Spark概述Spark官方介绍：Spark是什么? Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎 Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上，形成集群。官网 http://spark.apache.org http://spark.apachecn.orgSpark特点快 与Hadoop的Ma
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2023-12-06 20:27:49
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目录1 官方案例运行2 编程实现2.1 StreamingContext2.2 编写代码2.3 Streaming 应用监控3 Streaming 工作原理3.1 创建 StreamingContext3.2 接收器接收数据3.3 汇报接收Block报告3.4 Streaming 工作原理总述1 官方案例运行SparkStreaming官方提供Example案例，功能描述：从TCP Socket数
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2024-01-15 22:20:36
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一、MapReduce将死，Spark称霸，Hadoop死而不僵由于Hadoop的MapReduce高延迟的死穴，导致Hadoop无力处理很多对时间有要求的场景，人们对其批评越来越多，Hadoop无力改变现在而导致正在死亡。正如任何领域一样，死亡是一个过程，Hadoop正在示例这样的一个过程，Hadoop的死亡过程在2012年已经开始，迭代与算法的无力是硬伤。拿出五分钟看看这个世界目前发生了什么
本期内容：1、解密Spark Streaming运行机制2、解密Spark Streaming架构上期回顾：1、技术界的寻龙点穴，每个领域都有自己的龙脉，Spark就是大数据界的龙脉，Spark Streaming就是Spark的龙血；2、采用了降维(把时间Batch Interval放大)的方式，进行案例演示实战，得到的结论是：特定的时间内是RDD在执行具体的Job； 一、解密Spar
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2024-05-17 17:30:18
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Spark 是 Apache 的顶级项目，一举一动都在整个社区的瞩目之下。凡是由 Apache 推动的项目，自然大概率是比较成功的。回想 Google 当年没将 Big Table, Map Reduce, GFS 及时的推广到 Apache 落地，反而被后来者 Hadoop 夺得了头魁，甚为惋惜。想知道Google 错过这段好时机，可以看我的这篇文章《继蚂蚁金服OceanBase之后
# 如何实现国内 Sparking 网站的开发
在当今互联网的时代，网站开发是一个极具价值和前景的技能。本篇文章将引导你完成建立一个类似于“sparksparkling”网站的过程。我们将从整体流程出发，对每一步骤进行详细解说，并用代码示例帮助你理解。
## 整体流程
首先，我们需要明确整体开发流程。下表展示了主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
1.Spark Streaming1.1 离线和实时概念数据处理的延迟 离线计算 就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，一般计算量级较大，计算时间也较长。例如今天早上一点，把昨天累积的日志，计算出所需结果。最经典的就是Hadoop的MapReduce方式； 实时计算 输入数据是可以以序列化的方式一个个输入并进行处理的，也就是说在开始的时候并不需要知道所有的输入数据。与离线计算相比
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2024-01-19 22:43:51
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案例1：搜索引擎日志分析数据来源：使用搜狗实验室提供的【用户查询日志】数据。使用Saprk框架，将数据封装到RDD中进行数据处理分析。 数据网址：数据地址 这个地址可能过期了，需要的伙伴可以私聊博主。数据格式：搜索时间 用户ID 搜索内容 URL返回排名 用户点击顺序 用户点击的URL
23:00:03 43080219994871455 c语言 1 1 http:
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2024-04-12 12:03:21
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由于最近在工作中刚接触到scala和Spark，并且作为python中毒者，爬行过程很是艰难，所以这一系列分为几个部分记录下学习《Spark快速大数据分析》的知识点以及自己在工程中遇到的小问题，以下阶段也是我循序了解Spark的一个历程。 先抛出几个问题：什么是Spark？Spark内部是怎么实现集群调度的？如何调用Spark？如何打包一个Spark独立应用？一、Spark是什么 Spar
课程介绍Spark入门、环境搭建、WordCountSpark 概述1- spark 历史2009年诞生于美国加州大学伯克利分校AMP 实验室，2014年2月，Spark 成为 Apache 的顶级项目HADOOP复习回顾HDFS：分布式存储系统文件分区、分片：把大文件按 128M 切分成若干个小文件保存起来，一：便于存储，二：便于分布式计算Yarn：资源调度系统 调度的方式：FIFO \ Fai
·背景 随着周边吐槽hadoop的声音渐渐多起来之后，spark也逐渐进入了大家的视野。之前，笔者有粗略的写过一篇spark的安装和性能比较[]，加上这两天重读着大学时候的一些基础书籍，感觉IT领域大局势就像DNA的结构一样。百家齐鸣却又万象归一，就像APP与H5的战争一样，内存计算及磁盘计算在各领风骚数十年后，可能渐渐也有了一丝明朗的阳光，同时也给了一次屌丝走向高富帅的机会。这次再写一篇，不做枯
文章目录DStream操作实战1、 架构图2、 实现流程3、执行查看效果sparkStreaming数据源1、文件数据源2、自定义数据源3、RDD队列 DStream操作实战1 SparkStreaming接受socket数据，实现单词计数WordCount1、 架构图2、 实现流程第一步：创建maven工程并导入jar包<properties>
<scala.
今天的学习主要是了解spark生态体系以及观看了子雨大数据之Spark入门教程（Scala版）的介绍，现将对spark的初步了解以及日后可能会用到的一些知识总结如下：一、spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark从Apache的孵化项目到成为Apache的顶级项目，只用了8
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2024-02-05 14:23:02
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前言本文主要分为四个部分：分布式计算概览：第一章将会从基础的 分布式计算理论 开始，讨论一个分布式计算系统需要实现哪些 主要的功能，以及业界通用的解决方案，并在最后简单扩展了下分布式计算系统的发展历程。这部分主要为开发人员 奠定分布式计算系统的重要理论概念。Spark技术细节：基于第一章讨论的理论知识，在第二章中我们将会深入讨论Spark是如何 通过从逻辑执行图转化为物理执行图 来实现分布式计算的
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2023-11-10 20:25:18
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在当前的技术环境中，经常会遇到“国外sparksparkling”问题。为了清晰地解决这个问题，下面是整理的过程与处理步骤，覆盖整个工作流，帮助快速定位和解决问题。
## 环境预检
我们首先进行环境预检，以确定部署环境是否符合预期。以下是包含配置组件的思维导图和硬件拓扑图。
```mermaid
mindmap
root((环境预检))
环境设置
├── 操作系统版本
~spark的核心是把数据源抽象为分布式对象RDD，分布在各个计算节点的内存中。本地计算+内存+集群计算使得spark效率比较高。~对于用户来说RDD自带各种算子，使得编写分布式程序和本地程序一样，而spark通过把RDD的算子转换成各个实际工作的task，并把task的序列化为class字节码，从而能在各个计算节点反序列化，加载并运行。~,每个新的action操作都会使整个RDD重新
实验准备实验目的掌握使用 Socket编程掌握Spark Streaming的基本操作掌握Spark Streaming updateStateByKey的使用实验内容使用Spark Streaming构建实时数据计算系统，通过使用socket编程模拟用户浏览商品信息时产生的数据，使用Spark Streaming应用实现基本功能，使用updateStateByKey进行结果累加计算，将结果保存在
Spark SteamingSpark Streaming 简介什么是Spark StreamingSpark Streaming使用Spark Core的快速调度功能来执行流分析。它以小批量方式提取数据，并对这些小批量数据执行RDD转换。此设计使得为批量分析编写的同一组应用程序代码可用于流分析，从而有助于轻松实现lambda体系结构。 然而，这种便利性带来的等待时间等于小批量持续时间。其他按事件
本期内容1 sparkStreaming另类在线实验2瞬间理解sparkStreaming本质sparkStreaming本身是随着流进来数据，按照时间为单位生成job,触发job在 clustr执行的流式处理引擎。（解偶合）sparkStreaming本质是加上了时间维度的批处理。在流处理时代，SparkStreaming有着强大吸引力，而且发展前景广阔，加之Spark的生态系统，Streami
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2023-12-20 23:13:48
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Spark Streaming 编程指南 概述
一个入门示例
基础概念 依赖
初始化 StreamingContext
Discretized Streams (DStreams)（离散化流）
Input DStreams 和 Receivers（接收器）
DStreams 上的 Transformations（转换）
DStreams 上的输出操作
DataFrame 和 SQL
