目录Spark计算模型Spark程序模型小结弹性分布式数据集(resilient distributed dataset,RDD)RDD简介RDD的两种创建方式RDD的两种操作算子Transformation(转换)Action(行动)RDD的重要内部属性RDD与DSM的异同DSMRDD与DSM的区别Spark的数据存储算子的分类及功能算子的分类Value型Transformation算子输入分区
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2023-07-21 14:41:35
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1、创建一个1-10数组的RDD，将所有元素*2形成新的RDD
2、创建一个10-20数组的RDD，使用mapPartitions将所有元素2形成新的RDD
3、创建一个元素为 1-5 的RDD，运用 flatMap创建一个新的 RDD，新的 RDD 为原 RDD 每个元素的 平方和三次方 来组成 1,1,4,8,9,27..
4、创建一个 4 个分区的 RDD数据为Array(10,20,
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2023-10-13 22:32:50
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01为什么需要逻辑回归？从前面的学习中知道，线性回归对数据的要求非常严格，比如自变脸必须满足正态分布，特征之间的多重共线性需要消除，实际生活中的数据无法彻底满足这些要求，因此它在现实场景中的应用效果有限。为了解决那些不满足线性回归的严格要求的数据分析需求，我们需要逻辑回归。逻辑回归由线性回归变化而来，它对数据的要求没那么高，分类效力很强，对数据不需要做消除多重共线性之类的预处理。逻辑回归有以下三个
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2024-08-02 08:54:13
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当使用Maven构建好项目后，现在要开始学习Spark的设计及具体实现，就是源码了。
在Google上查到的比较多的IDE就是Scala + Eclipse , Scala + NetBeans和Scala + IntelliJ Idea. 因为以前一直使用的Eclipse,所以Scala + Eclipse当然是优选了。
下了一个ScalaIDE,
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2023-12-07 00:05:41
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# Java Spark Demo：大数据处理的利器
随着大数据时代的到来，数据处理和分析的需求不断增加。Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，提供了快速、通用的数据处理能力。本文将通过一个Java示例，向大家介绍如何使用Spark进行数据处理，并通过流程图和关系图来帮助理解。
## 什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个开源的集群计算框架，它具有高
原创
2024-08-14 03:29:31
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1.github代码ht
原创
2023-01-06 14:16:06
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import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.api.java.function._
import org.apache.spark.streaming.api._
// 
原创
2014-07-17 14:51:28
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# Spark案例介绍及示例
## 什么是Spark
Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，可以用于大规模数据处理、机器学习等任务。它提供了丰富的API，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等模块，使得用户可以方便地进行数据处理和分析。
Spark基于内存计算，可以比传统的MapReduce处理框架更快地处理数据。它支持多种数据源，包括HDFS、HBas
原创
2024-04-16 03:10:30
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本文将会介绍四个Demo案例，分别是updateStateByKey算子的使用，SparkStreaming写入MySQL，窗口函数使用和黑名单过滤。。。案例一、updateStateByKey算子的使用首先先看一下updateStateByKey的介绍 这个算子可以在保持任意状态下去更新信息，但是有两个要求：状态可以是任意类型定义状态的更新，要用函数指定更新前的状态和更新后的状态需求：统计到目前
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2024-06-04 08:12:33
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一个Spark应用开发的简单例子这个实验楼上的项目题目是某年《高校云计算应用创新大赛》里的最后一道题，题目是莎士比亚文集词频统计并行化算法。下面是我通过实验楼的教程的学习记录。目录一个Spark应用开发的简单例子我需要做的准备工作复习编程模型项目准备题目的具体描述啥是停词表资源下载开搞初始化_spark启动_创建基本对象_创建RDD我需要做的准备工作复习编程模型Spark 上开发的应用程序都是由一
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2023-07-18 22:56:18
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当我对Scala（Spark的编写语言）感兴趣时，我在2013年底首次听说了Spark。 一段时间后，我做了一个有趣的数据科学项目，试图预测《泰坦尼克号》的生存情况 。 事实证明，这是进一步介绍Spark概念和编程的好方法。 我强烈建议有志向的Spark开发人员寻找入门的地方。 如今，Spark已被Amazon，eBay和Yahoo!等主要公司采用。 许多组织在具有数千个节点的群集上运行S
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2024-01-09 13:12:09
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  其实小编写这篇文章的目的就是，前两天突然对spark心血来潮，想重温一下scala编写spark，知识嘛要温故知新，虽然现在写的比较少，但是平时花一小时复习复习，看看官网，对知识的巩固和深入有莫大的好处，于是乎小编就从网上搜了搜关于spark的一些入门案例，搜了半小时发现，基本上都是Wordcount，或者一些简单的调用API，让小编实在有些无从下手，于是乎小编就突发奇想，
原创
2019-05-19 10:13:59
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Spark练习题数据Spark练习题的数据可以通过URL链接下载，均是免费！然后再项目中新建一个data目录，将数据放在data目录下学生信息表(data/students.txt)：学生分数表(data/score.txt)：学生科目表(data/subject.txt)：依赖pom.xml文件需要导入的依赖<dependencies>
<!-- https://mvn
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2023-10-21 10:06:11
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1.map算子任何类型的RDD都可以调用map算子；在java中，map算子接收的参数是Function对象，在Function中，需要设置第二个泛型类型为返回的新元素的类型；同时，call()方法的返回类型也需要与第二个泛型的返回类型一致。在call()方法中，对原始RDD中的每一个元素进行各种处理和计算，并返回一个新的元素，所有新的元素组成一个新的RDD。private static void
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2023-08-10 19:18:30
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# Spark3 Demo: 介绍与示例
## 什么是Spark3
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，具有强大的内存计算功能。它是基于内存计算的分布式计算系统，能够高效地处理大规模数据集。Spark3是Spark的第三个主要版本，带来了许多新功能和改进。
Spark3引入了许多新功能，包括Scala 2.12支持、更好的SQL性能、更多的数据源和连接器、更好的Pyt
原创
2024-04-26 07:39:35
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本节书摘来自华章计算机《Scala机器学习》一书中的第3章，第3.5节,作者：[美] 亚历克斯·科兹洛夫（Alex Kozlov），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.5 Spark的性能调整虽然数据管道的高效执行是任务调度器优先考虑的，这是Spark驱动的一部分，有时Spark需要人为给出一些提示。Spark调度主要与两个参数有关：CPU和内存。当然其他资源（如磁盘和网络I
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2024-10-27 07:06:17
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程序员找开源项目可以逛github,碰到编程问题可以在stackoverflow提问。而且程序员研究学习技术经常会关注大神的博客，如云风,刘未鹏,阮一峰。相信网上经常会推荐给新手程序员这些博客或者网站。大家也都见过不少了，好与坏也都清楚。 不过，今天笔者要分享的另外5大影响深刻的网站，并不是每个程序员都用过哦!0、CodeprojectCodeproject和其他社区大有不同，code
以下源码都摘自 golang 1.16.15 版本。1. channel 底层结构Golang 中的 channel 对应的底层结构为 hchan 结构体（channel的源码位置在Golang包的 runtime/chan.go）：type hchan struct {
qcount uint // buf当前元素的数量
dataqsiz uint
官方的demofrom numpy import array
from math import sqrt
from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.clustering import KMeans, KMeansModel
sc = SparkContext(appName="clusteringExample")
# Load
原创
2023-06-01 14:21:15
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./bin/spark-submit ~/src_test/prefix_span_test.py source code:import os
import sys
from pyspark.mllib.fpm import PrefixSpan
from pyspark import SparkContext
from pyspark import SparkConf
sc =
原创
2023-05-31 10:55:36
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