Elasticsearch优势横向可扩展性:只需要增加台服务器，做一点儿配置，启动一下Elasticsearch就可以并入集群。分片机制提供更好的分布性:同一个索引分成多个分片(sharding), 这点类似于HDFS的块机制;分而治之的方式可提升处理效率。高可用:提供复制( replica) 机制，一个分片可以设置多个复制，使得某台服务器在宕机的情况下，集群仍旧可以照常运行，并会把服务器宕机丢失
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2024-06-05 11:57:39
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Spark整合yarn原因：在公司一般不适用standalone模式，因为公司一般已经有yarn 不需要搞两个资源管理框架停止spark集群在spark sbin目录下执行
./stop-all.sh
spark整合yarn只需要在一个节点整合, 可以删除node1 和node2中所有的spark 文件1、增加hadoop 配置文件地址vim spark-env.sh
增加 exportH
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2023-05-25 10:53:49
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目的对达梦的数据通过hive/spark进行分析计算，将结果存入hbase。实际情况有两种方式可供选择：1）利用spark与dm的jdbc链接直接读取dm中的数据进行计算，但是spark与hbase无法建立映射所以数据不能直接写入hbase中；2）hive可以与hbase建立映射但是无法与达梦建立连接烦死了Solution1.通过spark与dm的jdbc连接，先把数据导入hdfs。 两种：一种是
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2023-12-19 20:56:19
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需要实现的功能：写访问spark的接口，也就是从web上输入网址就能把我们需要的信息通过提交一个job然后返回给我们json数据。成果展示：通过url请求，然后的到一个wordcount的json结果（借助的是谷歌浏览器postman插件显示的，直接在浏览器上输入网址是一样的效果） 使用的关键技术：java语言编程，springmvc框架，tomcat容器，spark框架，scala相关依赖成体架
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2023-09-19 06:09:19
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目录Maven依赖配置项目yml配置Spark Java配置Main函数示例Spark ServiceSpark Streaming ReceiverSpark向集群提交任务程序jar包运行Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持常规执行图的优化引擎。它还支持一组丰富的更高级别的工具，包括星火SQL用于SQL和
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2023-12-15 22:51:51
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需求:将前些日子采集的评论存储到hbase中思路:先用fastjson解析评论,然后构造rdd,最后使用spark与phoenix交互,把数据存储到hbase中部分数据:1 [
2 {
3 "referenceName": "Apple iPhone XR 64GB 黑色 移动联通电信4G全网通手机 双卡双待",
4 "creationTime": "2019-04
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2023-11-28 20:07:38
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# 使用 Apache Spark 整合 Kafka 的完整指南
在数据处理的世界里，Apache Spark 和 Kafka 是两个非常流行且强大的技术。Spark 是一个快速且通用的分布式计算系统，而 Kafka 则是一种高吞吐量的消息队列系统。当我们将这两者结合在一起时，可以轻松处理实时数据流。
本文将详细介绍如何在 Java 中实现 Spark 结合 Kafka 的应用，我们将逐步完成
目录案例说明一、创建MavenWeb项目二、导入相关依赖1、导入maven编译插件2、导入tomacat插件3、导入servlet依赖4、导入druid数据库连接池依赖5、导入mysql依赖6、导入mybatis依赖7、导入junit依赖8、导入mybatis核心配置文件mybatis-config.xml三、使用Mapper代理导入MySql映射文件 XXXMapper.xml 创建m
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2023-10-16 00:26:42
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一、下载依赖jar包
二、创建Java工程太简单，略。
三、实际例子spark的安装包里面有好多例子，具体路径：spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\examples。
JavaDirectKafkaWordCount.java 1. package com.spark.test;
2.
3. import java.util.HashMap;
4
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2023-11-28 20:25:32
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一、系列介绍 Java Web实战教程系列，旨在抽取Java Web开发的技术主线，让读者可以快速的搭建网站项目，从中学习到JSP、Servlet、JSTL、Listener、Filter、AJAX、WebSocket等服务器端技术，并实现服务器程序与数据库的相连。 &
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2023-10-10 06:40:25
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Java web应用程序供用户通过浏览器发送请求，程序通过执行产生web页面，并将页面传递给客户机器上的浏览器，将得到的web页面呈现给用户。 一个完整的Java web应用程序通常由许多组件构成的，一般由表示层组件、控制层组件、业务逻辑层组件以及数据访问层（或持久层）组件构成。 ●表示层组件一般由HTML和JSP页面组成。 ●控制层组件一般由servlet组成。 ●业务逻辑层一般是J
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2024-06-07 05:08:17
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概述Hadoop作为最早开源的大数据处理系统，经过多年发展为业界主流架构，并拥有一套完善的生态圈，同时作为应用在HDFS之上的数仓解决方案，通过这么多年发展，是大企业大数据平台广泛采用的方案。但是Hive由于采用的MR计算架构，存在一定性能瓶颈，而各种新兴的大数据处理架构蓬勃发展，如何摆脱MR计算架构，同时兼容Hive架构是很多新兴架构的在技术演进过程中需要考虑的重要点。目前业界SQL引擎基本都兼
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2023-08-07 22:56:14
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目录： SparkCore架构 Spark架构组成数据多了，因此需要集群，数据都是存放在HDFS 若是在磁盘处理，则使用Hadoop中的MapReduce 若是在内存处理，则使用Spark… 因此Spark的原理就是在内存处理时代替MapReduce，这里介绍Spark的工作原理。 Processing Engine:Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以
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2023-09-02 22:10:15
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【本文详细介绍了SparkSQL的运行架构和解析器，欢迎读者朋友们阅读、转发和收藏！】SparkSQL 运行架构类似于关系型数据库， SparkSQL 也是语句也是由 Projection ( a1 ， a2 ， a3 )、 Data Source ( tableA )、 Filter ( condition )组成，分别对应 sql 查询过程中的 Result 、 Data Source 、 O
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2023-12-09 10:14:58
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Spark SQL主要目的是使得用户可以在Spark上使用SQL，其数据源既可以是RDD，也可以是外部的数据源（比如文本、Hive、Json等）。Spark SQL的其中一个分支就是Spark on Hive，也就是使用Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Sp
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2023-09-04 21:07:37
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简介 精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况： 至少一次消费（at least once） 主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。 最多一次消费 （at most once） &
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2023-07-27 23:00:49
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背景：用pycharm建立pyspark应用程序时，需要先下载安装pyspark包，一般网络好时可以用File-->Settings-->Project:xxx-->Project Interpreter-->点击“+”-->搜索pyspark-->Install Package来安装pyspark另一种方法 步骤：1.下载spark安装包到windo
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2023-09-27 06:09:14
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# Spring Boot 整合 Spark 的科普文章
在大数据处理的领域，Apache Spark 以其高速的数据处理能力和易用性赢得了广泛的关注。而 Spring Boot 作为一个简化构建生产级应用的框架，可以帮助开发者快速上手。将 Spring Boot 与 Spark 集成，可以让我们在现有的应用中轻松地进行大数据处理。
## 整合步骤
### 1. 项目依赖
首先，我们需要在
在现代数据集成的场景中，Kafka的整合越来越成为一种趋势。Kettle（Pentaho Data Integration）在数据ETL（抽取、转换、加载）方面表现出色，而Spark以其强大的分布式计算能力赢得了数据分析的青睐。将Kettle与Spark结合，能够充分发挥两者的优势，实现高效的数据处理和分析。接下来，我们将探讨Kettle整合Spark的问题，并通过以下几个部分深入了解解决方案：备
# Spark 整合 Kafka 的探索之旅
在大数据时代，处理实时数据流成为了许多企业和开发者面临的一项重要任务。Apache Spark 和 Apache Kafka 是两个在大数据领域中广泛使用的开源工具，能够帮助我们轻松实现流处理和实时数据分析。本文将探讨如何将 Spark 与 Kafka 整合，并通过简单的代码示例进行演示。
## 什么是 Apache Spark？
Apache
