? Index什么是Apache Spark弹性分布式数据集（RDD）Spark SQLSpark Streaming? 什么是Apache Spark1. 简单介绍下Apache SparkSpark是一个Apache项目，被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具，它的开源社区也是非常活跃，与Hadoop相比，其在内存中运行的速度可以提升100倍。Apache Spark在Jav
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2024-07-01 16:43:35
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Spark（四）— Spark Streaming一.概述二.使用2.1 基础环境 （wordcount测试）2.2 DStream输出2.3 自定义采集器 — 对接Kafka2.4 DStream - 有状态转化2.5 DStream - 无状态操作 Transform2.6 DStream - 无状态操作 join2.7 滑动窗口常用函数2.7.1 window2.7.2 countByWi
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2023-12-12 17:49:39
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一、Spark框架Spark 框架模块包含：Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、 Spark MLlib，而后四项的能力都是建立在核心引擎之上。【Spark Core】：Spark的核心，Spark核心功能均由Spark Core模块提供，是Spark运行的基础。Spark Core以RDD为数据抽象，提供Python、Java
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2023-09-09 22:13:22
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Spark初见
Spark是一个基于内存的开源计算框架，于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab（AMP：Algorithms，Machines，People），它最初属于伯克利大学的研究性项目，后来在2010年正式开源，并于 2013 年成为了 Apache 基金项目，到2014年便成为 Apache 基金的顶级项目，该项目整个发展历程刚过六
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2023-07-09 14:32:47
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Apache Spark 是加州大学伯克利分校的 AMPLabs 开发的开源分布式轻量级通用计算框架。由于 Spark 基于内存设计，使得它拥有比 Hadoop 更高的性能(极端情况下可以达到 100x)，并且对多语言(Scala、Java、Python)提供支持。其一栈式设计特点使得我们的学习和维护成本大大地减少，而且其提供了很好的容错解决方案 业务场景我们每天都有来自全国各地的天然气
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2024-07-04 19:57:19
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1 SparkStreaming概述SparkStreaming是一个微批次，准实时的数据处理框架。SparkStreaming用于流式数据处理。1.1 流处理、批处理、实时处理、离线处理从数据处理方式的角度：流式处理：一条数据一条数据的处理，就是流处理批量处理：一批数据一起处理从数据处理延迟的角度：实时处理：延迟的时间以毫秒为单位 => Flink准实时处理：延迟的时间以秒、分钟为单位 =
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2023-11-19 18:30:56
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package com.test;import java.util.*;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.TaskContext;import org.apache.spark.api.java.*;import org.apache.spark.api.java.function.*;import o...
原创
2021-07-29 09:20:42
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# 如何实现Java Spark流
## 步骤概述
下面是实现Java Spark流的一般步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码实现 |
| ---- | ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建SparkSession对象 | `// 创建SparkSession对象` `SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("St
原创
2024-05-12 05:38:44
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package com.test;import java.util.*;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.TaskContext;import org.apache.spark.api.java.*;import org.apache.spark.api.java.function.*;import org.apac
原创
2022-02-13 13:37:57
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Spark作为大数据领域受到广泛青睐的一代框架，一方面是相比前代框架Hadoop在计算性能上有了明显的提升，另一方面则是来自于Spark在数据处理上，同时支持批处理与流处理，能够满足更多场景下的需求。今天我们就来具体讲一讲Spark的批处理和流处理两种数据处理模式。从定义上来说，Apache Spark可以理解为一种包含流处理能力的批处理框架。Spark与Hadoop的MapReduce引擎基于各
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2023-10-05 16:12:49
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Spark Streaming VS Structured StreamingSpark Streaming
原创
2023-06-01 15:44:07
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spark优势在于基于内存计算，速度很快，计算的中间结果也缓存在内存，同时spark也支持streaming流运算和sql运算Mesos是资源管理框架，作为资源管理和任务调度，类似Hadoop中的YranTachyon是分布式内存文件系统Spark是核心计算引擎，能够将数据并行大规模计算Spark Streaming是流式计算引擎，将每个数据切分成小块采用spark运算范式进行运算Spark SQ
目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN，其中，第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式，内部实现了容错性和资源管理，后两种则是未来发展的趋势，部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成：让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上，这样可以与其他计算框架，比如MapReduce，公用一
Spark Streaming VS Structured Streaming Spark Streaming是Spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。 提供了基于RDDs的Dstream API，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算 Apache ...
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2020-08-04 08:51:00
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一 Spark Streaming1 Spark Streaming概述1.1 实时数据处理的动机以前所未有的速度创造数据
来自移动，网络，社交，物联网的指数数据增长…联网设备：2012年为9B，到2020年将达到50B到2020年，超过1万亿个传感器我们如何实时利用数据的价值？
价值会迅速下降→立即获取价值从被动分析到直接运营解锁新的竞争优势需要全新的方法1.2 跨行业的用例1.3
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2024-06-04 08:03:20
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（一）概述 过去我们在遍历一个数组的时候，使用的是循环的方式，但是，仔细想想，我们我们为什么一定要用for 循环，或者是while循环呢？我们的目的是得到数组中的某些，或者全部内容，而我们是通过for循环的方式去获取的，换言之，for循环只是过程，他并不是必须的，我们只需要得到结果，中间的过程我们可以不在
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2023-06-18 17:26:59
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本文以java stream流计算为例，讲解一些基础的spark操作。另一个流行的大数据框架flink同理。准备工作测试数据,以下列分别表示姓名，年龄，部门，职位。张三,20,研发部,普通员工
李四,31,研发部,普通员工
李丽,36,财务部,普通员工
张伟,38,研发部,经理
杜航,25,人事部,普通员工
周歌,28,研发部,普通员工创建一个Employee类。@Getter
@Setter
@
原创
2023-08-09 14:52:34
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阿里巴巴新一代计算引擎
flink
？(一)
很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词，其实早在 2008 年，Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目， 在 2014 被 Apache 孵化器所接受，然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一。Flink 的最新版本目前已经更新到了 0.10.
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2024-01-17 05:55:17
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spark笔记spark简介saprk 有六个核心组件：SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、StructedStreaming、MLlib，GraphxSparkCore相当于Hadoop中的MapReduce，用于大规模离线批处理计算SparkSQL相当于Hive(稍微类似)，用于交互式计算注意：
1.交互式计算：用户界面中的查询条件进行过滤查询，然后交给Spar
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2024-01-15 02:09:11
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Spark是一个用于大规模数据处理的统一计算引擎 注意：Spark不仅仅可以做类似于MapReduce的离线数据计算，还可以做实时数据计算，并且它还可以实现类似于Hive的SQL计算，等等，所以说它是一个统一的计算引擎 既然说到了Spark，那就不得不提一下Spark里面最重要的一个特性：内存计算 Spark中一个最重要的特性就是基于内存进行计算，从而让它的计算速度可以达到MapReduce的几十
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2023-10-17 09:29:59
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