SparkStreaming 的用途(流式计算的应用场景) 1. 实时统计，累加（淘宝的大屏） kafka + sparkstreaming(updateStatByKey,mapwithState) 2. 实时统计，最近一段时间指标 实时查看最近一个小时之内的用户点击量，各省或者重点城市(window窗口）工作原理：Spark Core RDD sc =new SparkContex
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2024-07-09 20:09:58
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简短介绍下Spark几个关键词：快速，通用，集群计算平台Spark扩展了MapReduce计算模型，且支持更多计算模式，包含：交互式查询流处理这里的交互式，不是简单的我们生活中理解的与设备的交互。它的深意是：对于大规模数据集的处理，速度够快。只有速度够快，才能实现交互式操作。前文提到的，基于内存的数据定义，Spark可以在内存中进行计算。其实，即使不在内存中计算，放在磁盘上，Spark也有很高的性
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2023-08-10 11:28:20
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1.Spark的核心思路是什么？2.Spark的适用场景是什么？
首先，MapReduce-like是说架构上和多数分布式计算框架类似，Spark有分配任务的主节点（Driver）和执行计算的工作节点（Worker）
其次，Low-latency基本上应该是源于Worker进程较长的生命周期，可以在一个Job过程中长驻内存执行Task，减少额外的开销
然后对inter
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2023-11-07 22:51:15
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一、 Spark的应用现状1.1 Spark需求背景随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。主要体现在2点：1) 任务执行时间比较长。特别是某些复杂的SQL任务，或者一些复杂的机器学习迭代。2) 不能很好的支持像机器学习、实时处理这种新的
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2023-08-26 09:16:29
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# Hadoop与Spark的适用场景分析
在大数据时代，Hadoop和Spark引领着数据处理的潮流。两者虽然都是分布式计算框架，但各自的适用场景却有所不同。本文将探讨Hadoop与Spark的适用情况，并通过代码示例帮助大家更好地理解它们的使用方式。
## Hadoop适用场景
Hadoop是一种基于Java的分布式存储与处理框架，其核心组件包括Hadoop Distributed Fi
在今天的数据处理世界中，Apache Spark 和 Apache Hive 的结合在大数据分析中扮演了重要角色。它们的搭配利用各自的优势，形成了一种强大的数据处理解决方案。接下来，我们将深入探索“Spark on Hive”的适用场景，以及它们如何协同工作来优化数据分析流程。
## 背景定位
首先，值得一提的是，Spark 和 Hive 各自的定位：
- **Apache Spark**：
1、Hive on Spark基本原理 1.1 运行模式 在之前的Hive on Spark原理的文档中已经对Hive on Spark 的运行流程进行了分析： Hive on Spark支持两种运行模式，本地（local）和远程（remote）： 当用户把Spark Master URL设置为local时，采用本地模式；其余情况采用远程模式。本地模式下，SparkContext与客户端运
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2023-11-08 23:25:38
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## Hadoop、Spark与Storm的适用场景
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍Hadoop、Spark和Storm的适用场景以及实现步骤。下面是整个流程的概览表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 选择合适的大数据处理框架 |
| 2 | 理解Hadoop、Spark和Storm的适用场景 |
| 3 | 搭建和配置相应的环境 |
| 4
原创
2023-07-23 06:42:10
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spark期末复习一、Spark基础1. Spark与Hadoop的区别时间节点上来看Hadoop在2006·1开始开发，2008·1成为apache顶级项目，2011年发布1.0版本，2013年10月发布2.x版本（Yarn）Spark2009年诞生，2013·6称为apache项目，2014·2成为顶级项目，2015至今开始大量重点使用Spark组成上来看Hadoop由Java编写，是一个在分
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2023-10-28 13:14:00
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概念spark是基于内存的大数据计算引擎；一般数据处理的流程是从存储设备（如HDFS）拿到数据，进行逻辑处理（scala语言），将处理的结果存储到介质中（mysql等）；产生的背景：mapreduce适合一次性的简单处理，当出现并行以及循环处理的场景则更加适合使用spark,因为spark会将处理结果放到memory中，作为下次计算过程中的输入，在内存机制和调度机制下这样速度会快。但是会有问题就是
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2023-09-20 14:46:00
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原创
2024-07-25 16:12:02
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Spark是一个正在快速成长的开源集群计算系统，生态系统中的包和框架日益丰富，使得Spark能够进行高级数据分析。功能强大、易于使用性，相比于传统的MapReduce大数据分析，Spark效率更高、运行时速度更快。成都加米谷大数据开发培训，学习hadoop、spark等技术。 Spark的应用现状Spark需求背景随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表
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2023-09-10 18:15:41
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Hadoop、Spark和Storm是大数据处理领域的三个重要开源框架，它们各自具有独特的特点和适用场景。本文将简要介绍Hadoop、Spark和Storm的适用场景，并通过代码示例来说明它们的用法和特点。
## Hadoop
Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。它的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapRedu
原创
2023-07-18 09:34:03
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# 简述Hadoop、Spark与Storm的适用场景
## 1. 流程概述
在本篇文章中，我们将学习如何简述Hadoop、Spark与Storm的适用场景。为了帮助小白快速理解，我们将按照以下步骤进行：
1. 介绍Hadoop、Spark和Storm的基本概念；
2. 解释每个框架的适用场景；
3. 提供相应的示例代码。
## 2. Hadoop
Hadoop是一个用于处理大规模数据集
原创
2023-07-28 04:42:09
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1.需求层面：业务需求变化缓慢不适用于微服务架构2.性能层面对请求响应延迟极其苛刻的业务场景不适用微服务架构3.数据一致性层面数据强一致性要求的业务场景不适用微服务架构...
原创
2021-05-25 21:08:25
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# Storm的适用场景
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以用于处理大规模、高速的数据流。它提供了容错性、可伸缩性和高吞吐量的特性，使得它在处理实时数据分析、实时机器学习和实时数据流处理等方面具有广泛的应用场景。
## 适用场景
### 实时数据分析
Storm可以用于实时数据分析，比如监控实时网站流量、实时推荐和欺诈检测等。它可以通过实时处理数据流，将分析结果即时反馈给用户。
原创
2023-07-22 12:44:42
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把代码块声明为 synchronized，有两个重要后果，通常是指该代码具有 原子性（atomicity）和 可见性（visibility）。 原子性意味着个时刻，只有一个线程能够执行一段代码，这段代码通过一个monitor object保护。从而防止多个线程在更新共享状态时相互冲突。可见性则更为微 ...
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2021-09-08 19:08:00
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Redis可能很多朋友都用过，尤其是高并发的场景，可以通过Redis缓存提升数据的访问性能，技术社群的这篇文章《解析Redis的“快”究竟适合哪些应用场景》给我们讲解了一些可以应用到Redis的场景，值得学习了解。引言提及Redis，大多数从事IT工作的都知道它是一种非常快的数据库。如果进一步问它为什么那么快，可能大多数人会回答“它是运行在内存里的数据库，所以快”。其实Redis是因为很多维度的创
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2024-09-10 11:25:13
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消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ。 &nbs
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2024-03-27 16:29:00
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1.volatile最适用一个线程写，多个线程读的场合。
如果有多个线程并发写操作，仍然需要使用锁或者线程安全的容器或者原子变量来代替。(摘自Netty权威指南)
疑问：如果只是赋值的原子操作，是否可以多个线程写？(答案：可以，但是一般没有这样的必要，即没有这样的应用场景)
最经典的使用案例：
volatile boolean shutdownRequested;
...
p
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2015-01-01 21:28:00
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