第十四课Spark里面一个Stage里面跑1000个步骤，在默认情况下产生一次结果。在Hadoop MR中，会产生999次结果。Spark是分布式函数编程的抽象。RDD是只读分区的集合。 不能让它立即计算，要不然就会产生中间结果。 RDD的产生是Lazy的。开始Spark只做数据标记比如flatmap在构造中new RDD（this，。。。） 把父RDD传了进去，每次构造RDD就像函数展开。f(x
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2024-02-22 23:33:04
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进行本实训之前，建议把教材《Hadoop大数据开发实战（杨力 著）》第56~67页的HDFS SHELL命令先练习一下，书上的命令比较基础=======================HDFS的基本SHELL操作命令========================【实验描述】Hadoop提供HDFS分布式文件系统交互的SHELL命令，通过了解Hadoop Shell命令的用法。掌握对Hadoop分
一、实验概述：【实验目的】掌握Spark计算环境的搭建方法；掌握Scala/Python语言下的Spark基本程序设计方法。【实验要求】保存程序，并自行存档；最终的程序都必须经过测试，验证是正确的；认真记录实验过程及结果，回答实验报告中的问题。【实施环境】（使用的材料、设备、软件） Linux操作系统环境，VirtualBox虚拟机，Hadoop、Spark等程序。二、实验内容第1题 Spark计
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2023-11-26 14:24:56
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3.5 常见的转化操作和行动操作 3.5.1 基本RDD 1. 针对各个元素的转化操作 两个最常用的转化操作是map()和filter()。转化操作map()接受一个函数，把这个函数用于RDD中的每个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值。而转化操作filter()则接收一个函数，并将RDD中满足该函数的元素放入新的RDD中返回。 inputRDD{1，2，3，4}
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2024-01-21 10:54:13
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在我的Spark实验分析过程中，我逐步深入探讨了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及安全加固等多个方面的知识。接下来，我将分享我在这方面的具体心得体会。
## 环境配置
为了有效地进行Spark实验，需要对环境进行适当的配置。以下是我所采用的环境配置流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始配置环境] --> B[安装Java环境]
A
Spark是Berkeley AMP实验室研究的最新成果。它是一个基于内存有容错性能的通用的集群计算框架。它的主要目的是用来处理iterative算法（机器学习）和iteractive查询（数据挖掘的一些工具）。这两种应用场景的共同点是对一个基本不变的数据集会重复访问。而mapreduce对这样的算法的处理性能比较一般。Spark的具体原理不在这里讲述，有兴趣的朋友可以去http://www.sp
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2024-03-10 23:51:49
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在idea中进行操作//System.setProperty("hadoop.home.dir","+hadoop路径")去解决could not locate winutils.exe的问题
//spark配置，指定任务的名称，指定资源管理器等
val conf=new Sparkconf()
//本地模式（方便实验，开启本地的进程执行程序）
conf.setMaster("local"
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2023-11-06 21:51:16
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写这篇小总结是因为前段时间是自己业余时间对Spark相关进行了些探索，接下来可能有别的同事一起加入，且会去借用一些别的服务器资源，希望可以借此理下思路。实践Spark的原因在之前Spark简介及安装的文章前面，介绍了Spark在大数据处理领域的一个定位，以及AMP实验室构建的生态圈，总之我定义Spark为一个值得研究的东西，包括他的实现语言Scala，底层的资源管理Mesos/YARN。对于Spa
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2024-04-17 10:29:49
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# HBase Shell命令实验心得
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用HBase Shell命令进行实验。HBase Shell是HBase的命令行工具，可以用于管理和操作HBase数据库。在本文中，我将向你展示整个实验的流程，并为每个步骤提供详细的说明和示例代码。
## 实验流程
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(连接
原创
2023-08-24 04:27:34
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# Spark实验报告心得
在大数据时代，Apache Spark 作为一种强大的大数据处理框架，已经越来越多地被广泛应用。通过最近的实验，我对 Spark 的核心概念和功能有了更深入的理解。在这篇文章中，我将分享我的实验心得，并附上相应的代码示例。
## Spark的基本概念
Apache Spark 是一个统一的分析引擎，适用于大规模数据处理。其重要特性包括内存计算速度快、支持批处理与流
在完成Spark实验报告的过程中，尤其是在深入理解其功能与性能时，我收获了不少经验和心得。以下是我对Spark实验的总结，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案以及生态集成等各个方面的详细记录。
### 环境配置
为了顺利运行Spark实验，首先需要确保系统环境的配置正确无误。以下是我应用的配置流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[准备开发环境]
1.spark执行原理图 spark程序启动后创建sparkContext作为程序的入口，sparkContext可以与不同类的集群资源管理器（Cluster Manager）进行通信，从而获得程序运行所需要的资源， 获取到集群中其他工作节点（worker node）上对应的Executors,之后sparkContext将任务分发给executor进行执行。 1) 构建Spark Applic
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2024-10-08 18:27:18
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实验指导：18.1 实验目的1． 了解Spark Streaming版本的WordCount和MapReduce版本的WordCount的区别；2． 理解Spark Streaming的工作流程；3． 理解Spark Streaming的工作原理。18.2 实验要求要求实验结束时，每位学生能正确运行成功本实验中所写的jar包程序，能正确的计算出单词数目。18.3 实验原理18.3.1 Spark
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2023-12-08 10:34:17
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RDD操作类型 名称描述RDD操作类型transformation从一个已有的数据集创建一个新数据集。惰性执行action返回一个值到driver端，在一个数据集计算后。非惰性执行persist(cache)持久化或缓存RDD。惰性执行 Understanding closuresspark的一个重要点，当代码在集群执行时，理解变量和方法的范围和生命周期。RDD的超出它们范围修
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2023-11-07 10:55:39
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RDD及其特点1、RDD是Spark的核心数据模型，但是个抽象类，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集）3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；
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2023-10-11 15:49:45
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# HBase 基础操作实验心得
HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，适合处理大规模数据存储。对于新手来说，掌握 HBase 的基础操作是非常重要的。本文将详细介绍如何进行 HBase 的基础操作，并分享一些实验心得。
## 流程概述
以下是 HBase 基础操作的主要流程：
| 步骤 | 描述 |
|--------
目录一、了解Scala1.1 了解Scala语言1.2了解Scala特性1.3 函数组合器1.3.1 map()方法1.3.2foreach()方法1.3.3flter()方法1.3.4flatten()方法1.3.5flatMap()方法1.3.6.groupBy()方法二、Scala编程基础2.1创建RDD2.1.1从内存中读取数据创建RDD2.1.2从外部存储系统中读取数据创建RDD2.2R
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2024-06-01 12:08:24
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RDD编程RDD是什么弹性分布式数据集RDD是Spark中不可变的分布式对象集合，每个RDD被分为多个分区，分区运行在集群不同节点上。我们可以通过Java、Scala、Python语言操作RDD，进行数据的处理。RDD操作类型转化操作(transformation)
转化操作指将一个RDD转换成另一个RDD，就像我们将List转换成Map一样。行动操作(action)
行动操作指将RDD计算出一个
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2024-08-14 16:02:12
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实验一： JavaScript基础1．打印金字塔直线，要求有24行直线，分别使用for和while 循环实现。使用for循环实现<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title></title>
</head>
<body&g
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2024-04-10 13:33:28
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# Spark SQL 实验报告心得
## 引言
在大数据处理的潮流中，Apache Spark 无疑是一个重要的角色。作为一个开源的分布式计算框架，Spark 提供了强大的处理能力，不仅支持大规模数据的计算，还能进行复杂的数据处理，尤其是通过 Spark SQL，为用户提供了高效的查询和分析能力。在这篇文章中，我将分享我在进行 Spark SQL 实验中的心得体会，并通过代码示例来演示其基本
