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
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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：运行Application的main()函数并创建SparkContext。通常SparkContext代表driver programExecutor: 在集群上获得资源的外部服务（例如 Spark Standalon，Mesos、Yarn）Worker Node：被送到executor上执行的工作单元。Job：每个Job会被拆分成很多组Task，每组任务被称为stage，也可称TaskSet
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2023-11-18 15:37:09
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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
函数式编程的核心特色之一是把函数作为参数传递给函数、在函数内部可以定义函数等。 1，动手实战Scala高阶函数 声明一个List集合实例：List集合所在的包已经被预定义自动导入，所以此处不需要导入包，同时，这里直接使用List实例化对象，其实是用来List的object对象的apply方法； 我们使用map函数把List中的每个值都乘以2： 在
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2024-07-11 08:45:19
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Spark RDD编程初级的实践代码，遇到问题写不下去的同学不妨来看看，重新打开自己的思路！希望这篇文章可以帮助你理解Spark RDD的初级应用。 任务描述 相关知识 RDD的创建 RDD的转换操作 &n
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2024-06-30 17:39:43
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大数据编程实验四：SparkStreaming编程 文章目录大数据编程实验四：SparkStreaming编程一、实验目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、利用Spark Streaming对不同类型数据源的数据进行处理2、完成DStream的两种有状态转换操作3、完成把DStream的数据输出保存到MySQL数据库中 一、实验目的与要求通过实验掌握Spark Streaming的基本编程方法熟悉
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2023-11-13 19:44:47
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Spark RDD编程初级实践湖工大永远滴神 茂林！！！提交异常问题解决第一关 数据去重第二个 整合排序第三关 求平均值 湖工大永远滴神 茂林！！！RDD(Resilient Distributed Datasets, 弹性分布式数据集)是Spark最为核心的概念，它是一个只读的、可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，可在多次计算间重用。Spark用Scala语言实现了R
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2023-11-27 17:07:25
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实验SparkSQL编程初级实践实践环境：Oracle VM VirtualBox 6.1.12Ubuntu 16.04Hadoop3.1.3JDK1.8.0_162spark2.4.0python3.5Windows11系统下pycharm2019.1专业版实验目的：通过实验掌握Spark SQL的基本编程方法；熟悉RDD到DataFrame的转化方法；熟悉利用Spark SQL管理来自不同数据
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2023-11-09 16:23:11
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Spark的基础编程Spark的一些基本概念1.RDD：弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内容模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能基于稳定的物理存储中的数据集来创建RDD，或者通过其它RDD上执行确定的转换操作（如map,join,group by）来创建，这些限制使得实现容错的开销很低。一个RDD 就是一个分布式对象集合，作为数据结构，RDD本质上是一个
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2023-11-09 22:42:13
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在这篇博文中，我将详细记录如何进行 Spark 的初级编程实践，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。让我们开始探索这一强大工具的使用方法。
## 环境准备
在开始进行 Spark 编程之前，首先要确保我们的软硬件环境满足要求。以下是我为本次实践所准备的环境要求。
### 软件要求
- 操作系统：Linux（如 Ubuntu 20.04）或 Windows 10
Spark-Core练习题1、创建一个1-10数组的RDD，将所有元素*2形成新的RDDval inputRDD = sc.parallelize(1 to 10)
val newRDD = inputRDD.map(_ * 2)2、创建一个10-20数组的RDD，使用mapPartitions将所有元素*2形成新的RDDval inputRDD = sc.parallelize(10 to 20
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2023-11-30 17:52:40
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实验目的： 1.熟悉spark中RDD基本操作以及键值对操作 2.熟悉使用RDD编程解决实际问题实验内容： pyspark编程：按照要求处理给的数据集 数据集格式如下： （1）该系共有多少名学生#载入数据
print("###该系共有多少名学生#####")
data=sc.textFile("chapter4-data01.txt") #读取文件
#print(data.collect())
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2023-10-19 21:28:24
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单项选择题1、Scala程序编译后的文件以什么结尾：A、.class B、java C、.scala D、.sc2、以下哪种Scala方法可以正确计算数组a的长度： A、count() B、take（1） C、tail(） D、length()3、以下语句中符合Scala编程规范的是： ①val s=“Spark” ②"abc".contains（“a”） ③"123".equals（123） ④
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2024-02-06 15:40:05
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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
b b
c c
d d
e e
f f
g g test02： 1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
a a
b b
c c
d d
e e
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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前言： Spark SQL是Spark大数据框架的一部分， 支持使用标准SQL查询和HiveQL来读写数据，可用于结构化数据处理，并可以执行类似SQL的Spark数据查询，有助于开发人员更快地创建和运行Spark程序。 全书分为4篇，共9章，第一篇讲解了Spark SQL发展历史和开发环境搭建。第二篇讲解了Spark SQL实例，使得读者掌握Spark SQL的入门操作，了 解Spark RDD、
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2024-05-17 22:42:18
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文章目录1 RDD创建1.1 从文件系统中加载数据1.2 通过并行集合2 RDD的操作2.1 转换2.1.1 filter2.1.2 map2.1.3 flatMap2.1.4 groupByKey2.1.5 reduceByKey2.2 行动2.2.1 count2.2.2 collect2.2.3 first2.2.4 take(n)2.2.5 reduce(func)2.2.6 forea
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2023-10-19 11:53:40
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Spark编程基础1、创建RDD1）从集合（内存）中创建 RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDD// 创建 Spark 运行配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("CreateRDD01")
// 创建 Spark 上下文
文章目录编程模型基本概念处理事件时间和延迟数据容错性 编程模型结构化流中的核心概念就是将活动数据流当作一个会不断增长的表。这是一个新的流处理模型，但是与批处理模型很相似。你在做流式计算就像是标准针对静态表的批查询，Spark会在一个无限输入的表上进行增量查询。我们来从更多详细内容来理解这个模型。基本概念将输入的数据流理解为“写入表”，每个流中到达的数据就像是写入表中新增的一行。 针对输入的查询会
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2024-01-30 08:02:01
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第一章：上次课回顾
第二章：Spark SQL Functions
2.1 简单小应用2.2 Spark SQL自定义函数第三章：Catalog
第四章：DataSet
第五章：窗口函数
第六章：穿插Shuffle
第一章：上次课回顾上次课主要讲了DataFrame，它是一个分布式数据集，把数据转换成一个带名字的column，好比就是一张普通数据库中的表，它底层也做了一些优化；对比RDD，RDD中
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2024-09-04 22:31:09
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