探索高效连接：Apache Spark与Apache HBase的完美结合 shchortonworks-spark/shc: Apache Spark SQL on Hadoop Compatible File System (SHC) 是一个开源项目，它允许Apache Spark无缝访问Hadoop生态中的列式存储文件格式（如Parquet、ORC等），特别是将Spark SQL与HBase
1、安装jdk 2、安装scala，更改/etc/profile 加入：export SCALA_HOME=/root/bigData/scala-2.11.8
export PATH=${SCALA_HOME}/bin:$PATH source /etc/profile 生效 测试：直接输入scala 3、设置ssh免密登录 设置本地路由：/etc/hostsxx
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2023-08-29 08:41:22
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# 实现"Spark关联到Hadoop"的步骤和代码示例
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建SparkSession) --> B(读取Hadoop数据)
B --> C(进行数据处理)
C --> D(保存结果到Hadoop)
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> SparkS
原创
2024-03-03 05:50:16
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启动hadoop集群，在其他节点用jps命令查看少了DataNode进程？原因：当我们多次使用或在不同节点进行hadoop namenode -format格式化namenode时，会在namenode数据文件夹（这个文件夹为自己配置文件中dfs.name.dir的路径）中保存一个current/VERSION文件，记录clusterID，这样导致datanode和namenode之间的clust
Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。一.基础知识1.SparkSpark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark项目包含多个紧密集成的组
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2024-07-30 15:39:23
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关联规则算法的思想就是找频繁项集，通过频繁项集找强关联。 介绍下基本概念： 对于A->B 1、置信度：P(B|A)，在A发生的事件中同时发生B的概率 p(AB)/P(A) 例如购物篮分析：牛奶 ⇒ 面包 2、支持度：P(A ∩ B)，既有A又有B的概率 假如支持度：3%，置信度：40% 支持度3%：意味着3%顾客同时购买牛奶和面包 置信度40%：意味着购买牛奶的顾客40%也购买
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2023-10-01 09:11:34
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在做 mysql 或其他数据迁移的时候，有时候需要将两份或者多份数据进行合并，生产一份新的数据后进行使用，对于数据量较小的场景下，可以直接使用 sql 语句进行关联，但是对于两张或者多张千万级记录的表进行合并时，使用 sql 进行 join 操作是不现实的，在这些场景下，需要使用 spark 或者 hive 进行操作。本文介绍如何使用 spark 进行大数据量的合并。本文中提到的大表，数据量一般在
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2023-09-02 01:48:30
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目的 首先需要明确一点，hadoophe spark 这二者都是大数据框架，即便如此二者各自存在的目的是不同的。Hadoop是一个分布式的数据基础设施，它是将庞大的数据集分派到由若干台计算机组成的集群中的多个节点进行存储。Spark是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，spark本身并不会进行分布式数据的存储。两者的部署 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapRedu
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2023-07-12 11:53:59
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Spark概述什么是SparkSpark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark和Hadoop的区别Spark 和Hadoop 的区别：HadoopHadoop 是由 java 语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，专用于数据批处理的框架，有存储也有计算，但是核心是计算且是离线计算。作为 Hadoop 分布式文件系统，HDFS 处于
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2023-09-01 11:06:55
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首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷。 但是二者也有不少的差异具体如下：ApacheSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Had
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2023-08-01 22:14:37
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Spark框架一、Spark概述1.1 Spark是什么1.2 Spark & Hadoop1.3 Spark / Hadoop（1）Hadoop MapReduce（2） Spark1.4 Spark核心模块 一、Spark概述1.1 Spark是什么Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。1.2 Spark & HadoopSpark与Hadoop的
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2023-09-01 11:06:45
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文章目录Hadoop（伪分布）+ Spark（Local）软件安装及环境配置前言一、安装虚拟机1.下载Ubuntu16.04镜像二、Hadoop安装及配置（伪分布式）1.创建hadoop用户2.更新apt3.安装SSH、配置SSH无密码登陆4.安装Java环境5.安装Hadoop3.1.36.Hadoop伪分布式配置三、安装 Spark2.4.01.下载Spark2.4.02.安装Spark（L
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2023-11-18 23:36:04
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有以下四个不同：1. 解决问题的层面不一样Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。 同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一
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2023-09-26 15:52:54
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在处理Apache Spark中“不等关联（non-equi join）”的问题时，涉及到如何高效地关联不满足标准等式条件的两张表。这种操作在大数据分析中非常常见，但也可能带来性能瓶颈和复杂性。接下来，我将详细记录如何解决“Spark不等关联”的全过程。
### 环境准备
要开始解决不等关联的问题，首先我们需要确保我们的软硬件环境适合运行Apache Spark。下面是一些基本的要求：
-
关联算法是数据挖掘中的一类重要算法。1993年,R.Agrawal等人首次提出了挖掘顾客交易数据中项目集间的关联规则问题，其核心是基于两阶段频繁集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层及布尔关联规则，典型的算法是Apriori算法。Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：第一步通过迭代，检索出事务数据库1中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集;第二步利用频繁项集
spark.shuffle.manager：hash、sort、tungsten-sort（自己实现内存管理）spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold：200spark 1.2.x版本以后，默认的shuffle manager，是什么呢？ SortShuffleManager。SortShuffleManager与HashShuffleManager两点不
Union package com.shujia.spark.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo8Union { def main(arg ...
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2021-07-16 22:15:00
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# Spark多表关联探秘
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，能够处理从单个文件到复杂的多表关联操作。在数据分析中，关联表是提取信息的重要步骤。本文将探索如何在 Spark 中实现多表关联，提供代码示例，并解释每一步的操作。
## 什么是多表关联？
多表关联是指使用多个表中的数据进行查询和分析，通常涉及到基于某些共同字段的联接操作。对于大数据处理而言，Spark 提供了高
原创
2024-10-02 06:37:02
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## Spark关联Python开发指南
### 1. 概述
在现代数据处理中，Spark已经成为一个非常流行的工具，它可以处理大规模的数据集并提供高效的分布式计算功能。与此同时，Python是一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的库和生态系统。在本文中，我们将介绍如何在Spark中使用Python进行关联操作，以帮助刚入门的开发者快速上手。
### 2. 关联操作流程概述
在进行Spark关
原创
2023-12-04 05:13:08
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spark 表关联
原创
2019-09-20 19:37:15
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