文章目录0 项目说明1 系统模块2 分析内容3 界面展示4 项目源码5 最后 0 项目说明基于Spark网易云音乐数据分析提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放项目分享：https://gitee.com/asoonis/feed-neo1 系统模块包含爬虫,Scala代码,Spark,Hadoop,ElasticSearch,logstash,Flume,echarts,log
文章目录判断是否倾斜实践定位解决扩展两阶段聚合（美团样例）使用随机前缀和扩容RDD进行join 判断是否倾斜通过Spark Web UI查看运行到了哪个Stage。 主要看最慢的Stage各task里 Shuffle Write Size / Records分配的数据量 相对其他task平均数的比值，来判断是否是数据倾斜。实践定位如图stage基本在几分钟内、而这个stage运行较长时间，却只有
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2024-07-03 02:10:50
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在数据处理和大数据分析领域，Apache Spark已经成为一种备受欢迎的分布式计算框架。然而，随着数据规模的不断扩大，如何有效地分析Spark编程实践的结果，成为了一个重要的技术挑战。本文将围绕“Spark编程实践结果分析”这一主题，探讨其背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结及扩展应用。
在我的工作中，我们的团队在处理海量数据时，初始技术痛点主要集中在数据处理速度和计算资源的有效利
到网上看了一些资料，简单的做个笔记。备忘。测试例子使用的数据：test01：a a
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g g test02： 1 1
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4 4
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a a
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f f 1、union(otherRDD) union() 将两个rdd简单结合在一起，与mysql中
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2024-07-15 10:29:17
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需求分析：根据消费记录按月、学期分析学校学生整体的消费能力变化。通过学生的消费信息，分析学生消费的分布。根据各类型的不同消费地点的学生消费情况，分别对各消费地点的消费金额和消费次数进行排名。需要的数据以及结果数据：链接: https://pan.baidu.com/s/1ByUBVJewxhJY7gCp6RFZLA?pwd=aa9s 提取码: aa9s 1.常量工具类创建package
文章目录输出模式使用场景Append模式Complete输出模式Update模式基于File Sink基于Kafka Sink 以Streaming方式输出数据基于Kafka Sink 以Batch方式输出数据基于Console sink输出数据基于Memory SinkForeach SinkForeachBatch Sink输出模式使用场景Append模式默认输出模式,
原创
2022-01-30 16:08:48
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文章目录输出模式使用场景Append模式Complete输出模式Update模式基于File Sink基于Kafka Sink 以Streaming方式输出数据基于Kafka Sink 以Batch方式输出数据基于Console sink输出数据基于Memory SinkForeach SinkForeachBat
原创
2021-05-31 17:12:50
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spark 算子学习 map 将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素。 输入分区与输出分区一对一，即：有多少个输入分区，就有多少个输出分区。 flatMap 属于Transformation算子，第一步和map一样，最后将所有的输出分区合并成一个。 flatMap只会将String扁平化成字符数组，并不会把Array[String]也扁平化成字符数组。 d
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2024-08-11 11:05:13
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# 如何在 Spark 中返回结果
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。在使用 Spark 进行数据处理时，返回结果是一个重要的环节。本文将为刚入行的小白开发者提供一个详细的指导，教你如何实现 Spark 返回结果的过程，包括具体的步骤和示例代码。
## 流程概述
在开始编写代码之前，我们首先要了解整个实现过程的步骤。下面是实现 Sp
原创
2024-08-20 07:23:06
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# Spark多元线性回归分析进入法结果解释
## 简介
多元线性回归是一种常用的统计分析方法，用于预测一个因变量与多个自变量之间的关系。Spark是一个快速的大数据处理框架，可以用于分布式计算，其中包括了多元线性回归的实现。
本文将介绍如何使用Spark进行多元线性回归分析，并解释进入法结果的含义。我们将使用Python语言和Spark ML库来完成这个任务。
## 环境准备
首先，我们需
原创
2023-12-27 08:29:10
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# Spark结果返回实现流程
## 1. 简介
在Spark中，结果返回是指将计算得到的结果返回给调用方。对于初学者来说，实现这个过程可能会有一些困惑，下面我将带你逐步了解实现Spark结果返回的流程。
## 2. 流程概述
下面是实现Spark结果返回的流程概述表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤 2
原创
2024-01-16 06:29:55
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# Spark执行结果解析与应用
Apache Spark是一种强大的数据处理引擎，广泛应用于大数据分析和处理。Spark能够处理大规模的数据集，支持多种数据源，并提供高效的内存计算能力。本文将通过示例深入分析Spark的执行结果，并以实用代码演示其应用。
## Spark的基本架构
在理解Spark执行结果之前，我们有必要首先了解Spark的基本架构。Spark采用了主从架构，其中包括以下
数据清洗时数据科学项目的第一步，往往也是最重要的一步。 本章主要做数据统计（总数、最大值、最小值、平均值、标准偏差）和判断记录匹配程度。Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤： 1. 在输入数据集上定义一组转换。 2. 调用action，用以将转换后的数据集保存到持久存储上，或者把结果返回到驱动程序的本地内存。 3. 运行本地计算，本地计算处理
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2023-08-13 15:19:08
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用Tracert命令的查询结果分析网络的问题在哪里（案例分析）·Tracert（跟踪路由）是路由跟踪实用程序，用于确定IP 数据报访问目标所采取的路径。Tracert 命令用IP 生存时间(TTL) 字段和ICMP 错误消息来确定从一个主机到网络上其他主机的路由。tracert命令的使用 使用tracert命令时，先打开“开始→程序→
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2023-09-24 18:09:32
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结果分析-loadrunner结果分析 by:授客 QQ：1033553122 百度网盘分享链接： 烦请 复制一下网址到浏览器中打开，输入密码提取 链接: http://pan.baidu.com/s/1jGMeBjw 密码: vujh
原创
2021-06-01 11:17:44
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一、 基本的离线数据处理架构：数据采集 Flume：Web日志写入到HDFS数据清洗 脏数据 Spark、Hive、MR等计算框架来完成。 清洗完之后再放回HDFS数据处理 按照需要，进行业务的统计和分析。 也通过计算框架完成处理结果入库 存放到RDBMS、NoSQL中数据可视化 通过图形化展示出来。 E
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2024-01-05 10:59:04
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1. RDD 的设计与运行原理Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上，基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成，从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务。在实际应用中，存在许多迭代式算法和交互式数据挖掘工具，这些应用场景的共同之处在于不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。而 Hadoop 中的 MapReduce
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2023-10-08 10:49:48
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介绍：在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。HashShuffleManager采用的hashShuffle机制很大的问题就是产生大量的中间磁盘文件，产生的大量磁盘IO操作会有性能问题。在Spark 1.2以后的版本中，默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于Ha
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2023-11-26 14:03:51
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目录11.连接11.1 无类型连接算子 join 的 API11.2 连接类型11.2.1 交叉连接 - cross交叉11.2.2 内连接 - inner11.2.3 全外连接11.2.4 左外连接11.2.5 LeftAnti - 只包含左边集合中没连接上的数据11.2.6 LeftSemi - 只包含左侧集合中连接上的数据11.2.7 右外连接11.3 广播连接
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2024-02-14 19:40:25
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1.前言E-MapReduce计划从EMR-3.18.1版本开始提供Spark Streaming SQL的预览版功能。Spark Streaming SQL是在Spark Structured Streaming的基础上做了进一步封装，方便用户使用SQL语言进行Spark流式分析开发。Spark Streaming SQL直接地透明地受惠于Spark SQL的优化带来的性能提升，同时也遵循Spa
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2024-07-24 21:56:09
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