# 本地代码调用 Spark：入门指南
Apache Spark 是一种强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。它在内存中处理数据的能力，使其比传统的MapReduce框架更快。在本文中，我们将讨论如何在本地环境中调用 Spark，并提供代码示例来帮助你入门。
## Spark 简介
Apache Spark 是一个统一的分析引擎，拥有多种数据处理功能，包括批处理、流处理、机器学习和
# 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
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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目录方法1与方法2的前提：为远程python解释器创建部署配置远程调试方法1： 使用远程python解释器远程调试方法2： 使用python远程调试服务器设置进行远程调试补充说明：可能遇到的问题。。提示：请注意看我教程中的图片！！！图片上有文字说明，讲的非常仔细，按步骤进行能确保成功！我建议大家按照我教程中的方法1进行远程调试~~注意：Pycharm社区版不支持远程调试功能，请
第8章 Spark调优与调试1.总结Spark的配置机制2.理解Spark应用性能表现的基础知识、设置相关配置项、编写高性能应用设计模式3.探讨Spark的用户界面、执行的组成部分、日志机制8.1使用SparkConf配置Spark1.SparkConf实例包含用户要重载的配置选项的键值对。Spark中的每个配置选项都是基于字符串形式的键值对。调用set()方法来添加配置项的设置。#创建
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2023-09-04 22:20:18
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在pom.xml文件的<build>里要加上<sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirect
原创
2022-07-19 11:34:19
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之前也介绍过使用yarn api来submit spark任务，通过提交接口返回applicationId的用法，具体参考《Spark2.3（四十）：如何使用java通过yarn api调度spark app，并根据appId监控任务，关闭任务，获取任务日志》;但是我更喜欢使用该篇文章中介绍的使用java来调用spark-submit.sh shell提交任务，并从spark-sbumit.sh执
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2024-03-04 14:47:09
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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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第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spa
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2024-07-17 15:30:54
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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 Java：构建高效RESTful API的框架
在当今快速发展的Web开发领域，构建RESTful API已成为一种常见的需求。Spark Java是一个轻量级的框架，它提供了一种简单而高效的方式来创建RESTful服务。本文将介绍Spark Java的基本用法，并展示如何使用它来构建一个简单的API服务。
## Spark Java简介
Spark Java是一个用Java
原创
2024-07-29 10:52:15
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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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快速上手写spark代码系列：03-开始写一个spark小脚本（1） 快速上手写spark代码系列03-开始写一个spark小脚本1训练背景设置第一步准备数据集第二步读取文件第三步做字段提取生成RDD第四步合并RDD第五步过滤某些字段第六步关联用户第七步关联位置参数第八步选取字段生成新的结果第九步存储成指定文件数目第十步保存到指定位置 训练背景设置上一篇将了RDD操作的各种函数，这一节就把这些函数
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2023-12-09 14:38:16
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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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我们首先提出这样一个简单的需求：
现在要分析某网站的访问日志信息，统计来自不同IP的用户访问的次数，从而通过Geo信息来获得来访用户所在国家地区分布状况。这里我拿我网站的日志记录行示例，如下所示：121.205.198.92
- - [21/Feb/2014:00:00:07 +0800] "GET /archives/417.html HTTP/1.1" 200 11465 "http://
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2023-07-09 19:07:34
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