（一）概述算子从功能上可以分为Transformations转换算子和Action行动算子。转换算子用来做数据的转换操作，比如map、flatMap、reduceByKey等都是转换算子，这类算子通过懒加载执行。行动算子的作用是触发执行，比如foreach、collect、count等都是行动算子，只有程序运行到行动算子时，转换算子才会去执行。本文将介绍开发过程中常用的转换算子和行动算子，Spar
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2023-08-19 23:36:19
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# Spark Java实例
Apache Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它提供了一组丰富的API，用于在分布式环境中进行数据处理。Spark Java是Spark的一个开发框架，它提供了一种简单而强大的方式来构建基于Spark的应用程序。
在本文中，我们将通过一个简单的示例来介绍如何使用Spark Java来构建一个基本的数据处理应用程序。
## 示例：计算圆周率
原创
2024-05-23 04:18:08
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# Java Spark 实例科普文章
Apache Spark 是一个强大的开源计算框架，广泛应用于大规模数据处理和分析。通过分布式计算的能力，Spark 提供了高效的数据处理速度和丰富的编程接口。本文将通过一个简单的 Java 示例，来演示如何使用 Spark 进行基本的数据处理。
## Spark 的基本概念
在深入代码之前，让我们先简单了解一下 Spark 的几个核心概念：
- *
原创
2024-08-26 05:36:41
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本文章主要通过java实现spark常用transformation1 map算子案例/**
* map算子案例：将集合中每一个元素都乘以2
*/
private static void map() {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("map")
.setM
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2023-10-27 07:36:03
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文章目录Spark是什么DAG有向无环图spark环境搭建Spark开发pyspark使用pythonSpark初始化创建RDD数据的读取和保存文本文件Json文件RDD的转换操作RDD的行动操作集合操作mysql读取 Spark是什么整个Hadoop生态圈分为分布式文件系统HDFS、计算框架MapReduce以及资源调度框架Yarn。但是随着时代的发展，MapReduce其高强度的磁盘IO、网
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2023-08-11 15:18:04
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一、背景随着 Spark 以及其社区的不断发展，Spark 本身技术也在不断成熟，Spark 在技术架构和性能上的优势越来越明显，目前大多数公司在大数据处理中都倾向使用 Spark。Spark 支持多种语言的开发，如 Scala、Java、Sql、Python 等。Spark SQL 使用标准的数据连接，与 Hive 兼容，易与其它语言 API 整合，表达清晰、简单易上手、学习成本低，是开发者开发
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2023-09-30 08:43:12
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用
java写的一个简单的
spark程序，通过本地运行和集群运行例子。 1 在eclipse下建一个maven工程 配置pom.xml配置文件参考下面：<project xmlns="http://
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2023-12-25 11:23:47
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# Spark 实例的实现流程
## 1. 简介
在开始介绍实现 Spark 实例的流程之前，让我们先了解一下 Spark 是什么。Spark 是一个用于大规模数据处理的快速通用的计算引擎，它提供了一个简单且高效的 API，可以在集群上进行分布式计算。在我们开始创建 Spark 实例之前，我们需要确保已经安装了 Spark 并且配置好了开发环境。
## 2. 创建 Spark 实例的流程
下面
原创
2024-01-07 11:42:07
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最近参考了几篇examples，发觉example+doc才是绝配。 由于集群Spark版本是2.1.1，所以我学习的examples示例是2.1.1版本中的，2.2.0版本中关于ml【也就是DataFrame版的mllib】的examples有不少内容与2.1.1版本不同。 **注意：**使用ml的一些example还需要导入examples下的scopt_2.11-3.3.0.jar和spar
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2023-09-06 10:53:26
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正文谈到 MYSQL 的事物， 相信大家对这几个概念都不会陌生：四大特性：ACID并发问题脏读不可重复读幻读隔离级别Read Uncommitted（读未提交）Read Committed（读提交）Repeatable Read（可重读）Serializable（可串行化）下面的思维导图可能更表达得清晰?MySQL 的默认事物隔离级别是 RR (Repeatable Read) ，可重复读级别是能
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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作为大数据领域占据着越来越重要地位的计算框架，Spark也逐渐成为大数据技术开发人员们被要求具备的基本技能之一，越来越多的职位在招聘的JD上清清楚楚地写出Spark的要求，这是大趋势。想要Spark从入门到精通，今天我们就给大家分享一份Spark学习路线规划。 阶段一：编程语言基础 学习Spark，Scala和Java语言是至少要掌握的两种语言之一，Scala是Spark框架的编程语言
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2023-09-02 13:16:18
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# Spark 在 Java 中的实例化指南
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于数据处理和实时计算。对于刚入行的开发者来说，了解如何在 Java 中实例化 Spark 是一个重要的基础。本文将为你详细讲解这一过程，帮助你顺利完成 Spark 的初始化。
## 流程概述
在实例化 Spark 的过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
第一面 项目： 1、找一个项目，介绍下情况。其中遇到了什么问题，每种问题怎么样的解决方案。 算法题： 2、一个排好序的数组，找出两数之和为m的所有组合 3、自然数序列，找出任意连续之和等于n的所有子序列 数据结构： 4、从数据库查出一个数据结果集，其中有一个时间字段，请用一个数据结构存储使得可以最快速的查出某个时间段内的记录。&
一、单词计数首先看来一个快速入门案例，单词计数 这个需求就是类似于我们在学习MapReduce的时候写的案例需求这样的：读取文件中的所有内容，计算每个单词出现的次数这个需求就没什么好分析的了，咱们之前在学习MapReduce的已经分析过了，接下来就来看一下使用Spark需要如何实现。注意：由于Spark支持Java、Scala这些语言，目前在企业中大部分公司都是使用Scala语言进行开发，个别公司
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2023-09-08 14:53:00
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开发环境： win10+idea+jdk1.8+scala2.12.4具体步骤：编写scala测试类
object MyTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("MyTest")
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2023-06-13 22:44:15
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# 实现Java开发Spark的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Java开发Spark。下面是整个过程的步骤：
## 步骤概述
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 1 | 准备开发环境 |
| 2 | 创建一个Java项目 |
| 3 | 添加Spark依赖 |
| 4 | 编写Spark应用程序 |
| 5 | 打包应用程序 |
| 6 | 运行Spark
原创
2023-10-06 13:56:11
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一 使用IDEA开发Spark程序1、打开IDEA的官网地址，地址如下：http://www.jetbrains.com/idea/ 2、点击DOWNLOAD，按照自己的需求下载安装，我们用免费版即可。 3、双击ideaIU-15.0.2.exe安装包，点击Next。 4、选择安装路径，点击Next。5、可以选择是否创建桌面快捷方式，然后点击Next。&n
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2023-07-18 22:46:41
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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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Spark是基于Hadoop的大数据处理框架，相比较MapReduce，Spark对数据的处理是在本地内存中进行，中间数据不需要落地，因此速度有很大的提升。而MapReduce在map阶段和Reduce阶段后都需要文件落地，对于连续的数据处理，就需要写多个MapReduce Job接力执行。
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2023-05-26 06:19:17
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