前言：Spark的用户有三种不同的API可以与分布式数据集合进行交互：RDD API、DataFrame API、Dataset API。传统的RDD API提供了类型安全和功能强大的lambda函数，但是没有对性能进行优化。Dataset API和DataFrame API提供了更简单的方法来使用领域特定的语言，并且提供了优于RDD的性能。Dataset API将RDD和DataFrame组合在
在使用DSL方式（DataFrame/DataSet）编写时Spark SQL时，会通过SparkSession.read.format(source: String)或SparkSession.write.format(source: String)来指定要读写的数据源，常见的有jdbc、parquet、json、kafka、kudu等，但实际上，这个format(source)
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2023-08-11 19:28:34
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# Java AKSK认证
在云计算领域中，AKSK认证是一种常见的身份验证方式，用于验证请求的合法性。AK代表Access Key，SK代表Secret Key，是一对用于标识用户身份的密钥对。在Java开发中，我们可以通过使用AKSK认证方式来访问云服务，保障数据的安全性。
## AKSK认证流程
AKSK认证流程主要包括以下几个步骤：
1. 获取Access Key和Secret K
一、读操作1 package cn.guo.spark
2 import java.sql.DriverManager
3 import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD
4 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
5 object JdbcRDDDemo {
6 def main(args: Arr
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2023-06-27 10:50:55
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# 如何实现Java定时更新aksk
## 一、整体流程
首先，让我们通过以下表格展示整个实现“Java定时更新aksk”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个定时任务类 |
| 2 | 设置定时任务的执行时间 |
| 3 | 编写更新aksk的方法 |
| 4 | 在定时任务类中调用更新aksk的方法 |
| 5 | 启动定时任务 |
## 二
# DockerHub 如何生成 AK/SK 方案
在现代软件开发中，Docker已成为一种重要的技术，用来构建、运行和管理容器化应用。而DockerHub作为Docker的官方镜像仓库，提供了存储和共享Docker镜像的能力。在某些场景下，开发者需要使用AK/SK（Access Key/Secret Key）来进行安全认证，以便访问DockerHub的私有资源和构建私有镜像。在本篇文章中，我们
# 连接Spark和MySQL数据库
在数据分析和处理过程中，Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，而 MySQL 则是一个常用的关系型数据库。将 Spark 和 MySQL 连接起来可以让我们更方便地处理和分析数据。接下来我们就来看一下如何在 Spark 中连接 MySQL 数据库。
## 安装 MySQL JDBC 驱动
首先，我们需要下载 MySQL JDBC 驱动，以便在 Sp
## AKSK鉴权Java实现流程
### 1. 什么是AKSK鉴权
AKSK鉴权是指使用Access Key和Secret Key来进行身份验证的一种方式。Access Key是用于标识用户的身份，Secret Key是用于对请求进行签名的密钥。在进行API调用时，需要将Access Key和请求参数进行签名，然后发送给服务端进行验证。
### 2. 实现步骤
下面是实现AKSK鉴权的具
对于spark源码和spark执行过程有兴趣的同学，可以搭建一个spark的源码调试环境，来调试远程spark源码执行过程。由于spark启动都是通过脚本设置一些环境变量执行指定类来启动的，所以在ide里面不能直接调试，需要预先启动一个spark执行代码，然后通过本地的代码进行远程调试。1.环境idea 2017maven 3.3（可以将maven的镜像地址设置成国内的，不然编译很久或编译不成功）
本文目录介绍 Spark 生态。介绍 Spark 基本概念和常用术语。介绍 Spark 的执行原理和架构设计。介绍 Spark-Yarn 部署模式。介绍 Saprk RDD 运行原理。Spark 生态 Spark Core：包含了 Spark 的基础 API，比如对于 RDD 的操作 API，其他的 Spark 库也都是构建在 Spark Core 的基础上。Spark Sql：包含了对于 Hi
目录一、搭建spark环境二、anacodna环境安装三、安装jupyterlab四、配置jupyerlab五、验证jupyerlab能否使用pyspark六、jupyterlab使用pyspark的小例子 我习惯使用jupyter来写程序，在此记录下在使用Jupyter Lab(jupyter notebook的过程是一样的)调试PySp
# 在CDH环境下使用Spark连接MySQL
Apache Spark是一个强大的开源分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。结合CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）使用Spark连接MySQL数据库，是数据工程师和分析师常用的一种数据集成方案。本文将介绍如何在CDH环境下配置Spark连接MySQL，并给出相应的代码示例。
Kubernetes (K8S)是一个开源的容器编排平台，而Azure Kubernetes Service (AKS)则是微软 Azure 云服务中提供的一种托管 Kubernetes 服务。在本篇文章中，我将向你介绍如何在 Azure 上搭建使用 AKS 的 Kubernetes 集群，并且使用 Azure Kubernetes Service KeyVault Secrets（AKSK）来管
mysql jdbc driver下载地址https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/在spark中使用jdbc1.在 spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.42.jar2.任务提交时加入:--jars /path/mysql-connector-
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2023-09-06 21:46:52
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# Spark连接删除MySQL数据
## 1. 简介
本文旨在教会一位刚入行的开发者如何使用Spark连接并删除MySQL数据库中的数据。
## 2. 流程
下面是整个操作的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤 2 | 加载MySQL驱动程序 |
| 步骤 3 | 连接MySQL数据库 |
|
# Spark 与 MySQL 连接池的实现教程
本文将指导您如何在Apache Spark中实现MySQL连接池。我们会一步步进行，不仅会介绍流程，还会详细说明每一步所需的代码和相应的注释。为了增强理解，我们还会附上类图和关系图。
## 流程概述
下表展示了实现Spark与MySQL连接池的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 添加依赖库 |
| 2
本例子通过spark sql 链接其他数据库。对数据库的信息进行操作。过滤。代码时刻：首先是main 方法，创建SparkSession实例。def main(args: Array[String]) {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkSQLDemo")
sparkConf.setMaster("local")
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2023-09-04 07:06:25
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# 使用IDE远程连接Spark调试
在开发和调试大规模数据处理的过程中，Apache Spark是一个非常受欢迎的选择。然而，当我们需要调试Spark应用程序时，使用Spark自带的命令行界面可能会非常繁琐。这时，使用集成开发环境（IDE）远程连接Spark可以提供更便捷的调试体验。
本文将介绍如何使用IDE远程连接Spark进行调试，并提供一个简单的示例代码来帮助读者理解这个过程。
##
原创
2023-08-18 04:43:39
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首先说下这样做的好处，不用每次都打成jar包在集群测试，直接在本地就可以测试。平台环境：hadoop 2.6.0-CDH5.7 Hive 1.1.0 Spark 1.6.0 Scala 2.11.5项目环境：jdk 1.8 scala2.11.01.创建新工程 1.创建一个maven工程，不做赘述。工程目录结构如下：2.配置环境 1.左上角File ->Project Structure -
Spark 实战, 第 2 部分:使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 本文旨在通过具有实际意义的案例向读者介绍如何使用 Kafka 分布式消息框架和 Spark 的 Streaming 模块构建一个实时的数据处理系统。内容将涉及数据产生，数据读取，数据处理，结果存储等数据系统处理的基本环节，也会提出一些开放式的问题，供读者一起讨论。 内容
