# Spark常用的版本
## 简介
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，可以通过其强大的内存计算功能快速处理大规模数据。Spark提供了丰富的API，支持Java、Scala、Python和R等多种编程语言，广泛应用于数据处理、机器学习、图计算等领域。
在使用Spark的过程中，我们需要选择适合自己项目的版本。下面将介绍一些常用的Spark版本，并提供相应的代码示例。
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原创
2024-04-30 07:35:46
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# 如何实现 Spark 常用版本
在数据工程和大数据领域，Apache Spark 是一个非常流行的分布式数据处理框架。对于刚入行的小白来说，了解如何安装和使用 Spark 是一项基础而又重要的技能。本文将为你详细介绍如何实现 Spark 常用版本的步骤。
## 操作流程
以下是实现 Spark 常用版本的步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何实现“最常用的Spark版本”
在大数据分析中，Apache Spark是一种广泛使用的大数据处理框架。了解如何选择和使用“最常用的Spark版本”是每位开发者，特别是刚入行的小白，必须掌握的技能。本文将从选择版本到配置环境等方面详细介绍这一过程。
## 流程概述
在实现“最常用的Spark版本”之前，我们可以将整个任务拆分为多个步骤，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
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还没来得及去跑，先记下来。spark 1.3 出来dataframespark 1.4 出来sparkRspark 1.5 出来机器学习的pipeline 数据科学API之扩展 在2015年，Spark研究的主要致力于加强大规模数据科学研究。其中主要包括这三大方面：DataFrame、机器学习流水线、R语言支持。这三个部分所新增的API均有效的运行在Spark
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2023-10-14 12:53:11
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Spark 2.1.0支持的运行模式 Spark支持多种运行模式，可以在集群环境中运行，也可以单机本地运行，或者在单机上部署伪分布集群来运行Spark。 Spark 2.1.0原生支持三种集群：Spark原生提供的Standalone集群，以及外部资源调度框架Apache Mesos和Hadoop Yarn。目前随着Kubernetes的火热，Spark on K8S的呼声也越来越高。预计不久
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2023-10-27 15:17:31
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# 理解Spark版本号与Hadoop的关系
当我们在使用Apache Spark时，常常会遇到“Spark后面的版本号是指Hadoop的还是Spark的？”这个问题。实际上，Spark的版本号指的是Spark本身的版本，而在许多情况下，它的兼容性和构建方式则会与Hadoop的版本密切相关。这篇文章将带你一步步理解这个问题，同时展示一些基本的命令和代码。
## 整体流程
为了全面理解Spar
原创
2024-09-13 06:43:43
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Spark RDD 常用算子解析一、转换算子 Transformation（lazy）二、动作算子 Actions（non-lazy）三、实例解析 一、转换算子 Transformation（lazy）对于转换操作，RDD的所有转换都不会直接计算结果。 Spark仅记录作用于RDD上的转换操作逻辑，当遇到动作算子（ Action）时才会进行真正计算。RDD常见转换算子如下表：Transforma
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2023-08-11 20:38:05
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之前介绍过Spark 1.6版本的部署，现在最新版本的spark为3.0.1并且已经完全兼容hadoop 3.x，同样仍然支持RDD与DataFrame两套API，这篇文章就主要介绍一下基于Hadoop 3.x的Spark 3.0部署，首先还是官网下载安装包，下载地址为：http://spark.apache.org/downloads.html，目前spark稳定版本
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2023-08-02 12:35:01
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# Scikit-learn版本与Python版本的对应关系
Scikit-learn是Python中最流行的机器学习库之一，广泛应用于数据分析和为各种算法提供支持。在使用Scikit-learn时，了解不同版本的Scikit-learn与Python之间的兼容性是必要的。本文将探讨这个主题，并通过示例代码帮助您更好地理解。
## 1. Scikit-learn简介
Scikit-learn
原创
2024-10-24 04:05:04
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全球测试管理系统TestDirector
TestDirector?是业界第一个基于Web的测试管理解决方案，它可以在您公司内部进行全球范围的测试协调。TestDirector能够在一独立的应用系统中提供需求管理功能，并且可以把测试需求管理于测试计划、测试日程控制、测试执行和错误跟踪等功能融合为一体，因此极大地加速了测试的进程。电子商务正改变着许多公司在如何规划并建立IT系统方面的决定。常常在
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2024-04-03 20:51:29
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1 - Introduction TestNG是一个测试框架，旨在简化广泛的测试需求，从单元测试(测试一个类隔离其他类)到集成测试(测试整个系统由几个类、几个包甚至几个外部框架组成，比如应用服务器)。 编写测试通常是三个步骤: 编写测试的业务逻辑，并在代码中插入TestNG注释。 在testng中添加关于您的测试的信息(例如类名、您希望运行的组等等)。 xml文件或在build.xml中
本系列笔记主要参考《Spark权威指南2.X》，主要学习在Spark2.X中的DataFrame和DataSet等结构化API。一些Spark的基础知识，可以参考之前我断断续续的学习笔记：《Spark快速大数据分析》- Spark应用运行原理 文章目录1. 结构化API简介1.1 DataSet与DataFrame1.2 行、列、模式与Spark类型2. 结构化API执行逻辑Reference 1
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2023-10-29 16:48:09
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# 学习Spark常用API的一步步指南
Apache Spark 是一个强大的开源分布式处理系统，广泛用于大数据处理和分析。本教程旨在帮助刚入行的小白了解如何使用Spark常用API。我们将通过简单的步骤来向你解释每一步需要做什么，使用的代码以及它们的含义。
## 流程概述
首先，我们总结一下实现Spark常用API的步骤，以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
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1 概述从一个较高的层次来看，每一个 Spark 应用程序由两部分组成：driver program（驱动程序）端运行的 main 函数以及在整个集群中被执行的各种并行操作。Spark 提供的主要抽象是一个弹性分布式数据集（RDD），它是可以被并行处理且跨节点分布的元素的集合。我们可以通过三种方式得到一个RDD1、 可以从一个 Hadoop 文件系统（或者任何其它 Hadoop 支持的文
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2023-11-21 19:47:54
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美国时间 2018年11月08日 正式发布了。一如既往，为了继续实现 Spark 更快，更轻松，更智能的目标，Spark 2.4 带来了许多新功能，如下：添加一种支持屏障模式（barrier mode）的调度器，以便与基于MPI的程序更好地集成，例如， 分布式深度学习框架；引入了许多内置的高阶函数，以便更容易处理复杂的数据类型（比如数组和 map）；开始支持 Scala 2.12；允许我们对 no
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2024-02-06 21:13:27
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第1章 RDD 概念1.1 RDD 为什么会产生 RDD：Resilient Distributed Dataset 弹性分布式数据集 RDD 是 Spark 的基石，是实现 Spark 数据处理的核心抽象。那么 RDD 为什么会产生呢？ Hadoop 的 MapReduce 是一种基于数据集的工作模式，面向数据，这种工作模式一般是从存储上加载数据集，然后操作数据集，最后写入物理
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2024-08-07 19:17:25
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介绍常用的SQL数据库中都提供了许多常用的操作函数，以减少开发者的工作量，MySQL也不例外，也提供了诸如：字符串函数、日期函数、数学函数、系统信息函数等等，以下为日常开发中可能会经常用到的MySQL函数字符串操作函数拼接多个字段为一个字段，concat函数select concat('1',2,'abc')拼接查询的表的字段为一个字段SELECT concat(t.id,',',t.create
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2024-07-22 14:55:00
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目的：希望在自己电脑上run项目组之前的代码，帮助理解代码，同时为之后的修改做铺垫。由于代码是基于 Spark 2.0.1、Scala 2.11.8 、 Hadoop 2.7.3以及JAVA 1.8，而我自己电脑配置的是 Spark 1.6.1、Scala 2.11.8 、 Hadoop 1.2.1以及JAVA 1.8。为避免版本问题出现报错，觉得有两种解决方法： 1.将spark1.6.1版本
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2023-08-31 20:58:00
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Spark1.5堆内存分配
这是spark1.5及以前堆内存分配图
下边对上图进行更近一步的标注，红线开始到结尾就是这部分的开始到结尾
spark 默认分配512MB JVM堆内存。出于安全考虑和避免内存溢出，Spark只允许我们使用堆内存的90%，这在spark的spark.s
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2023-11-16 19:50:37
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1、常用算子① aggregate算子import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
/**
* 测试aggregate算子
* action操作,
* 第一个参数是初始值,
* 第二个参数:是2个函数[每个函数都是2个参数
* (第一个参数:先对个个分区进行的
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2023-08-20 21:50:59
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