spark数据分析
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2023-08-29 14:10:39
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Excel迷你图工具Sparklines 插件是一款可以制作excel迷你图的应用工具，通过该软件，用户可以制作各种excel的图标小工具，主要用于评估指标走势的优劣、好坏与波动区间范围，能够帮助用户更直观的查看各类图形增长趋势，可以更好的呈现一类指标一段时间的走势或者不同状况下的状态等，增加如表的观赏性，需要的朋友赶快下载试试吧！软件功能1、添加标签选择数据系列：此下拉框显示可标签的数据系列选择
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2023-08-11 17:02:11
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数据清洗时数据科学项目的第一步，往往也是最重要的一步。 本章主要做数据统计（总数、最大值、最小值、平均值、标准偏差）和判断记录匹配程度。Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤： 1. 在输入数据集上定义一组转换。 2. 调用action，用以将转换后的数据集保存到持久存储上，或者把结果返回到驱动程序的本地内存。 3. 运行本地计算，本地计算处理
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2023-08-13 15:19:08
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什么是Spark Shuffle
• 问题：每一个key对应的value不一定都是在一个partition中，也不太可能在同一个节点上，因为RDD是分布式
的弹性的数据集，他的partition极有可能分布在各个节点上。
• 如何聚合？
– Shuffle Write：上一个stage的每个map task就必须保证将自己处理的当前分区中的数据相同的key写入一
个分区文件中，可能会写入多
接触Spark也有一段时间了，最开始一直都是上网看一些博客，自己搭建个虚拟机倒腾，都是一些零散的学习，回头想想还是有必要系统性的学习、理解一遍，本系列博客将会参照spark 官方文档上来一一讲解，但是也不会仅仅只是翻译（翻译也不全面），其中还会加上一些自己的理解、在项目中的一些所见所闻，希望自己能够慢慢成长起来，如果理解有误还请各
目录数据说明需求1：Top10 热门品类需求说明实现方案一需求分析需求实现实现方案二需求分析需求实现实现方案三需求分析需求实现需求 2：Top10 热门品类中每个品类的 Top10 活跃Session 统计需求说明需求分析需求实现 数据说明在前面的博客中已经介绍了了 Spark 的基础编程方式，接下来，再看下在实际的工作中如何使用这些 API 实现具体的需求。这些需求是电商网站的真实需求，所以在
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2023-11-06 18:42:48
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场 景《Shell语言调用SparkSQL抽取业务DB数据到hadoop集群》讲述了如何将业务库的数据etl到hadoop集群ods层，在hadoop集群上经过spark，hive控件处理dwd层，dm层以及app层后，很多需要还是需要将集群的数据再分发到集群外，比如数据导成excel，csv，数据回写到mysql，sql server等等，也找了很多大数据工具，感觉都不是很灵活，于是乎就自己用p
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2023-10-24 14:49:43
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1.Spark是什么？定义：Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。RDD是一种分布式内存抽象，其使得程序员能够在大规模集群中做内存运算，并且有一定的容错方式。而这也是整个Spark的核心数据结构，Spark整个平台都围绕着RDD进行统一分析引擎？spark是一款分布式内存计算的统一分析引擎，其特点是对任意类型的数据进行自定义计算。spark可以计算：结构化，非结构化等各种类型
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2023-08-01 19:21:10
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Example代码分析 val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1));
// 获得一个DStream负责连接 监听端口:地址
val lines = ssc.socketTextStream(serverIP, serverPort);
// 对每一行数据执行Split操作
val words = lines.flatMap(_.
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2023-10-09 20:44:22
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Spark读取Excel文件的需求愈发广泛，尤其在数据分析和机器学习领域，数据源的多样性使得处理Excel文件成为必要。Jupyter、DataFrame等技术需要快速访问这些文件，以保证在数据学习和分析过程中的高效性。本文将系统性地介绍如何利用Apache Spark读取Excel文件，包括相关技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论。
在我们的分析中，可以使用四象限图来总结Spark
Spark 处理中文乱码问题（UTF-8编码）问题场景要用spark处理一大堆微信日志数据，日志存放在HDFS上，是xml格式，里面有大量的中文。用scala + java实现了xml的处理逻辑，其中有一步是要获取xml中的一个title字段，中文。不管怎么抓取，最终得到的中文都会变成一堆“？？？？？”，乱码了。从xml中获取非中文字段，没有任何问题。也就是说，代码的逻辑是没什么问题的。 
一点前言直接来说，这种很多程序员的梦想~ 撸了大半辈子的代码，号称可以把宇宙Coding出来，结果到了Excel这块卡主了。我就是想写SQL去查Excel，不喜欢记住那么多Excel操作! 好在，我们这个世界变化很快，Excel新的版本号称是支持python的，也准备支持js，不过有个问题是当年一直追随window的程序员因为技术提升有了Mac了，新版本的office目测还收费,en~ 我在玩Sp
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2023-08-29 13:29:31
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最近很多人都问我，为什么感觉数据分析越学越乱，经常是学了一大堆名词，真正遇到问题的时候却更多是直接套用模型，很难将这些理论联系起来。这其实就回归到了一个至关重要的问题：数据分析的本质是什么？事物都是万变不离其宗的，一切外在的方法都是为了事物本质而服务的，数据分析自然也不例外，今天我们就来探讨一下数据分析的本质。 数据分析的本质其实绝大多数的数据分析问题，都可以归纳为一个问
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2024-03-29 08:08:15
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Spark及其生态简介一、Spark简介二、Spark Core简介三、Spark SQL简介四、Spark Streaming五、Spark MLlib六、GraphX七、集群管理器八、Spark的用户和用途 一、Spark简介Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台，官网上的解释是：Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。 Spark 适用于各种各样原先需要
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2023-10-03 20:09:40
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前言Spark的性能优化案例分析（上），介绍了软件性能优化必须经过进行性能测试，并在了解软件架构和技术的基础上进行。今天，我们通过几个 Spark 性能优化的案例，看一看所讲的性能优化原则如何落地。如果你忘记了性能优化的原则，可以返回上一期复习一下。参考spark submit参数及调优Spark 性能优化基于软件性能优化原则和 Spark 的特点，Spark 性能优化可以分解为下面几步。1. 性
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2024-04-07 20:09:42
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目录什么是spark： 功能历史上和hadoop的区别：spark的五大核心模块：➢ Spark Core什么是spark：简单一点Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。属于mapreduce的加强版本，结合了其优点而且spark是可以将数据保存在内存中从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的
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2023-08-10 14:14:42
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Spark内存溢出
堆内内存溢出
堆外内存溢出堆内内存溢出java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit execeeded
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
具体说明
Heap size JVM堆的设置是指java程序运行过程中JVM可以调配使用的内存空间的设置.
JVM在启
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2023-08-23 10:06:59
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JavaScript在前端领域占据着绝对的统治地位，目前更是从浏览器到服务端，移动端，嵌入式，几乎所有的所有的应用领域都可以使用它。技术圈有一句很经典的话“凡是能用JavaScript实现的东西，最后都会用JavaScript实现”。 Excel 电子表格自 1980 年代以来一直为各行业所广泛使用，至今已拥有超过3亿用户，大多数人都熟悉 Excel 电子表格体验。许多企业在其业务的各个环节中使用
前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执
# 使用Spark进行分析
## 简介
在这篇文章中，我将向你解释如何使用Spark分析数据。Spark是一个强大的开源分布式计算系统，它可以处理大规模数据集并提供高性能的数据处理能力。通过使用Spark，我们可以对数据进行复杂的分析和挖掘。
## 分析流程
以下是我们实现“Spark分析”的整个流程。你可以通过下面的表格来了解每个步骤的具体内容。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-01-28 05:53:40
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