安装环境 Ubuntu11.10 hadoop2.2.0 Spark0.9.1 Spark的Standalone安装还得很容易的，但是我看他们写的不是很详细，也可能是我太菜了，有些看不懂，然后经过自己的摸索感觉有点感觉了，写下来记录下。 我下载Spark0.9.1版（目前最新版，和之前的0.8.1目录中有些差别），因为环境为Hadoop2.2.0
1.SparkStreaming的内部结构，Spark Streaming将连续的数据流抽象为DStream。在内部，DStream 由一个RDD序列表示，然后将一个个RDD通过SparkEngine处理后输出。 -------------------------------开发自己的实时词频统计程序----------------------**特别需要注意的一个是虚拟机的核数最小是2，因为一个
# Hudi Spark3 集成测试
## 什么是 Hudi？
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的分布式数据湖解决方案，它是建立在Apache Hadoop和Apache Spark之上的。Hudi 提供了一种简单而高效的方法来增量处理和查询大规模数据湖中的数据，同时支持实时和离线工作负载。
## 为什么需要集
原创
2024-05-11 05:18:53
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概述Spark Streaming是Spark中用于实时数据处理的模块Spark Streaming是Spark Core API的扩展，它支持弹性的，高吞吐的，容错的实时数据流的处理。数据可从多种数据源获取，例如Kafka，Flume，Kinesis及TCP Socket。也可以通过例如map，reduce，join，window等的高阶函数组成的复杂算法处理。最终将处理后的数据输出到文件系统，
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2023-11-27 04:41:57
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IBM® Rational® Functional Tester 使您能够在多个领域自动化应用程序的回归测试，这些领域中包括 Java、HTML、.NET、Microsoft Silverlight、Adobe Flex 和 Dojo Toolkit。版本 8.2.1 增加了对测试 Flex Spark 应用程序的支持，以及其他一些新特性。本文将介绍用于测试 Flex Spark 应用程序的设置和
Hive映射Delta表以及Spark3-sql操作DL表我们使用Spark操作DL表很方便，但是想更方便的用Hive去查看DL表，怎么做呢？经过测试趟坑，总结以下文章。 以下文章分两部分，测试了Spark-sql对DL表的操作。还有Hive映射DL表。 各位大牛转载的请备注我的链接地址一、集群环境组件版本HDFS2.8.4Hive2.3.2Spark3.0.0Scala2.11.10DeltaL
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2023-08-28 13:13:54
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Spark 3 是 Apache Spark 的最新主要版本，带来了许多令人兴奋的新功能和改进。下面我将以一篇博文的形式，详细记录如何处理和解决 Spark 3 相关的问题，内容涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
## 版本对比
在 Spark 3 中，有几个显著的特性差异值得关注，包括更好的性能、对新的数据源支持、以及对机器学习库的更新。这些新特性使 Spa
# **PySpark Spark3 简介和使用指南**
-->B(检测数据倾斜);
B-->C(处理数据倾斜);
C-->D(
原创
2024-02-25 07:41:46
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1.选取三台服务器（CentOS系统64位） 114.55.246.88 主节点 114.55.246.77 从节点 114.55.246.93 从节点 之后的操作如果是用普通用户操作的话也必须知道root用户的密码，因为有些操作是得用root用户操作。如果是用root用户操作的话就不存在以上问题。 我是用root用户操作
# Apache Spark3与Zookeeper
## 介绍
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它支持分布式数据处理。Zookeeper是一个高性能的分布式协调服务，在大规模分布式系统中被广泛应用。本文将介绍如何在Spark3中使用Zookeeper作为协调服务。
## Spark3与Zookeeper的集成
Spark3可以使用Zookeeper来管理集群中的资源
原创
2024-04-29 04:54:51
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# Spark3 教程指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用 Spark 3 可能会让你感到无从下手。别担心！本文将为你提供一个详细的流程和逐步指导，帮助你从零开始掌握 Spark 3。
## 整体流程
以下是你需要遵循的步骤，以便顺利地进行 Spark 3 的学习和开发。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --------------
# 实现"spark3 binaryFile"的步骤和代码示例
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(创建SparkSession) --> B(读取二进制文件);
B --> C(处理数据);
C --> D(输出结果);
```
## 教程
### 步骤1：创建SparkSession
首先，我们需要创建一个SparkSessio
原创
2024-05-14 05:19:05
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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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Spark 是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UC Berkeley）的 AMP 实验室开发于 2009 年，并于 2010 年开源，2013 年成长为 Apache 旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。Spark 目前已经走过了 0.x 和 1.x 两个时代，现在正在 2.x 时代稳步发展。Spark 也是基于 map reduce 算法模型实现的分布式计算框架，拥有 Hadoop
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2023-12-12 14:18:59
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# 学习如何使用 Apache Spark 进行数据统计：“spark3 count”实现指南
## 引言
Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，适用于大数据处理。在本文中，我们将学习如何使用 Spark 3 进行数据统计，具体是实现 `count` 函数。我们会从整体流程开始，再深入每一步的具体实现和代码解析。
## 流程概述
在实现 `spark3 count` 的
原创
2024-09-08 06:47:00
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# 深入理解 Spark 3 的 PYTHONPATH：配置与应用
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，它为大规模数据处理提供了强大的支持。近年来，Spark 的 Python API（PySpark）因其易用性和高效性而受到越来越多数据工程师和数据科学家的青睐。在使用 PySpark 进行数据分析和处理时，配置 PYTHONPATH 是一个关键步骤。本文将深入探讨 Spark
原创
2024-08-01 15:33:34
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# Spark3 Delete: 数据处理中的重要操作
## 简介
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据处理。在Spark SQL中，删除操作是一个非常重要的操作，可以用来删除数据集中的不需要的数据或者错误的数据。本文将介绍在Spark3中如何进行删除操作，并提供相应的代码示例。
## Spark3删除操作
在Sp
原创
2024-07-13 05:41:38
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# 如何实现“ambari spark3”
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
Start --> 安装Ambari
安装Ambari --> 部署Hadoop
部署Hadoop --> 部署Spark3
部署Spark3 --> 完成
```
## 二、详细步骤
### 1. 安装Ambari
首先，你需要安装Ambari
原创
2024-04-03 05:24:34
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# 用Spark3和Spring Boot构建实时数据处理应用
在当今大数据时代，实时数据处理变得越来越重要。Apache Spark作为一种快速、通用的数据处理引擎，被广泛应用于大数据处理任务中。而Spring Boot作为一种快速开发框架，可以帮助我们快速构建应用程序。结合Spark3和Spring Boot，我们可以轻松构建实时数据处理应用。
## Spark3和Spring Boot的
原创
2024-04-10 05:08:40
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