# Spark与数据库的结合：高效数据处理的探索
Apache Spark是一种开源的分布式计算框架，专注于大数据处理。在现代数据工程和分析中，Spark常常与各种数据库配合使用，以实现更快的数据处理和分析。本文将介绍Spark与数据库的结合，提供代码示例，并通过甘特图和状态图来展示其工作流程。
## Spark与数据库的连接
Spark可以与多种数据库连接，比如MySQL、PostgreS
本篇文章很重要，也是spark为什么是Spark原因：1.Spark的核心是什么？2.RDD在内存不足时，是怎么处理的？3.如何创建RDD，有几种方式4.Spark编程支持几种语言
5.是否能够写出一个Driver程序 Spark核心概念Resilient Distributed Dataset (RDD)弹性分布数据集 RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地
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2024-07-24 17:30:28
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spark概念： spark是统一的分布式大数据分析引擎，spark能够适应多种计算场景，spark能够分析数据，但是没有存储。一般线上的spark数据来源（HDFS，hive，kafka，flume，日志文件，关系型数据库，nosql数据库）。spark出口（hdfs，hive，redise，关系型数据库，nosql数据库）。spark一般情况是以集群模式存在，架构：master/slaver（
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2023-08-08 08:59:44
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大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 对于一开始学习的hadoop，spark相较而言在近几年中流行起来，甚至有追赶上hadoop的趋势。 Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于H
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2023-08-09 22:09:58
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【spark核心模块】【Spark Core 】 Spark 由 Scala 语言开发的，Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能，Spark 其他的功能如：Spark SQL，Spark Streaming，GraphX, MLlib 都是在 Spark Core 的基础上进行扩展的。 SparkCore是Spark的基础，底层的最小数据单位是：RDD ; 主要是处理一些
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2023-10-22 08:25:35
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关于D我们将仅讨论本文的第一部分，它是结构API的表示，称为DataFrames...
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2023-06-08 19:13:24
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源我们在上一篇文中详细介绍了Spark中的CheckPoint和Cache的区别：《Spark的Cache和Checkpoint区别...
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2021-06-10 18:19:52
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源我们在上一篇文中详细介绍了Spark中的CheckPoint和Cache的区别：《Spark的Cache和Checkpoint区别...
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2021-06-10 21:04:27
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stypora-copy-images-to: imgtypora-root-url: ./Spark Day07：Spark SQL01-[了解]-昨日课程内容回顾主要讲解2个方面内容：Spark 调度内核和SparkSQL 快速体验。1、Spark 内核调度 讲解Spark框架如何对1个Job作业进行调度执行，将1个Job如何拆分为Task任务，放到Executor上执行。 【以大数据经典案例：词频统计WordCount】 - 每个Job是RDD Action函数触发，比如fo.
原创
2022-03-04 18:36:42
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这篇文章我们将谈论一下mysql的分区。分区的概述SQL标准在数据存储的物理方面没有提供太多的指导。SQL语言本身旨在使其独立于它所使用的数据结构、表、行或列下的任何数据结构。尽管如此,大部分高级数据库管理系统已经开发了一些根据文件系统、硬件或者这两者来确定将要用于存储特定数据块物理位置的方法。在MySQL中, InnoDB存储引擎一直支持表空间的概念,并且MySQL服务器在引入分区之前
我们在上一篇文章中给大家介绍了数据挖掘和数据分析的区别，主要就是数据挖掘在统计分析形成了比较明显的差异。在这种明显的差异中我们能够分清楚数据分析以及数据挖掘的区别，我们在这篇文章中给大家介绍更多的知识。在上一篇文章中我们给大家介绍了数据挖掘的特点，就是数据挖掘可以使用在海量的数据中，所以相对于海量、杂乱的数据，数据挖掘技术有明显的应用优势。而统计分析在预测中的应用常表现为一个或
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2023-11-02 22:48:05
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本文首先介绍了几种常见公开数据集，然后以加州住房数据集为例，分别介绍了如何利用Spark进行数据的下载、读取、探索分析、预处
原创
2023-04-30 07:45:17
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stypora-copy-images-to: imgtypora-root-url: ./Spark Day07：Spark SQL01-[了解]-昨日课程内容回顾主要讲解2个方面内容：Spark 调度内核和SparkSQL 快速体验。1、Spark 内核调度 讲解Spark框架如何对1个Job作业进行调度执行，将1个Job如何拆分为Task任务，放到Executor上执行。 【以大数据经典案例：词频统计WordCount】 - 每个Job是RDD Action函数触发，比如fo.
原创
2021-07-28 13:52:52
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我们知道ETL核心功能即是从数据源获取数据，经过清洗过滤、字段投影、分组聚合等各种运算然后汇聚到指定库表，然后提供给其他业务系统或者直接对接BI报表系统。常见的ETL工具有Kettle、Talend等。由于Kettle开源使得广泛应用在各类IT系统中，它能对接关系数据库、Excel、Csv等数据源，然后应用数据筛选过滤、增加字段、字段投影等组件功能写入目的地。大数据广泛应用的今天，需要处理的数据呈
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2023-06-14 20:33:19
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数据加密和数据保护数据是网络中最重要的资源，为了保证数据安全，windwos-xp为用户提供了EFS（加密文件系统）。需求描述我公司的网络是一个windows工作组的环境，在windows-PC上的E:\Data文件夹中保持了大量的机密文件，为了防止这些文件外泄，公司要求实现禁止无关人员取读，复制和修改这些文件。推荐步骤：加密E:\Data文件夹（1）右击E:\Data文件夹，选择“属
原创
2013-08-09 16:17:29
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在现代企业中，数据资产和数据架构成为了信息技术的核心部分。企业在数字化转型中面临着如何合理配置和利用数据资源的挑战。本博文将深入探讨如何解决“数据资产和数据架构”相关问题，具体涵盖技术原理、架构解析、源码分析及扩展讨论。
### 背景描述
随着企业数据量的激增，数据资产的管理变得尤为重要。数据资产不仅仅是存储在数据库中的数据，还是企业创造价值和促进决策的重要依据。在此背景下，构建合理的数据架构
TOGAF ADM软件：执行并生成ADM可交付成果企业架构对每个企业都至关重要，但要掌握并不容易。你有没有想过你可以自己独自学习企业架构？Visual Paradigm在这里提供帮助。配备直观的TOGAF ADM流程导航器，使用Visual Paradigm开发企业架构，就像坐在您旁边的导师一样，指导您完成指导，带您了解ADM示例。您需要做的就是按照屏幕上的说明，填写一些表格，绘制一些A
定义： 管理共享数据以满足组织目标，减少与数据冗余相关的风险，确保更高的质量，并降低数据整合的成本目标： 1. 在一个组织内，跨业务领域的应用程序能够共享信息资产 2. 提供权威的，经过协调的和质量评估的参考数据和主数据来源
在数据挖掘中，海量的原始数据存在着大量不完整（有缺失）、不一致、又异常的数据，影响数据挖掘建模的执行效率，甚至导致数据挖掘失败，所以数据的预处理尤为重要。一、数据清洗主要是删除原始数据中的无关数据、重复数据、噪声数据等，处理缺失值、异常值。处理缺失值的方法分为三类；删除数据、数据插补、不处理。其中插补方法包括：均值、中位数、众数、使用固定值、最近邻插值、回归方法、插值法等等异常值处理：在处理异常值
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2023-05-23 22:04:10
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由于最近在做主数据方面的项目，就去各论坛了解了一下有关主数据的姿势。这次来记录一下元数据和数据元的区别。 数据元（Data element）：又称数据类型，通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元。在特定的语义环境中被认为是不可再分的最小数据单元。 这个照我的理解啊，应该就是字段了。
原创
2021-07-09 10:08:52
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