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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# 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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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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Spark概述什么是SparkSpark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。Spark和Hadoop的区别Spark 和Hadoop 的区别：HadoopHadoop 是由 java 语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，专用于数据批处理的框架，有存储也有计算，但是核心是计算且是离线计算。作为 Hadoop 分布式文件系统，HDFS 处于
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2023-09-01 11:06:55
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目的 首先需要明确一点，hadoophe spark 这二者都是大数据框架，即便如此二者各自存在的目的是不同的。Hadoop是一个分布式的数据基础设施，它是将庞大的数据集分派到由若干台计算机组成的集群中的多个节点进行存储。Spark是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，spark本身并不会进行分布式数据的存储。两者的部署 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapRedu
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2023-07-12 11:53:59
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首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷。 但是二者也有不少的差异具体如下：ApacheSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Had
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2023-08-01 22:14:37
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Spark框架一、Spark概述1.1 Spark是什么1.2 Spark & Hadoop1.3 Spark / Hadoop（1）Hadoop MapReduce（2） Spark1.4 Spark核心模块 一、Spark概述1.1 Spark是什么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。1.2 Spark & HadoopSpark与Hadoop的
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2023-09-01 11:06:45
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有以下四个不同：1. 解决问题的层面不一样Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。 同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一
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2023-09-26 15:52:54
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文章目录Hadoop（伪分布）+ Spark（Local）软件安装及环境配置前言一、安装虚拟机1.下载Ubuntu16.04镜像二、Hadoop安装及配置（伪分布式）1.创建hadoop用户2.更新apt3.安装SSH、配置SSH无密码登陆4.安装Java环境5.安装Hadoop3.1.36.Hadoop伪分布式配置三、安装 Spark2.4.01.下载Spark2.4.02.安装Spark（L
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2023-11-18 23:36:04
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Spqrk实现TopN实验要求数据准备预期结果相关类以及算子介绍findsparkpyspark：SparkContext：parallelize(*c*, *numSlices=None*)collect()textFile(*name*, *minPartitions=None*, *use_unicode=True*)map(*f*, *preservesPartitioning=Fals
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2024-10-03 08:04:20
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尽管Hadoop在分布式数据分析领域备受瞩目，但还是有其他选择比典型的Hadoop平台更具优势。最近很多人都在讨论Spark这个貌似通用的分布式计算模型，国内很多机器学习相关工作者都在研究和使用它。Spark是一种可伸缩（scalable）的基于内存计算（In-Memory Computing）的数据分析平台，比Hadoop集群存储方法更有性能优势。Spark采用Scala语言实现，提供了单一的数
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2023-09-14 13:04:01
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首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处
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2023-07-06 18:45:22
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最近在招聘面试的时候，往往听到应聘者在介绍Spark的时候，通常拿Spark官网案例Spark和Hadoop做比较。当我问到为什么Spark比Hadoop快时候，得到的答案往往是：Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。果真如此吗？事实上，不光Spark是内存计算，Hadoop其实也是内存计算。Spark和Hadoop的根本差异是多个任务之间的数据
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2023-09-01 08:15:38
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谈到大数据，相信大家对hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。他们究竟是危言耸听?哗众取宠?还是眼光独到堪破未来呢?与Hadoop相比，Spark技术如何?现工业界大数据技术都在使用何种技术?如果现在想要参加大数据培训的话，应该从哪一种开始呢? (1)先说二者之间的区别吧。 首先，Hadoop与Sp
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2023-07-12 11:53:47
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Hadoop+spark集群搭建 说明：本文档主要讲述hadoop+spark的集群搭建，linux环境是centos，本文档集群搭建使用两个节点作为集群环境：一个作为Master节点，另一个作为Slave节点，由于spark依赖scala，所以需要安装scala搭建步骤：一：安装jdk二：安装hadoop集群（http://www.powerxing.com/install-
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2023-09-14 08:35:25
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“工欲善其事，必先利其器”，具有特定功能的可复用组件正是计算机领域中的利器。在大数据的浪潮下，许多用于处理大数据的组件应运而生，分别应用在“数据传输”“数据存储”“数据计算”以及“数据展示”的环节中。本文将介绍“数据计算”环节中常用的三种分布式计算组件——Hadoop、Storm以及Spark。当前的高性能PC机、中型机等机器在处理海量数据时，其计算能力、内存容量等指标都远远无法达到要求。在大数据
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2023-09-18 04:22:49
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为什么Spark发展不如Hadoop，
一说大数据，人们往往想到
Hadoop
。这固然不错，但随着大数据技术的深入应用，多种类型的数据应用不断被要求提出，
一些Hadoop被关注的范畴开始被人们注意，相关技术也迅速获得专业技术范畴的应用。最近半年来的Spark之热就是典型例子。
是一个基于RAM计算的开源码ComputerCluster运算系统，目的是更快速地进行数据分析。S
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2023-10-26 13:05:21
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一、Spark与Hadoop的关系 Spark和Hadoop只是共用了底层的MapReduce编程模型，即它们均是基于MapReduce思想所开发的分布式数据处理系统。 Hadoop采用MapReduce和HDFS技术，其MapReduce计算模型核心即Map操作和Reduce操作，在这个计算模型的工作流程中还存在一些可以由用户自定义的Partition和Combine等操作；HDFS则是对H
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2023-07-12 11:58:09
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参考网站：
Linux下配置jdk1.7- Hustc的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET
高效搭建Spark完全分布式集群- 服务器负载均衡 - 次元立方网 - 电脑知识与技术互动交流平台
hadoop学习之hadoop完全分布式集群安装- 落魄影子 - 博客频道 - CSDN.NET
hadoop2.2完全分布式最新高可靠安装文档-Hadoop2|YARN-about云开发
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2023-07-25 00:22:06
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在大数据处理框架不断更新和优化的过程中，Hadoop和Spark之间既有竞争关系，也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？ 这种说法我们是不赞同的，因为作为数据仓库来说，Hive和Spark之间，Spark真的没有压倒性的优势，下图我们做了一个对比—— 由上图
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2023-07-12 11:54:33
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