完整代码如下package cn.spark.study.core;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import
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2024-07-08 14:33:59
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1.简介 在本文中，我们将快速介绍Spark 框架。Spark 框架是一个快速开发的 Web 框架，其灵感来自 Ruby 的 Sinatra 框架，并围绕 Java 8 Lambda 表达式理念构建，使其比使用其他 Java 框架编写的大多数应用程序更简洁。如果您想在使用 Java 开发 Web API 或微服务时获得类似Node.js的体验，这是一个不错的选择。使用 Spark，您只需不到 1
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2023-07-21 19:46:55
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Spark Shell 基础 Spark 的 shell 作为一个强大的交互式数据分析工具，提供了一个简单的方式来学习 API。它 可以使用 Scala(在 Java 虚拟机上运行现有的 Java 库的一个很好方式) 或 Python。在 Spark 目录里使用下面的方式开始运行：./bin/spark-shellSpark 最主要的抽象是叫Resilient Distributed Datase
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2024-06-25 12:09:00
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http://blog.csdn.net/lizhongfu2013/article/details/9262145 importjava.net.URI; import java.util.Arrays; import java.io.*; import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.conf.C
原创
2021-09-02 17:43:37
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Spark的Java API例子详解 import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import
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2023-09-09 22:12:06
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java代码提交spark程序（适用与和前端接口对接等）最近项目需要springboot接口调用触发spark程序提交，并将spark程序运行状态发回前端，需要出一版接口代码。 百度了好多，但是实际测试都有bug，要么提交不上去，要么运行状态发不回去，于是结合百度的代码自己写了一版。 废话不多说，直接上代码：pom文件：<dependencies>
<dependency>
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2023-08-29 11:18:11
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# 用Java编写Spark程序
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，它提供了高级API，可以轻松地在大规模数据集上执行并行计算。Spark支持多种编程语言，包括Java，Scala和Python。在本文中，我们将重点介绍如何使用Java编写Spark程序。
## Spark程序的基本结构
Spark程序通常由以下几个部分组成：
1. 创建SparkSession：Spa
原创
2024-06-22 03:30:39
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# 用Java编写Spark程序
## 1. 什么是Spark
Apache Spark是一个开源的集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，后来由Apache软件基金会维护。Spark提供了高级的API，可以通过Java、Scala、Python和R等语言进行编程，支持快速、通用的大规模数据处理。
## 2. Spark程序的编写
### 2.1 环境准备
在编写Spa
原创
2024-07-09 04:45:56
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用户自定义函数SparkSQL自带的函数并不能完全满足实际开发中的需求，为了解决这样一个问题，在SparkSQL中用户可以通过 spark.udf 功能添加自定义函数，实现自定义功能。1. UDFUDF是sparkSQL中用户自定义函数，用法和sparkSQL中的内置函数类似；是saprkSQL中内置函数无法满足要求，用户根据业务需求自定义的函数。使用UDF自定义函数案例package com.a
Spark Streaming是构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。Spark Streaming可结合批处理和交互查询，适合一些需要对历史数据和实时数据进行结合分析的应用场景。Spark Streaming设计Spark Streaming是Spark的核心组件之一，为Spark提供了可拓展、高吞吐、容错的流计算能力。如下图所示，Spark Stream
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2024-01-30 00:45:13
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# 实现“idea 编写spark”流程
## 1. 步骤
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载安装 IntelliJ IDEA |
| 2 | 配置 Scala SDK |
| 3 | 创建 Spark 项目 |
| 4 | 编写 Spark 代码 |
| 5 | 运行 Spark 应用程序 |
## 2. 每一步具体操作及代码示例
### 步骤 1：
原创
2024-04-11 03:53:21
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# 编写 Spark UDF
## 介绍
Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据处理任务。其中，用户自定义函数(UDF)是Spark的一项重要功能，它允许开发人员对数据进行自定义处理。本文将介绍如何编写和使用Spark UDF。
## 准备工作
在开始编写Spark UDF之前，我们需要准备以下环境：
- Spark集群：确保你有一个可用的Spark集群，可以通过Hado
原创
2023-11-19 15:57:59
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HBase经过七年发展，终于在今年2月底，发布了 1.0.0 版本。这个版本提供了一些让人激动的功能，并且，在不牺牲稳定性的前提下，引入了新的API。虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API，不过还是应该尽早地来熟悉下新版API。并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合，进行数据的写入与读取。鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少，故作此文。本文将分两部分介绍，第一部分讲
1、join 的使用将一组数据转化为RDD后，分别创造出两个PairRDD，然后再对两个PairRDD进行归约（即合并相同Key对应的Value），元素集合1: {(1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)}元素集合2: {(1, A), (2, D), (3, I), (4, P), (5, Y)}集合1和集合2进行join:{(1, (1, A
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2023-07-17 14:12:10
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我们自己编写了spark代码后;放到集群中一执行，就会出现问题，没有序列化、指定的配置文件不存在、classnotfound等等。这其实很多时候就是因为我们对自己编写的spark代码执行流程的不熟悉导致的，源码阅读可以解决，但源码不是每个人都能看懂或能看进去的，下面我们就来讲一下，我们自己写的spark代码究竟是这么执行的。从执行的过程可分为三个部分来分析main方法，RDD处理方法，
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2023-12-12 14:11:15
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因为工作需要，再整理spark基础的相关知识，所以在这里进行部分自己想法的整理，大家一起讨论、交流首先是对于spark API的介绍，在saprk的官方网站的定义里面，对于spark的API的解释是可以支持Java、scala、python以及R语言四种在当今程序员世界中排名相当靠前的语言，那么，这四种语言有什么区别呢？因为spark是使用scala和java联合编写的，所以基于JVM编程的jav
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2023-09-04 21:02:51
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package com.hand.study;
import scala.Tuple2;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java
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2023-08-29 11:17:05
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一、Spark简介 1、什么是Spark 发源于AMPLab实验室的分布式内存计算平台，它克服了MapReduce在迭代式计算和交互式计算方面的不足。 相比于MapReduce，Spark能充分利用内存资源提高计算效率。 2、Spark计算框架 Driver程序启动很多workers,然后workers在（分布式）文件系统中读取数据后转化为RDD（弹性分布式数据集），最后对R
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2023-08-06 08:55:15
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在处理Spark编程时，可能会遇到“spark什么语音编写”这个问题。这个问题通常和数据处理框架及语言的交互性有关，特别是在使用Scala、Java或Python等不同的编程语言时。以下是解决这一问题的详细过程。
### 问题背景
在现代数据处理应用中，Apache Spark被广泛使用，其中有众多的开发语言可供选择。选择合适的语言编写Spark程序对业务来说至关重要，因为它将影响代码的维护性
在进行“odps client编写spark”的工作中，我们会需要一个完整的备份和恢复策略，以确保数据安全和业务连续性。本文将详细介绍备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和监控告警等多个关键环节。
### 备份策略
为确保数据安全，我们需要设计一个系统全面的备份策略。备份的数据不仅包括业务数据，还应考虑到应用程序的配置和运行环境。
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flowchart TD
