# Spark整合Hadoop：数据处理的新时尚
在大数据时代，Apache Spark和Hadoop是两个备受瞩目的开源框架。Spark以其高效的内存计算能力而著称，而Hadoop则以其强大的分布式存储体系——HDFS（Hadoop Distributed File System）而闻名。本文将探讨如何将这两者整合在一起，利用Hadoop的存储能力和Spark的计算能力，进行高效的数据处理。
Hadoop MapReduce 是三者中出现最早，知名度最大的分布式计算框架，最早由 Google Lab 开发，使用者遍布全球（Hadoop PoweredBy）；主要适用于大批量的集群任务，由于是批量执行，故时效性偏低，原生支持 Java 语言开发 MapReduce ，其它语言需要使用到 Hadoop Streaming 来开发。Spark Streaming 保留了 Hadoop Map
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2023-07-11 22:36:57
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2.4 Hadoop编程开发Hadoop框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。本节就MapReduce开发相关内容进行分析，包括HDFS Java API操作、MapReduce原理、MapReduce相关流程组件配置及编程等。最后将给出两个算法：Kmeans算法、Tf-idf算法的动手实践，加深对MapRed
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2023-09-20 10:47:31
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1. Hadoop 简介2. MapReduce3. HDFS 4. 数据采集、存储、计算5. RPC6. 序列化7. Spark 1. Hadoop 简介目前主流的大数据框架大数据框架能处理传统计算技术所无法处理的大型数据集。它不是单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为 Hadoop、Spark 和 Strom：Had
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2023-07-03 20:54:47
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SpringSource发布了Spring for Apache Hadoop 1.0。 开发者能够通过它编写基于Spring Framework的Hadoop应用，还能很容易地与Spring Batch和Spring Integration集成。Spring for Apache Hadoop是Spring Data大型项目的一个子项目，它基于开源的Apache 2.0许可发布。Hadoop应用
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2024-05-30 12:09:15
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一、概述 Spark Streaming是Spark对流式的计算框架，严格意义上说其实并不是真正实时性很高的流式计算，而是以时间片作为批次进行计算。Spark Streaming底层是以Spark Core为基础。 如上图所示，Spark Sreaming 是将流切分成一个一个的批次（batches），然后以批次为单位处理并输出。 Spark Core是以RDD为编程基础，Spark S
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2023-11-28 10:56:16
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随着数据行业的发展，数据量的不断增加，对数据分析挖掘的技术也在逐步更新。如今一提到大数据，业内人士首先就会想到Hadoop、Spark。那么怎么理解Hadoop和Spark让很多人产生迷茫。CDA数据分析研究院认为，Spark是大数据行业的后起之秀，与Hadoop相比，Spark有很多优势。Hadoop能在业内得到充分认可的主要原因是： 1、 Hadoop解决了大数据的可靠存储和处理问题。 2、
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2023-07-12 11:54:42
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一、基本支持
通常我们整合Spring和struts2的目的是让Spring来管理struts2的控制器。也就是说把Action交由Spring来管理，利用IOC的特性把Action注入到业务逻辑中。
为此Spring提供了相应的监听器。通过注册 Servlet 监听器 ContextLoaderListener, Web 应用程序可以加载 Spring 的ApplicationContext 对
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2023-09-20 10:51:20
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# Idea远程开发Hadoop Spark的指南
本文将教您如何通过IntelliJ IDEA进行远程开发，使用Hadoop和Spark进行大数据处理。我们将分步骤讲解该流程，并为每一步提供相关代码及其详细注释。通过本文，您将能够在Hadoop和Spark上运行您的代码，并在IDEA中进行远程调试。
## 整体流程
下面是实现“IDEA远程开发Hadoop Spark”的基本流程：
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需要实现的功能：写访问spark的接口，也就是从web上输入网址就能把我们需要的信息通过提交一个job然后返回给我们json数据。成果展示：通过url请求，然后的到一个wordcount的json结果（借助的是谷歌浏览器postman插件显示的，直接在浏览器上输入网址是一样的效果） 使用的关键技术：java语言编程，springmvc框架，tomcat容器，spark框架，scala相关依赖成体架
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2023-09-19 06:09:19
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目录Maven依赖配置项目yml配置Spark Java配置Main函数示例Spark ServiceSpark Streaming ReceiverSpark向集群提交任务程序jar包运行Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持常规执行图的优化引擎。它还支持一组丰富的更高级别的工具，包括星火SQL用于SQL和
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2023-12-15 22:51:51
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需求:将前些日子采集的评论存储到hbase中思路:先用fastjson解析评论,然后构造rdd,最后使用spark与phoenix交互,把数据存储到hbase中部分数据:1 [
2 {
3 "referenceName": "Apple iPhone XR 64GB 黑色 移动联通电信4G全网通手机 双卡双待",
4 "creationTime": "2019-04
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2023-11-28 20:07:38
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Spark整合yarn原因：在公司一般不适用standalone模式，因为公司一般已经有yarn 不需要搞两个资源管理框架停止spark集群在spark sbin目录下执行
./stop-all.sh
spark整合yarn只需要在一个节点整合, 可以删除node1 和node2中所有的spark 文件1、增加hadoop 配置文件地址vim spark-env.sh
增加 exportH
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2023-05-25 10:53:49
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目的对达梦的数据通过hive/spark进行分析计算，将结果存入hbase。实际情况有两种方式可供选择：1）利用spark与dm的jdbc链接直接读取dm中的数据进行计算，但是spark与hbase无法建立映射所以数据不能直接写入hbase中；2）hive可以与hbase建立映射但是无法与达梦建立连接烦死了Solution1.通过spark与dm的jdbc连接，先把数据导入hdfs。 两种：一种是
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2023-12-19 20:56:19
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文章目录Spark安装须知1.Local 模式1.1 解压缩文件1.2 启动 Local 环境1.3 命令行工具1.4 提交应用2.Yarn 模式2.1 解压缩文件2.2 修改配置文件2.3 提交应用2.4 配置历史服务器3 总结 Spark安装须知Spark官方下载地址：Spark下载地址注意：选择正确的Spark版本，这里Hadoop版本为3.3.3，对应版本软件包为spark-3.2.1-
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2023-12-21 01:56:07
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环境： java 1.8.0 hadoop 2.7.7 windows 10java和hadoop安装路径不能有空格，不然后面会报错，包括IDEA中设置的java路径如果没有安装hadoop，请看Windows安装Hadoop一、IDEA新建Maven项目，项目名称和包名随便取，本项目的项目名为mapreduce-test二、项目结构 其中hdfs包并没有用到，所以不需要三、项目文件的代码pom.
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2023-09-21 09:41:29
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目录： SparkCore架构 Spark架构组成数据多了，因此需要集群，数据都是存放在HDFS 若是在磁盘处理，则使用Hadoop中的MapReduce 若是在内存处理，则使用Spark… 因此Spark的原理就是在内存处理时代替MapReduce，这里介绍Spark的工作原理。 Processing Engine:Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以
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2023-09-02 22:10:15
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概述Hadoop作为最早开源的大数据处理系统，经过多年发展为业界主流架构，并拥有一套完善的生态圈，同时作为应用在HDFS之上的数仓解决方案，通过这么多年发展，是大企业大数据平台广泛采用的方案。但是Hive由于采用的MR计算架构，存在一定性能瓶颈，而各种新兴的大数据处理架构蓬勃发展，如何摆脱MR计算架构，同时兼容Hive架构是很多新兴架构的在技术演进过程中需要考虑的重要点。目前业界SQL引擎基本都兼
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2023-08-07 22:56:14
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Spark SQL主要目的是使得用户可以在Spark上使用SQL，其数据源既可以是RDD，也可以是外部的数据源（比如文本、Hive、Json等）。Spark SQL的其中一个分支就是Spark on Hive，也就是使用Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Sp
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2023-09-04 21:07:37
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【本文详细介绍了SparkSQL的运行架构和解析器，欢迎读者朋友们阅读、转发和收藏！】SparkSQL 运行架构类似于关系型数据库， SparkSQL 也是语句也是由 Projection ( a1 ， a2 ， a3 )、 Data Source ( tableA )、 Filter ( condition )组成，分别对应 sql 查询过程中的 Result 、 Data Source 、 O
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2023-12-09 10:14:58
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