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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1 Stream流对集合进行迭代时，可调用其iterator方法，返回一个iterator对象，之后便可以通过该iterator对象遍历集合中的元素，这被称为外部迭代（for循环本身正是封装了其的语法糖），其示意图如下：除此之外，还有内部迭代方法，这正是这里要说明的集合的stream()方法返回的Stream对象的一系列操作，比如，要统计一个数字列表的偶数元素个数，当使用Stream对象的操作时，
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2024-06-07 15:59:36
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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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# 如何实现Spark WordCount Java版
## 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(初始化SparkContext) --> B(读取文本文件)
B --> C(拆分单词)
C --> D(计算单词频率)
D --> E(输出结果)
```
## 步骤及代码示例
### 1. 初始化SparkContext
```j
原创
2024-02-19 06:14:58
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# Spark编程Java版入门指南
## 引言
本文将向刚入行的小白开发者介绍如何使用Java编写Spark应用程序。Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，它支持在大规模集群上进行并行计算。通过学习本文，您将了解到Spark的基本概念、编程模型和使用方法。
## Spark编程Java版流程
下面是使用Spark编程Java版的流程图：
```mermaid
flowchart
原创
2023-12-21 05:10:14
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## 用Spark MLlib进行机器学习的Java版
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，能够处理大规模数据集。MLlib是Spark中的机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具，可以方便地进行大规模数据的机器学习任务。本文将介绍如何使用Spark MLlib的Java版进行机器学习任务，包括数据处理、模型训练、预测等过程。
### 准备工作
在使用Spark ML
原创
2024-02-24 05:38:26
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package com.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.apache.spark.Partitioner;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.Ja
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2024-09-29 14:20:37
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spark基本操作 java 版
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2018-01-22 17:50:57
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1、pom.xml 添加spark-core依赖包 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId&...
原创
2021-08-26 09:31:53
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spark读写es项目Java版
## 一、整体流程
下面是实现"spark读写es"项目的整体流程：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 对数据进行处理和转换 |
| 4 | 将数据写入ES |
接下来，我们将逐个步骤详细介绍。
## 二、具体步骤
###
原创
2023-12-30 11:19:49
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前言day09，我们学习了scala的泛型、上界与下界、隐式转换。今天开始进入spark的学习，今天主要介绍Spark是什么及其特点、Spark架构、Spark的安装、演示使用scala和java实现的基于spark进行wordcount程序的示例。spark是什么Apache Spark是用于大规模数据处理的分析引擎。Spark于2009诞生于伯克利大学，2010年开源，2013年6月成为Apa
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2024-10-02 09:57:49
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# Spark离线推荐系统实现指南（Java版）
## 一、整体流程
在构建一个Spark离线推荐系统时，通常需要经过以下几个步骤。我们将这些步骤整理成一个表格，让你更清晰地了解整个流程。
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------------------------------|
| 步骤1 | 数据准备与处理
原创
2024-09-24 03:46:32
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1、pom.xml 添加spark-core依赖包 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId&...
原创
2022-03-30 16:52:22
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创建SparkSession:Spark 中所有功能的入口是 SparkSession 类。要创建一个基本的 SparkSession 对象, 只需要使用 SparkSession.builder():import org.apache.spark.sql.SparkSession;
SparkSession spark = SparkSession
.builder()
.appNam
原创
2024-01-20 23:19:47
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目录一、介绍二、连接Spark三、创建RDD四、RDD常用的转换 Transformation五、RDD 常用的执行动作 Action二、连接SparkSpark1.3.0只支持Python2.6或更高的版本（但不支持Python3）。它使用了标准的CPython解释器，所以诸如NumPy一类的C库也是可以使用的。通过Spark目录下的bin/spark-submit脚本你可以在Python中运行
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2023-09-21 20:28:31
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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.java
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2023-08-29 11:17:05
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wordcount代码wordcount作为大多数spark甚至大数据学习阶段的第一个案例，具有很好的教学意义，本文同样使用wordcount作为案例，对它在spark中的运行过程作一个详细的讲解。import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCountSc
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2024-07-01 20:01:37
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Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具，这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因。它已经成为大数据的操作系统，提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统，允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算。2003和2004年，两个来自Google的观点使Hadoop成为可能：一个分布式存储框架(Google文件系统)，在Hadoop中被实现为HD
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2016-04-01 16:43:00
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# 如何实现“Spark 中文版”教程
## 一、流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备环境和安装Spark) --> B(下载Spark安装包)
B --> C(解压Spark安装包)
C --> D(配置环境变量)
D --> E(启动Spark集群)
```
## 二、具体步骤和代码
### 1. 下载Spark安装包
让小白
原创
2024-06-25 05:03:44
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一：Spark 1.6RPC解析1，Spark 1.6推出RpcEnv，RPCEndpoint，PRCEndpointRef为核心的新型架构下的RPC通信方式，就目前的实现而言，其底层依旧是Akka；2，Akka是基于Actor的分布式消息通信系统，而在Spark 1.6中封装了Akka，提供更高层的Rpc实现，目的是移除对Akka的依赖，为了扩展和自定义Rpc打下基础；二：RPCEnv解析1，R
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2022-07-25 05:51:03
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