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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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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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 ML 简介和使用教程
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架。Spark提供了一组高级API,用于分布式数据处理和机器学习任务。Spark ML是Spark的机器学习库,提供了一套简单易用、高效可扩展的机器学习算法和工具。
本教程将介绍Spark ML的基本概念和使用方法,并提供一些示例代码来说明如何使用Spark ML进行数据处理和机器学习任务。
原创
2024-01-03 06:59:37
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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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文章目录概述连接SparkSpark 初始化使用shell弹性分布式数据集(RDD)并行化集合(Parallelized Collections)外部数据集(External Datasets)RDD操作简单解释理解闭包本地与群集模式打印RDD的元素TransformationsactionsShuffle 操作背景性能影响RDD持久性选择哪种存储级别?删除数据共享变量广播变量累加器 概述在较高
背景 目前按照大数据处理类型来分大致可以分为:批量数据处理、交互式数据查询、实时数据流处理,这三种数据处理方式对应的业务场景也都不一样; 关注大数据处理的应该都知道Hadoop,而Hadoop的核心为HDFS与MapReduce,HDFS分布式文件系统在Hadop中是用来存储数据的;MapReduce为Hadoop处理数据的核心,接触过函数式编程的都知道函数式语言中也存在着Map、Reduc
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2023-12-29 19:46:49
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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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# 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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# 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 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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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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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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前言
本章将对Spark做一个简单的介绍,更多教程请参考:Spark教程
##本章知识点概括
- Apache Spark简介
- Spark的四种运行模式
- Spark基于Standlone的运行流程
- Spark基于YARN的运行流程Apache Spark是什么?Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多的计
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2023-07-14 14:11:24
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Spark官方网站http://spark.apache.orgSpark通用性解释Spark的特点官方网站都有。目前支持Java,Scala, Python,R。推荐使用Java和Scala,spark2中对python的支持不够好。Spark的数据源HDFS,HBase,Cassandra(类似于hbase数据库,国外用的多)Hive,TachyonSpark的四种部署模式hadoop 模式(
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2024-08-16 13:46:29
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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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spark基本操作 java 版
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2018-01-22 17:50:57
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