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/**
* Created by zhoubh on 2016/6/28.
*/
import java.text.SimpleDateFormat
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import scala.util
目录1 官方案例运行2 编程实现2.1 StreamingContext2.2 编写代码2.3 Streaming 应用监控3 Streaming 工作原理3.1 创建 StreamingContext3.2 接收器接收数据3.3 汇报接收Block报告3.4 Streaming 工作原理总述1 官方案例运行SparkStreaming官方提供Example案例，功能描述：从TCP Socket数
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2024-01-15 22:20:36
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本期内容1 sparkStreaming另类在线实验2瞬间理解sparkStreaming本质sparkStreaming本身是随着流进来数据，按照时间为单位生成job,触发job在 clustr执行的流式处理引擎。（解偶合）sparkStreaming本质是加上了时间维度的批处理。在流处理时代，SparkStreaming有着强大吸引力，而且发展前景广阔，加之Spark的生态系统，Streami
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2023-12-20 23:13:48
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1.Spark Streaming1.1 离线和实时概念数据处理的延迟 离线计算 就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，一般计算量级较大，计算时间也较长。例如今天早上一点，把昨天累积的日志，计算出所需结果。最经典的就是Hadoop的MapReduce方式； 实时计算 输入数据是可以以序列化的方式一个个输入并进行处理的，也就是说在开始的时候并不需要知道所有的输入数据。与离线计算相比
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2024-01-19 22:43:51
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前面一篇应该算是比较详细的介绍了spark的基础知识，在了解了一些spark的知识之后相必大家对spark应该不算陌生了吧！如果你之前写过MapReduce，现在对spark也很熟悉的话我想你再也不想用MapReduce去写一个应用程序了，不是说MapReduce有多繁琐(相对而言)，还有运行的效率等问题。而且用spark写出来的程序比较优雅，这里我指的是scala版的，如果你用java版的s
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2023-09-21 09:59:46
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前言当使用Spark、MapReduce或Hive在云平台中运行写密集型ETL作业时，由于吞吐量节流、对象存储语义等原因，直接将输出写入AWS S3通常会导致速度慢、性能不稳定或复杂的错误出现。有些用户选择首先将输出写入HDFS集群，然后使用s3-dist-cp之类的工具将临时数据上传到S3。尽管优化了性能或者能够消除对象存储的临时数据，第二种方法还是增加了维护临时HDFS的成本和复
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2024-09-06 08:42:23
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·背景 随着周边吐槽hadoop的声音渐渐多起来之后，spark也逐渐进入了大家的视野。之前，笔者有粗略的写过一篇spark的安装和性能比较[]，加上这两天重读着大学时候的一些基础书籍，感觉IT领域大局势就像DNA的结构一样。百家齐鸣却又万象归一，就像APP与H5的战争一样，内存计算及磁盘计算在各领风骚数十年后，可能渐渐也有了一丝明朗的阳光，同时也给了一次屌丝走向高富帅的机会。这次再写一篇，不做枯
文章目录DStream操作实战1、 架构图2、 实现流程3、执行查看效果sparkStreaming数据源1、文件数据源2、自定义数据源3、RDD队列 DStream操作实战1 SparkStreaming接受socket数据，实现单词计数WordCount1、 架构图2、 实现流程第一步：创建maven工程并导入jar包<properties>
<scala.
Spark shell简介启动 Spark shell 进入 Spark 安装目录后执行 spark-shell - -master master就可以提交Spark任务Spark shell 的原理是把每一·行Scala代码编译成类，最终交由Spark执行Master 地址的设置Master的地址可以有如下几种设置方式地址解释local[N]使用 N 条 Worker 线程在本地运行spark:
Spark简介Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台，在2010年开源，目前是Apache软件基金会的较高级项目。随着Spark在大数据计算领域展露头角，也获取了越来越多的关注。2014年11月，Spark在Daytoya Gray Sort100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录，Spark利用1/10的节点数，把1
前言上篇文章介绍了下 安装sbt环境 启动scala项目安装SBT环境运行Scala项目为什么要弄这个 因为我本来是想对spark源码编译部署spark是用scala语言编译的spark源码https://gitee.com/pingfanrenbiji/spark
https://gitee.com/pingfanrenbiji/sparkspark提供的编译方式编译的前提是将所有的依赖包都下
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2024-08-14 18:24:48
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本期内容：1、解密Spark Streaming运行机制2、解密Spark Streaming架构上期回顾：1、技术界的寻龙点穴，每个领域都有自己的龙脉，Spark就是大数据界的龙脉，Spark Streaming就是Spark的龙血；2、采用了降维(把时间Batch Interval放大)的方式，进行案例演示实战，得到的结论是：特定的时间内是RDD在执行具体的Job； 一、解密Spar
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2024-05-17 17:30:18
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作者 / Yuri Blaise, Product Manager, Android为了帮助开发者们更轻松地打造高质量应用，Android Studio 团队深入调研，为大家带来了最新稳定版 Android Studio Dolphin ? (2021.3.1 版)。该版本聚焦三大主题: Jetpack Compose、Wear OS 及开发效率。对于&n
话说某天，simeon丢一个某气象什么的JSP站后台过来，直接在浏览器输入进去，弹窗。于是禁了JS，直接看到后台，但只有发现有两个链接的JSP文件top.jsp和menu.jsp,后来仔细找了一下，发现一个上传地址，虽然没有上传成功，但发现上传用的是某jsp的文件管理程序（也是某webshell)，于是构造地址，真接下载/etc/shadow,丢给simeon，一下子破出来一个普通用户密码是123
原创
2009-11-13 14:49:03
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Spark Streaming1. 目标1.1. 掌握Spark Streaming的原理1.2. 熟练使用Spark Streaming完成流式计算任务2. Spark Streaming介绍2.1. Spark Streaming概述2.1.1. 什么是Spark StreamingSpark S
做移动开发大多数的时候跟手机界面打交道，也就是说你只能在电脑上开发写代码，最终效果是确是在另外一个终端看到的。虽然各种浏览器为开发者提供了很多模拟手机设备的功能，这些功能总体来说基本可以满足我们对于调试移动设备的需求，但是模拟毕竟是模拟，它不能真正做到实现真机一样的效果。经常遇到在chrome模拟器上样式显示正常，在手机上却出现样式错误的情况，在PC端模拟器运行正常,在真
## 如何实现“中国spark网站”
在本教程中，我们会指导一位刚入行的小白开发一个简单的“中国spark网站”。为此，我们将分为几个步骤，并详细解释每个步骤所需的操作和代码。
### 1. 项目流程表
以下是实现“中国spark网站”的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------|------
# Spark 实践网站开发指南
作为一名初学者，开发一个简单的“Spark 实践网站”可能会让你感到困惑。本文将帮助你理解开发的整体流程，并为你提供逐步的指导。我们将使用 Apache Spark 作为数据处理引擎，并引入一个基本的网页界面来展示数据处理结果。
## 开发流程
下面是实现这个项目的各个步骤：
| 步骤 | 描述
Overview（概述）
在较高的层次上，每个Spark应用程序都包含一个驱动程序，该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。 Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集（RDD），它是跨群集节点分区的元素集合，可以并行操作。 RDD是通过从Hadoop文件系统（或任何其他Hadoop支持的文件系统）中的文件或驱动程序中的现有Scala集合开始并对其进行转换来创建的。用户还可以要求Spa
背景 本次将使用某网站的消费和访问记录来进行相关用户行为的挖掘练习，相关测试数据文件已经上传csdn，下载地址：a.数据格式csv、parquet、orc读写性能和方式），数据分为两部分：user.json和userLog.json。分别为用户信息和用户行为信息，详情如下：user.jsonuserID:String,name:St
