学期期末总结:学习SparkSpring Boot在本学期的学习中,我着重学习了两个主要的技术:SparkSpring Boot。这两个技术在大数据处理Java Web开发中扮演着重要的角色。在此次总结中,我将回顾我所学到的内容、遇到的挑战和取得的进展。首先,我开始了对Spark的学习。Spark是一个强大的分布式计算框架,用于处理大规模数据集。通过学习Spark,我了解了其基本概念核心组
## SparkSpring Boot项目整合的流程 整合SparkSpring Boot项目可以实现将Spark的计算能力与Spring Boot的Web应用框架相结合,提供更强大的分布式计算和数据处理能力。下面是整个流程的步骤。 ### 1. 创建一个Spring Boot项目 首先,我们需要创建一个Spring Boot项目作为整合的基础。可以使用Spring Initialize
原创 8月前
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                              Spark-RDD简介以及算子实例一、RDD概述1.1 什么是RDD?RDD(Resilient Distribute Dataset)叫做分布式数据集。式Spark最基本的数据抽象。它代表
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一.spark streaming原理Spark Streaming是Spark的核心组件之一,为Spark提供了可拓展、高吞吐、容错的流计算能力。如下图所示,Spark Streaming可整合多种输入数据源,如Kafka、Flume、HDFS,甚至是普通的TCP套接字。经处理后的数据可存储至文件系统、数据库,或显示在仪表盘里。Spark Streaming的基本原理是将实时输入数据流以时间片(
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前言CDH 6.2.0 搭建的环境,并不能直接使用 spark 相关资源,需要对此服务端环境进行一些修改Spark 目前仅支持 JDK1.8, Java项目运行环境只能使用JDK 1.8我这里使用的是 CDH6.2.0集群,因此使用的依赖为CDH专用依赖,需要先添加仓库spark 使用scala 语言编写,因此项目中使用的scala依赖版本要和cdh中的 scala 版本一致因为需要将计算结果写入
大家好呀,我是阿瞒,感谢大家收看我的博客,今天给大家带来的是一个众所周知的推荐系统的小demo,废话不多说,上才艺!!!首先简单的看一下项目结构,很简单。你得会创建SpringBoot项目详细教程走这个链接,写得非常详细了IDEA 如何快速创建 Springboot 项目1.SparkApplication:SpringBoot的启动类package com.study; import org.
Scala开发,这里只是Spark local模式的简单示例,工作也没有需求 http请求去执行Spark yarn,所以暂时没有去管。pom.xml需要注意的是去除掉 SpringBoot 默认的日志引擎。 <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.b...
原创 2021-08-31 14:13:26
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一:版本预备:Scala :2.11 版Spark: 2.2.3 版二:版本之间的差异: Spark 2.x 版中将使用Dataset 取代Spark 1.x 版 DataFrame三:项目工程搭建构建一个SpringInitializr 项目在pom.xml 文件中添加依赖<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupI
========== Spark Streaming 是什么 ==========1、SPark Streaming 是 Spark 中一个组件,基于 Spark Core 进行构建,用于对流式进行处理,类似于 Storm。2、Spark Streaming 能够 Spark Core、Spark SQL 来进行混合编程。3、Spark Streaming 我们主要关注:  (1)Spark S
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在云服务器上做的,由于白嫖的云服务器性能比较差,就设计了如下架构。功能与设计(大数据集群+架构设计+功能分析与设计) 总体架构图 功能: 订单成交量统计分析 历史成交总金额 热门分类的实时离线统计分析 热门商品的实时离线统计分析 活跃用户统计分析项目实现SpringBoot tmall商城部署在服务器git拉取tmall springboot项目到本地,配置mysql,创建对应数据库,运行sq
springboot实现SSH客户端技术选型SpringBoot+Websocket+jsch+xterm.js前言最近由于项目需求,项目中需要实现一个WebSSH连接终端的功能,由于自己第一次做这类型功能,所以首先上了GitHub找了找有没有现成的轮子可以拿来直接用,当时看到了很多这方面的项目,例如:GateOne、webssh、shellinabox等,这些项目都可以很好地实现webssh的功
需求描述:前后端分离系统,用SpringBoot整合Spark API,调用大量数据(几百GB,上TB)进行处理计算,单机环境难以达到性能要求,此,需整合直接调用spark跑程序,且在集群跑…在此,一台测试服务器模拟,搭建伪分布spark集群,用standalone模式运行。 文章目录一、集群环境二、项目配置环境 一、集群环境包版本: 1.java1.8 2.spark 2.3.1 3
 1. spark集群及版本信息服务器版本:centos7hadoop版本:2.8.3spark版本:2.3.3使用springboot构建rest api远程提交spark任务,将数据库中的表数据存储到hdfs上,任务单独起一个项目,解除与springboot项目的耦合2. 构建springboot项目1. pom配置<properties> <jav
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前言昨晚本来想把这部分的博客内容,完成的,结果只写到了设计,时间就不早了,今天把具体的实现,还有实现过程中所遇到的所有的问题写在这里。引入依赖这次我用了Spark2.x的java api,并且了解到spark底层是scala实现了,然后上层的api有scala版本java版本,这里我使用了它提供的java的api,并且java底层调用的函数都是scala实现的,非常的方便,可以与java进行无缝
环境:<java.version>1.8/17</java.version> <scala.version>2.12.15</scala.version> <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version> <spark.version>3.1.2/3.3.2<
Spark安装:厦大数据库实验室Spark安装Scala安装:厦大数据库实验室Scala安装相应软件的安装环境: jdk 1.8.0_161scala 2.12.12spark 2.4.7maven 3.6.3zookeeper 3.6.1kafka_2.12-2.5.0apache-tomcat-8.5.61nginx-1.17.10.tar.gzjdk的安装在 /usr/local/ 下创建
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目录背景准备工作主要流程效果截图主要代码外部引用 背景一直很好奇web后台如何启动Spark应用程序,查找Api后发现可以使用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher来做到这一点。我想得动手测试一下,而且要做的体面一些,所以搞个简易的web工程吧,顺便学习熟悉一下使用springboot框架。在这里将整个折腾的过程记录下来准备工作1. 搭建hadoop集群,
前言之前项目是基于springboot整合spark,在standalone上运行,现在使用同样的方案,不过是在生产环境yarn集群上提交spark,并且需进行kerbores验证,如下。背景公司项目需求,通过手机信令位置数据,做一个分析性平台。基于目前线上环境spark+hadoop+yarn做分析。数据量10亿用户。spark on yarn 问题总结首先在开发过程中,前提保证版本的一致性,否
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Spark Streaming是构建在Spark上的实时计算框架,它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。Spark Streaming可结合批处理交互查询,适合一些需要对历史数据实时数据进行结合分析的应用场景。Spark Streaming设计Spark Streaming是Spark的核心组件之一,为Spark提供了可拓展、高吞吐、容错的流计算能力。如下图所示,Spark Stream
前言在我的另一篇文章中,有简单介绍过Socket的相关概念链接:SpringBoot简单集成WebSocket初步了解后,本次再进行一个深入通俗的理解。Socket作为一种通信机制,通常也被称为"套接字"。它类似于人们之间的"打电话行为"。我们将每个人的电话号作为独立端口。两个人打电话之前则首先需要其中一方知晓另一方的"端口"。然后申请向对方进行拨号呼叫(请求连接)。此时被连接方如果正好空闲,接起
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