spark
UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架。
1、Spark Streaming：支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理
2、Spark SQL， Data frames: 结构化数据查询
3、MLLib：Spark 生态系统里用来解决大数据机器学习问题的模块
4、GraphX是
Spark的认识（四）1、本文内容1、掌握SparkStreaming底层原理2、掌握Dstream常用操作3、掌握SparkStreaming整合flume4、掌握SparkStreaming整合kafka2、SparkStreaming概述2.1 什么是sparkStreamingSpark Streaming makes it easy to build scalable fault-tol
sparkStreaming与storm的区别： Sparkstreaming处理数据的过程：sparkstreaming：数据是一段时间处理的，是一个微批处理，这个时间是由自己人为设定的。sparkstreaming的吞吐量高。Storm：是纯实时处理数据的，Storm擅长处理简单的汇总型业务，sparkstreaming擅长处理复杂的计算型的数据。Sparkstreaming可以通过
一、Spark框架预览 主要有Core、GraphX、MLlib、Spark Streaming、Spark SQL等几部分。 GraphX是进行图计算与图挖掘，其中主流的图计算框架现在有：Pregal、HAMA、Giraph（这几部分采用超步即同步的方式），而GraphLab与Spark GraphX采用异步的方式进行。它与Spark SQL进行协作时，一般是用SQL语句来进行ETL（Ext
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2023-08-05 01:02:04
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1、什么是Spark？ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MadReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出的结果可以保存在内存中，从而不需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与
Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而
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2023-08-10 09:12:42
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Spark StreamingSpark Streaming 知识点超详细文档！！！可以让基础小白快速入门。有丰富的小案例，边学边练！！Spark Streaming是Spark平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的API。SparkStreaming 准实时（秒，分钟），微批次（时间）的数据处理框架第1章 SparkStreaming概述1.1 Spark Streami
Spark系列面试题Spark面试题（一）Spark面试题（二）Spark面试题（三）Spark面试题（四）Spark面试题（五）——数据倾斜调优Spark面试题（六）——Spark资源调优Spark面试题（七）——Spark程序开发调优Spark面试题（八）——Spark的Shuffle配置调优1、Spark中的HashShufle的有哪些不足？1）shuffle产生海量的小文件在磁盘上，此时会
Tackling Fake News Detection by Continually Improving Social Context Representations using Graph Neural Networks基于持续增强社交上下文表示的图神经网络虚假新闻检测论文作者：Nikhil Mehta, Maria Leonor Pacheco, Dan Goldwasser 2
今天先安装好了spark，利用spark里自带的Scala运行了几个简单的Scala程序，看教学视频了解了点儿简单的语法，截图如下： 接着安装scala ide for eclipse，安装在了usr/local目录下，本以为他会正常的替代原来的eclipse，因为我之前有这样直接解压到里面直接就替换了，这次解压之后不仅之前的还在，而且两个eclipse都没法正常使用了&nb
Spark ML的数据类型Local vector本地向量具有整数类型和基于0的索引和double类型的值，存储在一台机器上。 MLlib支持两种类型的本地向量稠密本地向量 dense local vector稀疏本地向量 sparse local vectorimport org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors}
## 创建稠密向量
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2023-08-08 21:46:52
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Sparkle是一个非常简单且易用的macOS应用程序更新框架，目前众多知名macOS App都在使用，包括微信、迅雷等 ，如下图： 官网地址：https://sparkle-project.org/Github：https://github.com/sparkle-project/Sparkle原理：提前在服务器配置好的xml文件，然后每
在 LinkedIn，我们非常依赖离线数据分析来进行数据驱动的决策。多年来，Apache Spark 已经成为 LinkedIn 的主要计算引擎，以满足这些数据需求。凭借其独特的功能，Spark 为 LinkedIn 的许多关键业务提供支持，包括数据仓库、数据科学、AI/ML、A/B 测试和指标报告。需要大规模数据分析的用例数量也在快速增长。从 2017 年到现在，LinkedIn 的 Spark
一、概述1.什么是spark从官网http://spark.apache.org/可以得知：Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. 主要的特性有：Speed：快如闪电（HADOOP的100倍+） Easy to Use：Scala——Perfect、Python——Nice
1.1.1. Application/App：Spark应用程序 指的是用户编写的Spark应用程序/代码，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。 Spark应用程序，由一个或多个作业JOB组成(因为代码中可能会调用多次Action)，如下图所示:
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2023-08-07 15:52:28
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1.shuffle操作Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce phase之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。2.SPARK 阔
# 实现sparkle groupbykey
## 1. 整个流程
下面是实现"sparkle groupbykey"的整个流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个SparkContext对象 |
| 2 | 读取数据创建一个RDD |
| 3 | 对RDD进行map操作，将数据映射为键值对 |
| 4 | 使用group
SparkSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是加州大学伯克利分校的AMP实验室所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapRed
本文旨在弄清楚Spark Structured Streaming EventTime下Watermark生成与Window触发相关问题。窗口起止时间。水印的生成。对迟到数据的处理。窗口销毁的时机。Watermark与Update/Complete输出模式之间的关系。测试数据// 造的测试数据，如下:
// eventTime: 北京时间
{"eventTime": "2016-01-01 10
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2023-06-11 15:28:47
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一、简介（1）什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark是Scala编写，方便快速编程。（2）Spark与
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2023-06-15 16:56:29
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