第二章 Spark RDD以及编程接口目录Spark程序"Hello World"Spark RDD创建操作转换操作控制操作行动操作注：学习《Spark大数据处理技术》笔记1. Spark程序"Hello World"1. 概述计算存储在HDFS的Log文件中出现字符串"Hello World"的行数2. 代码实现3. 行解第一行对于所有的Spark程序而言，要进行任何操作，首先要创建一个Spar
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2023-08-21 11:20:39
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Spark 可以独立安装使用，也可以和 Hadoop 一起安装使用。在安装 Spark 之前，首先确保你的电脑上已经安装了 Java 8 或者更高的版本。Spark 安装访问Spark 下载页面，并选择最新版本的 Spark 直接下载，当前的最新版本是 2.4.2 。下载好之后需要解压缩到安装文件夹中，看自己的喜好，我们是安装到了 /opt 目录下。tar -xzf spark-2.4.2-bin
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2023-08-11 17:50:58
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一、安装Spark1、检查基础环境hadoop,jdkecho $JAVA_HOME
java -version
start-dfs.sh
jps2、下载、解压、配置spark此步骤实验前已经完成，故跳过。3、环境变量gedit ~/.bashrc #编辑
source ~/.bashrc #生效4、试运行Python代码pyspark #启动pyspark运行测试print('spark')
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2023-05-31 16:40:53
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# 使用Spark调用Python脚本的完整指南
在大数据开发过程中，Apache Spark是一个非常流行的框架，而Python则因其简单易用而被广泛选用。因此，能够有效地使用Spark调用Python脚本是数据科学家和工程师必备的技能之一。在本文中，我将详细介绍如何实现这一目标，包括所需的步骤、代码示例和相关的图表展示。
## 流程概述
在我们开始之前，首先来看看整个流程的步骤：
|
原创
2024-08-08 14:55:50
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# Python调用Spark Shell
Apache Spark是一个用于大数据处理和分析的开源分布式计算系统。它提供了高性能的数据处理能力，并支持多种编程语言，包括Python。本文将介绍如何使用Python调用Spark Shell，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先准备好以下环境：
1. 安装Java Development Kit (JDK)，并设置
原创
2023-08-20 04:16:36
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# Spark调用Python程序的科普文章
随着大数据时代的到来，分布式计算框架应运而生，其中Apache Spark因其处理速度快、易用性强而受到广泛关注。虽然Spark最初是基于Scala开发的，但它也支持多种编程语言，其中Python就是一种非常流行的选择。本文旨在介绍如何在Spark中调用Python程序，并通过示例代码来帮助理解。
## 什么是Apache Spark？
Apac
# Spark调用Python代码的实现指南
在数据处理与分析的领域中，Apache Spark 是一个强大的工具，它提供了很好的并行处理能力。Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala、R和Python。在这篇文章中，我们将学习如何在Spark中调用Python代码，并实现一个具体的示例。以下是实现流程的步骤总结：
## 流程步骤
| 步骤 | 操作
Spark 2.4.0编程指南--Spark SQL UDF和UDAF更多资源github: https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0 文档(官网文档): http://spark.apache.org/docs/2.4.0/sql-getting-started.html#aggregations 前置条件已安装好jav
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2023-07-17 22:40:43
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最近开发分析工具中使用了mapreduce和spark两种模式，独立的分析工具app已经开发完成并且使用命令行提交到集群运行成功，在任务代理中采用Runtime.getRuntime().exec方式提交mr或者spark到集群运行。mr运行没有出现任何问题，但是spark运行时，初期正常，没有任何问题，后来不知道什么时候开始，突然出现spark程序运行卡住，err中报错全是org.apache.
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2023-08-04 15:17:18
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Spark python集成1、介绍Spark支持python语言，对于大量的SQL类型的操作，不需要编译，可以直接提交python文件给spark来运行，因此非常简单方便，但是性能要比scala或java慢。对于常规任务，可以使用python来编写，特殊任务还是建议scala编写。2、使用pyspark启动spark shell（centos）2.1 启动pyspark$>spark/bi
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2023-08-08 06:34:22
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我们知道spark的RDD支持scala api、java api以及python api，我们分别对scala api与java api做了详细的介绍，本文我们将探讨rdd python api是怎么使用py4j来调用scala/java的api的，从而来实现python api的功能。首先我们先介绍下py4j。一、py4jpy4j是一个使得python可以调用jvm中的对象的类库。看一个py4
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2023-09-05 10:56:20
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user_data= sc.textFile("ml-100k/u.user")user_data.first()#此处如能输出数据文件首行，则说明环境搭建没问题sc 是Spark shell 启动时自动创建的一个 SparkContext 对象，shell 通过该对象来访问 Spark。可以通过下列方法输出 sc 来查看它的类型。连接Spark Spark1.3.0只支持Python2.6或更高
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2023-08-29 16:23:15
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# Java远程调用Spark
Spark是一个开源的分布式计算系统，可以进行大规模数据处理。它提供了丰富的API和工具来简化数据处理的过程。在某些情况下，我们可能需要通过远程调用来访问Spark集群，并在集群上执行计算任务。本文将介绍如何使用Java进行远程调用Spark，并提供相应的代码示例。
## 远程调用Spark集群
要通过Java远程调用Spark集群，我们首先需要将Spark集
原创
2023-08-01 07:39:55
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# Java Spark 远程调用教程
## 1. 概述
在本文中，将介绍如何使用Java Spark进行远程调用。Java Spark是一个轻量级的分布式计算框架，使用简单且高效，适用于大规模数据处理和分析。远程调用是指通过网络连接调用远程服务的过程，可以实现在不同计算节点上执行分布式任务。
## 2. 远程调用流程
下面是使用Java Spark进行远程调用的基本流程：
| 步骤 | 描
原创
2023-08-09 05:40:00
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# Java调用Spark任务
Spark是一个用于大数据处理的开源分布式计算框架，它提供了一个简单而强大的编程模型，可以处理大规模的数据集并加速数据处理的速度。在本文中，我们将学习如何使用Java调用Spark任务。
## 简介
在开始学习如何使用Java调用Spark任务之前，我们需要先了解一些Spark的基本概念。Spark使用弹性分布式数据集（Resilient Distribute
原创
2024-01-23 11:47:05
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Spark为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢（附算子优化和使用示例）？mp.weixin.qq.com
Spark算子主要划分为两类：transformation和action，并且只有action算子触发的时候才会真正执行任务。还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有actio
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2024-08-29 13:50:23
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a. 案例描述本案例假设我们需要对某个省的人口 (10万) 性别还有身高进行统计，需要计算出男女人数，男性中的最高和最低身高，以及女性中的最高和最低身高。本案例中用到的源文件有以下格式, 三列分别是 ID，性别，身高 (cm)，格式如下： b.人口数据的生成利用Java语言随机生成一组人口数据，包括序列ID，性别M/F，身高cm，代码如下：import java.io.File;
import j
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2024-07-08 14:47:21
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要介绍LauncherBackend，首先介绍下LaucherServer。当Spark应用程序没有在用户应用程序中运行，而是运行在单独的进程中时，用户可以在用户应用程序中使用LauncherServer与Spark应用程序通信。LauncherServer将提供Socket连接的服务端，与Spark应用程序中的Socket连接的客户端通信。LaucherServer的工作原理如下图：TaskSc
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2023-07-04 11:34:33
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RDD 介绍RDD，全称Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），是Spark最为核心的概念，是Spark对数据的抽象。RDD是分布式的元素集合，每个RDD只支持读操作，且每个RDD都被分为多个分区存储到集群的不同节点上。除此之外，RDD还允许用户显示的指定数据存储到内存和磁盘中，掌握了RDD编程是SPARK开发的第一步。 1:创建操作（creat
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2023-06-14 15:43:42
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Python小案例（九）PySpark读写数据有些业务场景需要Python直接读写Hive集群，也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据，当然环境搭建也免不了数仓的帮忙，常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。⚠️注意：以下需要在企业服务器上的jupyter上操作，本地jupyter是无法连接公司hive集群的利用PySpark读写H
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2023-09-23 16:24:08
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