WordCount是大数据学习最好的入门demo，今天就一起开发java版本的WordCount，然后提交到Spark3.0.0环境运行； 版本信息OS： Window7JAVA：1.8.0_181Hadoop：3.2.1Spark: 3.0.0-preview2-bin-hadoop3.2IDE: IntelliJ IDEA 2019.2.4 x64 服务
# 创建 Spark REST API 文档的教程
## 引言
在大数据处理的领域，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。为了更好地管理和监控你的 Spark 应用程序，使用 REST API 来与 Spark 集群进行交互是一种优秀的选择。本文将指导你如何实现一个简单的 Spark REST API 文档解决方案。
## 整体流程
在实现 Spark REST API
一、RDD 的创建1）通过 RDD 的集合数据结构，创建 RDDsc.parallelize(List(1,2,3),2) 其中第二个参数代表的是整个数据，分为 2 个 partition，默认情况会讲数据集进行平分，注意不是两个副本2）通过文件来读取sc.textFile("file.txt")
sc.sequenceFile("file.txt") sequeceFile 是 HDFS 一些数
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2024-07-31 10:25:58
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目录1 下载Spark2 Spark中的Python shell3 Spark核心概念4 独立应用5 总结 1 下载Spark下载和解压缩，首选下载预编译版本的Spark，访问：Spark download，选择包类型为：“Pre-built for Apache Hadoop 3.2 and later"，然后直接下载Spark包：spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz。下
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2023-08-18 12:05:02
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# Apache Spark API 简介与使用示例
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，它支持多种编程语言，如 Scala、Java、Python 和 R。Spark 特别适合大规模数据处理，例如 ETL（提取、转换和加载）、机器学习和实时数据流处理。本文将介绍 Spark API 的基本概念，并通过代码示例来展示其核心功能。
## Spark API 概述
Spar
spark任务提交之后作业运行状态在spark向yarn提交作业之后，正常情况下，作业运行结束之前，状态分为两种，分别是：accept以及running一、accept 该状态表示Application已经提交给调度器。 在NEW_SAVEING转换为SUBMITTED状态的时候，RMAppImpl会除法StartAppAtt
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2023-06-15 03:37:22
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# 如何使用Spark Python API实现数据处理
## 引言
Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。对于刚入行的开发者而言，理解如何使用Spark的Python API（PySpark）是掌握大数据技能的重要一步。本文将通过具体流程、示例代码与注释，帮助你入门并使用Spark Python API。
## 过程概述
在使用Spark Python API之
# Spark REST API官方文档科普
Apache Spark是一个开源的大数据处理引擎，它提供了分布式数据处理和分析的能力。Spark提供了多种编程接口，包括Scala、Java、Python和R，以及许多高级功能，如机器学习和图处理。Spark还提供了REST API，可以通过HTTP请求与Spark集群进行交互。本文将介绍Spark REST API的基本功能和使用方法，并提供一些
原创
2023-08-30 03:48:09
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# 教你如何实现“Spark RDD的API文档”
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何实现“Spark RDD的API文档”感到困惑。不用担心，这篇文章将为你提供详细的指导，帮助你快速上手。
## 流程图
首先，让我们用流程图来展示实现Spark RDD API文档的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[了解Spark RDD]
原创
2024-07-21 09:56:08
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第11课：Spark Driver中的ReceiverTracker架构设计 前面已经讲过一些ReceiverTracker的内容，例如ReceiverTracker可以以Driver中具体的算法计算出在具体的executor上启动Receiver。启动Receiver的方法是封装在一个tesk中运行，这个tesk是job中唯一的tesk。实质上讲，ReceiverTracker启动Re
本文主要分以下章节：一、Spark专业术语定义二、 Spark的任务提交机制一、Spark专业术语定义1、Application：Spark应用程序指的是用户编写的Spark应用程序，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。Spark应用程序，由一个或多个作业JOB组成，如下图所示: image2、Driver：驱动程序Spark中的Driver即
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2024-01-18 20:40:53
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初识spark，需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用。本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点，并提供了解新的API接口使用的方法。例子代码全部使用python实现。1. 数据源准备准备输入文件：$ cat /tmp/in
apple
bag bag
cat cat cat启动pyspark：$ ./spark/bin/pyspark使用textFile创建RDD:>>&
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2023-11-09 07:51:17
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文章目录一、RDD血缘关系二、RDD 依赖关系1.窄依赖2.宽依赖3.RDD的阶段划分4.RDD任务划分三、RDD持久化1.RDD Cache 缓存2.RDD CheckPoint 检查点四、RDD 分区器五、RDD 文件读取与保存 一、RDD血缘关系RDD不会保存数据；RDD为了提供容错性，会将RDD间的关系保存下来 一旦出现错误，可以根据血缘关系从新计算二、RDD 依赖关系1.窄依赖上游RD
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2023-09-03 15:50:32
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文章目录前言步骤一：下载安装包Spark的目录和文件步骤二：使用Scala或PySpark Shell本地 shell 运行步骤3:理解Spark应用中的概念Spark Application and SparkSessionSpark JobsSpark StagesSpark Tasks转换、立即执行操作和延迟求值窄变换和宽变换Spark UI单机的应用程序计算巧克力豆的数量单机编译 Sca
近年来，机器学习和深度学习不断被炒热，tensorflow 作为谷歌发布的数值计算和神经网络的新框架也获得了诸多关注，spark和tensorflow深度学习框架的结合，使得tensorflow在现有的spark集群上就可以进行深度学习，而不需要为深度学习设置单独的集群，为了深入了解spark遇上tensorflow分布式深度学习框架的原理和实践，飞马网于4月10日晚，邀请到先后就职于百度、腾讯，
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2023-09-07 17:46:09
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API：1.2.3.4. 5.6.7.8.9.
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2023-05-18 12:32:48
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为什么要查询API文档就好比学习汉字，学习英语，都免不了要查询字典、词典。因为包含东西太多，切不必每个都需要学习、记住，在需要用的时候可以快速查询即可。String类就包含50多个方法，且几乎所有方法都有用，在Java标准库中有几千个类，方法数量更加惊人。要想记住所有的类和方法是一件不可能的事情，也没有必要。只要学会如何查阅到标准库中的所有类和方法。API文档的位置API真相API解读API文档分
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2023-05-31 15:11:12
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一、Java_API文档的概述简单的讲，API就是一个帮助文档，让您能快速了解java的属性，方法。加入想对字符串进行操作，就可以去api中查看String的方法，里面会有每个方法的用法，返回值等等。Java API通过支持平台无关性和安全性，使得Java适应于网络应用。Java API是运行库的集合，它提供了一套访问主机系统资源的标准方法。运行Java程序时，虚拟机装载程序的class文件所使用
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2023-09-11 16:43:25
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## 如何实现Java文档API
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Java文档API。首先，我将向你展示整个实现过程的流程，并详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
### 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------ |
| 1 | 创建项目 |
| 2 | 添加依赖
原创
2024-02-20 07:06:11
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1 概述(Overview)总体来讲，每一个Spark驱动程序应用都由一个驱动程序组成，该驱动程序包含一个由用户编写的main方法，该方法会在集群上并行执行一些列并行计算操作。Spark最重要的一个概念是弹性分布式数据集，简称RDD（resilient distributed dataset ）。RDD是一个数据容器，它将分布在集群上各个节点上的数据抽象为一个数据集，并且RDD能够进行一系列的并
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2015-04-25 00:46:00
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