3、Spark VS Hadoop2.X & MapReduce 4、Spark源码下载、编译（几种编译方式以及Hadoop版本指
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2024-08-09 13:30:42
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一、上次课回顾二、从宏观角度看RDD三、RDD-map算子详解四、RDD-filter结合map算子详解五、RDD-mapValues算子详解六、RDD常用action算子一、上次课回顾1、若泽数据B站视频Spark基础篇05-Spark-RDD的创建二、从宏观角度看RDD从宏观角度看RDD operations:官网描述：RDDs support two types of operations
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2023-12-03 09:07:53
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构建商业生产环境下的Spark集群实战 视频下载：http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3629554384&uk=4013289088&fid=89330229621247Spark亚太研究院院长和首席专家，中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者。在Spark、Hadoop、Android等方面有丰富的源码、实务和性
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2024-01-10 15:36:58
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