IDEA 开发 SparkSQL
原创
2023-01-14 01:34:16
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目录 [隐藏]1 软硬件环境2 设置JVM的启动参数3 设置编译和Maven的JVM内存4 取消除了Error级别之外的代码检查5 更改启动的JDK6 清空缓存并重建索引7 升级到 2018.2 软硬件环境CPU: Intel i7 4核
内存：16G
IntelliJ IDEA版本：2018.1
操
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2024-05-14 13:31:54
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一、安装JDK(具体安装省略)二、安装Scala(具体安装省略)三、安装IDEA 1、打开后会看到如下，然后点击OK 2、点击Next:Default plugins，进入以下页面： 3、点击Scala的Install安装(确保联网)，等待完成后，出现 4、点击Create New Project进入主页面：打开后新建一个名为WordCount的工程(这个应该都知道吧F
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2023-06-15 08:42:41
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文章目录1、添加依赖2、代码实现2.1 构建环境2.2 DataFrame的创建2.3 DataSet的创建2.4 RDD & DataFrame2.5 RDD & D
原创
2022-08-12 10:28:50
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在《第二篇|Spark Core编程指南》一文中，对Spark的核心模块进行了讲解。本文将讨论Spark的另外一个重要模块--Spark SQL，Spark SQL是在Shark的基础之上构建的，于2014年5月发布。从名称上可以看出，该模块是Spark提供的关系型操作API，实现了SQL-on-Spark的功能。对于一些熟悉SQL的用户，可以直接使用SQL在Spark上进行复杂的数据处理。通过本
IDEA 本地运行Spark1、背景2、环境准备3、 具体流程3.1 IDEA创建maven项目3.2 pom.xml配置3.3 Demo程序示例3.4 结果输出4、 总结改进 1、背景主要用于本地阅读Spark源码，同时也可以用于实战运行spark程序2、环境准备jdk : 1.8+ scala: 2.12+ （Spark 3x要求 scala版本2.12）3、 具体流程3.1 IDEA创建m
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2023-09-01 16:03:53
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文章目录在IDEA中配置Git开发中IDEA的Git常见操作初始化并提交项目到远程仓库 【项目leader】1. 在GitHub中创建远程仓库2. 将maven工程交给Git管理3. 配置忽略文件4. 提交到本地仓库5. 推送到远程仓库克隆远程仓库到本地【开发人员】★ 本地仓库常用操作【开发人员】新增文件编辑文件重置文件到修改前提交到本地仓库分支操作版本比较 在IDEA中配置Git安装好Inte
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2023-08-16 11:36:31
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本节主要内容Intellij IDEA 14.1.4开发环境配置Spark应用程序开发1. Intellij IDEA 14.1.4开发环境配置 Intellij IDEA 功能十分强大，能够开发JAVA、Scala等相关应用程序，在依赖管理 智能提示等方面做到了极致，大家可以到:http://www.jetbrains.com/idea/download/下载，目前有两种：Ultim
# 用 IDEA 写 Spark SQL
## 简介
Apache Spark 是一个快速通用的大数据处理框架，其中的 Spark SQL 模块提供了一种用于处理结构化数据的高级 API。Spark SQL 支持 SQL 查询、DataFrame 和 Dataset，使得开发人员可以使用 SQL 或者基于代码的方式进行数据分析和处理。
在本文中，我们将介绍如何使用 IntelliJ IDEA
原创
2023-08-12 09:25:07
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# IDEA创建sparkSQL项目
## 一、整体流程
创建sparkSQL项目的整体流程如下：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 在IDEA中创建一个新的Scala项目 |
| 2 | 添加Spark和spark-sql依赖 |
| 3 | 编写代码 |
| 4 | 运行SparkSQL应用程序 |
## 二、具体步骤
### 1. 创建新的Scala项
原创
2023-07-19 16:56:31
185阅读
在当今大数据处理的时代，执行 Spark SQL 成为数据分析师和开发者的重要任务。使用 IntelliJ IDEA（简称 IDE）在本地执行 Spark SQL 不仅提供了更高的开发灵活性，也简化了调试和性能优化的过程。以下是关于在 IDEA 中本地执行 Spark SQL 的一系列步骤和建议。
### 环境准备
在开始之前，需要准备好软硬件环境。下面是完全兼容的硬件和软件要求。
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# 在IDEA中创建Spark SQL项目的步骤指南
作为一名新手开发者，理解如何在IDEA中创建和使用Spark SQL是非常重要的。本文将通过简单的步骤，教你如何实现这一目标。我们会先列出整个流程，然后逐步解释每一步需要怎样操作以及相应的代码。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------------- |
|
原创
2024-10-16 05:56:37
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写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！ &
原创
2022-04-01 14:31:04
400阅读
之前博主利用业余时间，梳理了一份《SparkSQL编程系列》，奈何当时考虑不周，写的不是很详细。于是在正式开始学习了之后，决定整理一篇适合像我一样的小白级别都能看得懂的IDEA操作SparkSQL教程，于是就有了下文… ...
原创
2021-06-01 17:48:46
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目录 1. Spark SQL的自定义外接数据源的方式1.1 涉及到的API1.2 代码实现1.3 依赖的pom文件配置1.4 测试代码以及测试文件数据2. 基本架构3. 各部分的功能及其主要参数4. 源码分析4.1 createRelation4.2 GeomesaRelation4.3 buildScan4.4 getExtractor4.5 spark
使用 IntelliJ IDEA 访问本地 Hive 表的过程，结合 Spark SQL 技术进行讲解，以便于更高效的数据分析与处理。
## 版本对比
在探索 IDEA SparkSQL 读取本地 Hive 表的特性时，不同版本之间的更迭带来了诸多重要改进及功能增强。以下是 Spark 的版本演进历程及各版本之间的特性差异。
### 时间轴（版本演进史）
- **2014年**: Spar
准备条件：部署hadoop集群部署spark集群安装python（本人安装的是anaconda3,python是3.6）配置环境环境变量：vi .bashrc #添加如下内容
export SPARK_HOME=/opt/spark/current
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME
原创
2017-03-10 15:49:47
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Spark架构与作业执行流程简介Local模式运行Spark最简单的方法是通过Local模式（即伪分布式模式）。 运行命令为：./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi local基于standalone的Spark架构与作业执行流程Standalone模式下，集群启动时包括Master与
# Java版SparkSQL开发
## 引言
SparkSQL是Apache Spark生态系统中的一部分，它提供了一种用于结构化数据处理的统一接口。与传统的基于RDD的编程模型相比，SparkSQL提供了更强大和更高效的数据处理能力。
本文将介绍如何使用Java编写SparkSQL应用程序，并且通过代码示例来展示其用法。在开始之前，我们先来了解一下SparkSQL的基本概念和特点。
##
原创
2024-02-03 04:01:52
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在之前的博客SparkSQL系列中，已经大致为大家介绍了DataFrame,DataSet的概念以及它们之间与RDD之间的互转的操作描述。本篇博客，为大家带来的是关于如何在IDEA上创建SparkSQL程序，并实现数据查询与(DataFrame,DataSet,RDD)互相转
原创
2022-04-01 13:56:35
234阅读
