Spark生态圈1. Spark Core（重点）1.1 Spark特点1.2 spark的体系构架1.3 spark的安装配置1.3.1 准备工作：1.3.2 伪分布1.3.3 全分布1.3.4 HA1.3.5 spark任务的提交1.4 Spark Shell1.4.1 两种运行模式1.4.2 wordcount案例1.5 RDD弹性分布式数据集（重点）1.5.1 RDD特性1.5.2 Tr
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2023-08-07 22:09:26
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spark JAVA 开发环境搭建及远程调试以后要在项目中使用Spark 用户昵称文本做一下聚类分析，找出一些违规的昵称信息。以前折腾过Hadoop，于是看了下Spark官网的文档以及 github 上 官方提供的examples，看完了之后决定动手跑一个文本聚类的demo，于是有了下文。1. 环境介绍本地开发环境是：IDEA2018、JDK8、windows 10。远程服务器 Ubuntu 16
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2023-08-10 06:04:50
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# Spark教程 - Java
## 引言
Apache Spark是一个开源的、高性能的通用计算引擎，能够处理大规模数据处理任务。它提供了一种简单且易于使用的API，用于开发大规模数据处理、机器学习和图形计算等应用程序。本教程将介绍如何使用Java编程语言使用Spark。
## 安装与配置
首先，你需要安装Java开发工具包（JDK），并确保它已正确配置在你的操作系统中。然后，你可以下载并
原创
2023-12-17 09:20:33
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Java把JAVA环境变量设置到“WINDOWS系统变量"中是最简单的方式，也是对多用户环境下有利的方式。 随着JAVA版本的升级、WINDOWS操作系统的升级、ECLIPSE愈加智能化。一些设置不是必须的，比如JAVA_HOME的设置。 下面是有兼容性的JAVA环境变量设置方式。1.软件环境如下所示：操作系统 WINDOWS 10 JAVA JDK 1.82.WINDOW环境变量对话框位置：打开
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2024-06-25 21:42:09
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本文介紹如何基于
Spark和
Java来实现一个单词计数（Word Count）的程序。创建工程创建一个Maven工程，pom.xml文件如下：<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation=
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2023-06-11 15:59:50
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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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java版本:1、自定义实现排序key，实现Ordered接口，根据指定的排序条件，重写compare 、less、greater等方法，封装多个字段进行排序; // 代码示例其中CategorySortKey为自定义的keyJavaPairRDD<CategorySortKey, String> sortedCategoryCountRDD = sortKey2countRDD.s
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2023-06-14 21:47:47
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全文共10887字，预计阅读时间70分钟。第二章 Spark入门介绍与基础案例1. 第一步：下载Apache Spark安装包 1.1 Spark的目录和文件2. 第二步：使用Scale或者PySpark Shell 2.1 使用本地机器3. 第三步：理解Spark应用的概念
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2023-08-15 18:15:20
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Spark下载与入门下载Spark访问 http://spark.apache.org/downloads.html， 选 择 包 类 型 为“Pre-built for Hadoop 2.4 and later”，然后选择“Direct Download”直接下载。得到文件名为 spark-1.2.0-bin-hadoop2.4.tgz.cd ~
# x 标记指定 tar 命令执行解压缩操作，f
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2023-09-27 15:30:52
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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.jav
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2023-08-24 15:54:54
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一、初始化SparkContext
System.setProperty("hadoop.home.dir","D:\\spark-1.6.1-bin-hadoop2.6\\spark-1.6.1-bin-hadoop2.6");
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("sparktest1").s
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2023-07-26 14:54:04
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好的，下面是Spark入门教程：# 1. Spark概述Spark是一种基于内存计算的大数据处理框架，它提供了高效的分布式数据处理能力，使得处理大规模数据变得更加容易。Spark最初是由加州大学伯克利分校AMPLab实验室开发的，后来被捐赠给了Apache软件基金会，成为了Apache的顶级项目。Spark最主要的特点是内存计算，它能够将数据存储在内存中进行计算，大大提高了计算速度。此外，Spar
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2023-07-28 20:32:54
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# Spark Java打包教程
## 一、流程图
```mermaid
gantt
title Spark Java打包教程流程图
section 确定需求
定义需求 :done, 2021-10-01, 1d
section 编写代码
编写Spark Java代码 :done, after
原创
2024-05-31 06:14:34
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# 打包Spark Java项目教程
在开发 Spark Java 项目时，通常会涉及到打包项目并部署到生产环境的操作。本文将介绍如何打包一个简单的 Spark Java 项目，并给出代码示例。
## 步骤一：创建一个简单的Spark Java项目
首先，我们需要创建一个简单的 Spark Java 项目。这里我们以一个简单的 Hello World 项目为例。创建一个名为 `HelloSp
原创
2024-05-30 05:19:58
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# Idea Spark Java 安装教程
在现代软件开发中，Apache Spark 是一个流行的大数据处理框架，它支持多种编程语言，其中 Java 是一个常用的语言。在这篇文章中，我们将探讨如何在本地环境中安装 Apache Spark，并通过一个简单的示例来展示如何使用 Spark 进行数据处理。
## 安装环境准备
在开始之前，确保你的计算机上已经安装了以下软件：
1. **Ja
原创
2024-10-24 05:01:03
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背景是这样的：手上有一个学长之前实现的Spark项目，使用到了GraphX，并且用的Scala编写，现在需要再次运行这个项目，但如果直接在IDEA中打开项目，则由于各种错误会导致运行失败，这里就记录一下该如何使用IDEA来加载老旧的Spark项目。注意：默认你的机器已有Scala环境，项目使用IDEA打开，对Sbt不做要求，因为这里采用的是NoSbt方式添加依赖的。
确定项目的版本环境这一
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2023-09-24 16:20:09
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1. 在命令行中输入idea.sh2. 打开之后，选择File-New-Project 然后选择左侧栏目的scala，再选择右侧栏目的scala，OK 在弹出的对话框中输入你的Project Name,其他默认，然后Finish. 3. 选中你的工程，按F4 出现如下界面 首先修改Modules选项： 在右边的Name下面有个Sources，选中 在src下面创建2个文件夹，右
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2023-08-19 11:52:29
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一 在 java 客户端创建 Spark 项目1 打开 IDEA 软件 ,在工具类上 File -->New --> Project ,选择 Maven ,然后下一步将项目名字写成 spark 即可 ,然后 finish 完成项目的创建 .2 设置 Maven sett
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2023-07-20 13:30:08
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2、SparkSql的存储方式对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array、map等）先序化后并接成一个字节数组来存储。此外，基于列存储，每列数据都是同质的，所以可以数据类型转换的CPU消耗。此外，可以采用高效的压缩算法来压缩，是的数据更少。比如针对二元数据列，可以用字节编码压缩来实现（010101）这样，每个列创建一个JVM对象，从而可
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2024-07-22 09:59:54
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概论
在高层中，每个 Spark 应用程序都由一个驱动程序(driver programe)构成，驱动程序在集群上运行用户的mian 函数来执行各种各样的并行操作(parallel operations)。Spark 的主要抽象是提供一个弹性分布式数据集(RDD)，RDD 是指能横跨集群所有节点进行并行计算的分区元素集合。 RDDs 从 Hadoop 的文件系统中的一个文件中创建而来(或其他 H
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2024-02-06 21:57:42
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