# 使用Java SparkSession和POM依赖构建Spark应用程序
在大数据领域中，Apache Spark是一个非常流行的开源分布式计算系统，它提供了高效的数据处理能力和灵活的编程接口。在Java中使用Spark，我们需要使用SparkSession类来创建Spark应用程序的入口点，并在项目中添加适当的POM依赖以确保能够顺利构建和运行Spark应用程序。
## 什么是Spark
原创
2024-07-10 03:49:08
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# 使用 IntelliJ IDEA 和 Maven 项目引入 Apache Spark
在这个快速发展的数据处理世界中，Apache Spark 已成为处理大规模数据的重要工具。对于刚入行的小白来说，如何在 IntelliJ IDEA 中创建一个 Maven 项目并引入 Spark 可能有点复杂。别担心！这篇文章将详细指导你完成整个过程。
## 流程概述
在进行任何操作之前，我们先明确一下
class pyspark.sql.SparkSession(sparkContext, jsparkSession=None)用DataSet和DataFrame编写Spark程序的入口SparkSession的功能包括：创建DataFrame以关系型数据库中表的形式生成DataFrame，之后便可以执行SQL语句，适合小数据量的操作读取.parquet格式的文件，得到DataFrame执行如下
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2024-02-05 14:24:09
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# 实现SparkSession的步骤
## 1. 引入SparkSession类
首先，你需要在代码中引入SparkSession类。SparkSession是Spark 2.0引入的概念，它是Spark 2.0中创建和管理Spark应用程序的入口点。
```python
from pyspark.sql import SparkSession
```
## 2. 创建SparkSessi
原创
2023-11-23 07:22:23
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# Java引入SparkSession
Apache Spark是一个快速、通用的数据处理引擎，可以进行大规模数据处理。在Java应用程序中使用Spark，我们需要通过SparkSession来管理Spark应用程序的各个功能。
## SparkSession简介
SparkSession是Spark 2.0引入的新概念，用于替代之前的SQLContext和HiveContext。Spar
原创
2024-06-09 05:11:51
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本地idea调试spark2.x程序
1.构建使用idea 构建maven 项目选择org.scala-tools.archetypes:scala-archetype-simple，然后一直点next,maven最好选中本地配置国内源的而不适用idea自生的。工程创建好后，点击Event Log修改pox.xml文件(设置scala的版本默认创建为2.7.0的)Error:sca
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2023-06-26 10:14:14
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目录代码修改UserVisitSessionAnalyzeSpark.java本篇文章将介绍033.用户访问session分析-session聚合统计之重构过滤进行统计。代码修改UserVisitSessionAnalyzeSpark.java// 接着，就要针对session粒度的聚合数据，按照使用者指定的筛选参数进行数据过滤
// 相当于我们自己编写的算子，是要访问外面的任务参
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2024-07-15 02:32:20
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在上看了很多关于配置AOP的文章，不是很复杂就是省略了很多步骤。本文用最简单并且最清晰的方法从导入依赖到AOP底层原理。逐步讲解SpringAOP的相关操作帮你快速了解AOP。 目录通过Maven仓库导入相关依赖AOP（开始）AOP术语AOP五种通知AOP相同切入点的抽取有多个增强类对同一个同一个方法进行增强通过Maven仓库导入相关依赖文件结构：pom.xml:<?xml ver
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2024-07-23 08:29:37
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# 了解 Spark Shell 和 SparkSession
## 什么是 Spark Shell？
在学习和使用 Apache Spark 时，我们经常会接触到 Spark Shell。Spark Shell 是 Spark 提供的一个互动式的控制台，可以让用户在不需要编写完整的应用程序的情况下即时执行 Spark 任务。通过 Spark Shell，用户可以在命令行中运行 Spark 代
原创
2024-05-29 04:34:24
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原标题：spark开发环境详细教程1：IntelliJ IDEA使用详细说明问题导读1.IntelliJ IDEA是否可以直接创建Scala工程？2.IntelliJ IDEA安装，需要安装哪些软件？3.IntelliJ IDEA如何安装插件？各种开发环境的搭建，其实都是听简单。甚至我们可以通过命令行来开发。而且最原始的编程，其实可以通过文本或则cmd即可。还有maven，sbt等。后来的发展过程
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2024-10-22 14:58:15
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许多人使用Python和Sklearn开始了他们的机器学习之旅。如果您想使用大数据，则必须使用Apache Spark。可以使用Pyspark在Python中使用Spark。但是，由于Spark是用Scala编写的，因此使用Scala可以看到更好的性能。市面上有很多关于如何在计算机上启动和运行Spark的教程，所以我这里就不详细介绍了。我这里只建议快速入门的两种方法是使用docker
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2024-06-11 22:25:30
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jar包无法直接通过
pom远程仓库下载，需要从自己本地
引入的时候。方法一配置
pom文件如下：将本地jar包
引入工程，systemPath为jar所在的本地路径<dependency>
<groupId>com.aliyun.vod</groupId>
<artifactId>upload</art
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2023-06-13 14:56:40
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# Sparksession的pom修改教程
## 简介
在使用Spark进行开发时，我们通常会使用Sparksession来创建一个与Spark集群的连接。在使用Sparksession之前，我们需要在项目的pom文件中添加相应的依赖。
本文将介绍如何修改IDEA中的pom文件，以添加Sparksession所需的依赖。
## 整体流程
在开始修改pom文件之前，我们需要确保以下几个步
原创
2023-08-21 03:19:19
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转载自: 1 maven本地仓库认识maven本地仓库中的jar目录一般分为三层：图中的1 2 3分别如下所示： 1 groupId
2 artifactId
3 version
4 jar包的依赖 如果要将maven本地仓库中的jar包添加到项目中，直接打开4 xx.pom文件，将改jar包的相关依赖复制pom.xml文件中即可。2
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2023-07-16 21:41:00
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1 maven本地仓库认识maven本地仓库中的jar⽬录⼀般分为三层：分别如下1 2 3所⽰：1 groupId 2 artifactId 3 version 4 jar包的依赖如果要将maven本地仓库中的jar包添加到项⽬中，直接打开4 xx.pom⽂件，将改jar包的相关依赖复制pom.xml⽂件中即可。2 将本地jar包添加到本地仓库2.1 添加ja
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2023-06-16 22:44:38
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# Spark Java 中设置 SparkSession 的完整指南
在大数据处理的领域中，Apache Spark 是一个强大的工具，它能够高效地处理海量数据。而要在 Java 中使用 Spark，首先需要设置一个 `SparkSession`。本文将为你详细讲解如何在 Java 中创建和配置一个 `SparkSession`。
## 整体流程
创建和配置 `SparkSession`
1 搭建环境前写个demo代码； 2 安装配置jdk1.8； 3 安装配置scala2.11.18； 4 导入pom.xml中依赖jar； 5 下载Hadoop的bin包,设定环境变量HADOOP_HOME，值为解压后的目录(http://hadoop.apache.org/releases.html下载)； 6 下载winutils.exe将其放到$HADOOP_HOME/bin/目录下(htt
SparkSession配置获取客户端import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFacto
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2023-05-22 16:51:15
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场 景手写Spark的时候，每个程序的主入口都会用到SparkConf,SparkContext,HiveContext或者SparkSession,那么这三者之间有什么联系呢？ 首先,带Context （SparkContext，HiveContext等，后续简称Context）关键字和SparkSession是Spark程序的主入口，SparkConf是加载环境配置信息，举个不恰当的比喻，
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2024-01-14 23:47:01
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SparkSession是Spark 2.0引如的新概念。SparkSession为用户提供了统一的切入点，来让用户学习spark的各项功能。 在spark的早期版本中，SparkContext是spark的主要切入点，由于RDD是主要的API，我们通过sparkcontext来创建和操作RDD。对于每个其他的API，我们需要使用不同的context。例如，对于Streming，我们需要使用S
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2024-02-04 22:01:02
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