一.什么是sparkspark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。二.spark的特点1.速度快一般情况下，对于迭代次数较多的应用程序，Spark程序在内存中的运行速度是Hadoop和MapReduce运行速度的100多倍，在磁盘上的运行速度是Hadoop MapReduce运行速度的10多倍。2.易于使用 Spark支持使用Scala、Python、Java及R语言快速编写应
kafka默认提交偏移量,消费者会将偏移量默认写到特殊的topic,偏移量更新的时候,数据已经处理,但是还没有更新偏移量,再次重新启动,会重复提交偏移量,控制不够精准,无法保证数据的一致性---所有我们不让消费者自动提交偏移量 :"enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)偏移量是描述信息,偏移量在Driver端生成在Driver获取&
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2023-11-24 12:41:58
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# 如何在Spark本地代码连接集群
在大数据领域，Apache Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架，它能够处理海量的数据集。对于刚入行的小白而言，使用 Spark 连接集群可能会有些复杂。本文将为你提供一个简单的流程，帮助你从本地代码连接到Spark集群。
## 整体流程
为了帮助你更好地理解通往成功的道路，我们将整个过程分解成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-02 11:32:28
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<一>Hive on Spark运行环境搭建楔子Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具，提供了类似于SQL的HiveQL语言，使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析。由于这一特性而收到广泛的欢迎。Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块，这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现，因而在处理速度上不
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2023-08-29 13:56:18
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基于Non-SBT方式 创建一个Scala IDEA工程 我们使用Non-SBT的方式，点击“Next” 命名工程，其他按照默认 点击“Finish”完成工程的创建 修改项目的属性 首先修改Modules选项 在src下创建两个文件夹，并把其属性改为source 下面修改Libraries 将Spark开发需要的jar包导进来 加入后： 导入包完成后，在工程的scala下面创
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2023-09-06 12:55:09
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查看Spark日志与排查报错问题的方法请看：1. org.apache.spark.SparkException: Kryo serialization failed: Buffer overflow原因：kryo序列化缓存空间不足。解决方法：增加参数，--conf spark.kryoserializer.buffer.max=2047m。2. org.elasti
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2023-08-01 18:11:19
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文章目录问题push命令clone命令pull命令Could not read from remote repository 的解决办法 问题 我们发现，使用IDEA上的git功能，当使用ssh协议出现了可以commit但无法push和pull的问题，经过测试发现原因是Could not read from remsitory。直接翻译是 “远程仓库无法读取”。 为什么会无法读取呢？（ssh权
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2024-01-10 12:10:31
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Spark整合Hive整合hive元数据metadataHive 的 MetaStore 是一个 Hive 的组件而 Hive 的 MetaStore 的运行模式有三种Hive开启元数据服务如果没有添加下面这一段,启动spark会报错启动hive元数据服务同时需要加载其他配置,包括HDFS测试 整合hive元数据metadataMetaStore, 元数据存储SparkSQL 内置的有一个 Me
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2023-10-05 14:50:28
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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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# 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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# 如何在Java中连接Spark SQL
在大数据时代，Spark SQL是处理和分析数据的重要工具。而作为开发者，能够将Spark SQL与Java相结合，是非常重要的技能。本文将详细介绍如何在Java中连接Spark SQL，并提供代码示例。
## 流程概览
以下是实现Spark SQL连接Java的基本流程：
| 步骤 | 描述
简单地说JDBC 可做三件事：与数据库建立连接、发送操作数据库的语句、处理返回结果。
什么是JDBCJDBC（java database.connective）它是一套用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种规范，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发者能够
## 连接 Java 和 Spark：让你的想法成为现实
在大数据时代，大规模数据处理已成为企业和组织成功的关键。Apache Spark作为一种快速、通用、容错和易于使用的大数据处理框架，已经成为业界的热门选择。本文将介绍如何使用Java语言连接Apache Spark，并提供示例代码和序列图。
### Spark简介
Apache Spark是一个开源的集群计算系统，旨在实现大规模数据处
原创
2023-11-03 12:33:51
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一、准备好所需要的文件 1、打包好的wordFreqFileSpark-0.1-jar-with-dependencies.jar 2、自己编写好的run.sh脚本文件 例子： &nb
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2024-08-14 16:05:07
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# 使用Java连接Apache Spark解决数据处理问题
在大数据时代，Apache Spark作为一个快速通用的大数据处理框架，已经受到越来越多企业的青睐。本文将介绍如何使用Java连接Spark，以解决一个实际的数据处理问题——从CSV文件读取数据，并进行简单的分析。
## 实际问题背景
假设我们有一个CSV文件，记录了公司员工的基本信息，包括姓名、年龄和薪资。我们的目标是分析所有员
### Spark连接HBase的流程
为了实现Spark连接HBase，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---------------------------------- | ----------------------
原创
2023-10-02 09:37:18
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# Java Spark连接HBase实现步骤
## 整体流程
下面是Java Spark连接HBase的整体流程，包括获取HBase配置、创建SparkSession、读取HBase数据、写入HBase数据。
```mermaid
flowchart TD
A[获取HBase配置] --> B[创建SparkSession]
B --> C[读取HBase数据]
B
原创
2024-01-05 07:10:51
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通过一个简单的单词计数的例子来开始介绍RDD编程。import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object word {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("
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2023-06-19 06:20:57
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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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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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