今天，接着跟大家分享一下spark的搭建，spark是一个分布式的计算框架，与MapReduce的区别在于可以准实时处理大数据，是Apache的顶级开源项目之一，目前呢spark稳定版本是spark-2.4.7，所以，我是用的spark-2.4.7，请各位朋友留意一下。关于spark呢，大家如果有兴趣可以自己再找一些资料查阅一下。spark包的获取地址，大家根据hadoop版本，自行对应下载：sp
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2023-11-20 15:32:07
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简单介绍1，介绍Hadoop存在如下一些缺点：表达能力有限、磁盘IO开销大、延迟高、任务之间的衔接涉及IO开销、在前一个任务执行完成之前，其他任务就无法开始，难以胜任复杂、多阶段的计算任务Spark在借鉴Hadoop MapReduce优点的同时，很好地解决了MapReduce所面临的问题。 相比于Hadoop MapReduce，Spark主要具有如下优点： Spark的计算模式也属于MapRe
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2023-10-08 13:12:07
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# PySpark与Spark的性能分析与优化
在大数据处理领域，Apache Spark是一种广泛使用的分布式计算框架，而PySpark是其官方支持的Python接口。虽然PySpark提供了简便的API，使数据科学家和分析师能够使用Python进行大数据处理，但有时在性能上与Scala或Java实现的Spark会有明显差异。本文将探讨PySpark与Spark性能的差异，并提供一些优化建议和
往EXCEL表里粘贴数据时很慢,数据一多就卡死了是什...Excel，使用的时候变卡，有些时候是因为你处理的表格比较大。如果自己处理的表格不大，也不是很复杂，那有可能就是计算机内存不够，或者计算机本来就比较慢。这个时候需要对计算机进行配置升级。EXCEL表格很卡是什么原因？EXCEL运行卡最根本的原因是数据较多，运算量较大，其次是电脑性能问题以及软件问题，所以解百决卡的问题有几个方法：1、尽量减少
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2023-12-28 04:47:15
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# Python Kafka 运算比接收慢
在使用Python处理Kafka消息队列时，有时会遇到一个问题：运算速度比消息接收速度慢，导致消息在处理过程中积压，最终导致系统性能下降。这种情况通常发生在处理大量数据或复杂计算的情况下。本文将介绍如何优化Python在处理Kafka消息队列时的性能问题，并提供一些代码示例。
## 问题分析
当 Python 处理 Kafka 消息队列时，面临的矛
原创
2024-04-09 05:24:11
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摘要：通常在大厂实际项目中会使用Spark来处理大规模数据下的数据挖掘和分析相关工作。本篇从项目实战中总结常用的Spark特征处理实例，方便小伙伴们更好的使用Spark做数据挖掘相关的工作。
摘要：通常在大厂实际项目中会使用Spark来处理大规模数据下的数据挖掘和分析相关工作。本篇从项目实战中总结常用的Spark特征处理实例，方便小伙伴们更好的使用Spa
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2024-01-30 06:35:44
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一：Spark SQL与DataFrame1， Spark SQL之所以是除了Spark Core以外最大的和最受关注的组件，原因是：a) 处理一切存储介质和各种格式的数据（您同时可以方便的扩展Spark SQL的功能来支持更多类型的数据，例如Kudu）；b) Spark SQL把数据仓库的计算能力推向了新的高度，不仅是无敌的计算速度（Spark SQL比Shark快
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2023-11-19 18:40:25
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# 如何解决本地 PySpark 的慢问题
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，能够让开发者使用 Python 进行大规模数据处理。有些初学者在本地使用 PySpark 时会发现其执行速度缓慢，这可能源于多种原因，比如资源配置不足、数据处理逻辑不合理等。本文将为你详细讲解如何诊断和解决 PySpark 在本地运行缓慢的问题。
## 解决流程概述
以下是解决
我写这篇小博客的由来： 前天我修改我Ubuntu的用户名名称，改成别人的名字缩写，这样就可以方便他截图交作业了。但没想到的是，修改个用户名居然导致我虚拟机不能正常开机。而且还比较麻烦，不像修改主机名一样简单。无奈之下只好重装系统，重头部署大数据环境，我想着之前有安装过所有环境经验，应该一个小时之内可以完成的。一开始安装Hadoop，hive，hbase，spark很顺利。但是到了pyspark时候
使用Python开发一、Python编程语言1.1、Python语言的特点Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库。如今Python已经成为继JAVA，C++之后的的第三大编程语言。1、可性移强植 简易单学 2、免开费源 丰富库的 3、可性移强植 高语层言 4、可扩性展1.2、Python与人工智能Python被认为是人工智能、机器学习的首选语言。1.3、PySpa
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2023-08-07 02:13:45
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目录 1. 连接spark2. 创建dataframe2.1. 从变量创建2.2. 从变量创建2.3. 读取json2.4. 读取csv2.5. 读取MySQL2.6. 从pandas.dataframe创建2.7. 从列式存储的parquet读取2.8. 从hive读取3. 保存数据3.1. 写到csv3.2. 保存到parquet3.3. 写到hive3.4. 写到hdfs3.5. 写到mys
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2023-08-08 10:10:50
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### 如何实现“spark sql 读orc表比hive慢”问题解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何解决“spark sql 读orc表比hive慢”的问题。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行操作。
#### 流程概述：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建orc表 |
| 2 | 创建hive表 |
| 3 | 通过spa
原创
2024-04-14 06:14:41
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对比C++和Java事实上，Java本来就是从C++衍生出来的。 然而，C++和Java之间仍存在一些显著的差异。可以这样说，这些差异代表着技术的极大进步。一旦我们弄清楚了这些差异，就会理解为什么说Java是一种优秀的程序设计语言。本附录将引导大家认识用于区分Java和C++的一些重要特征。 (1) 最大的障碍在于速度：解释过的Java要比C的执行速度慢上约20倍。无论什么都不能阻止Java语言进
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2023-09-05 20:50:04
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最近重新装了系统，需要对spark与pyspark重新配置下。于是写了这篇文章，希望对从事这个行业的人员能有所帮助：1.准备阶段准备以下版本的安装包，不同的版本号之间会发生兼容性问题，如果采用版本以下不一致，建议看完本文再动手，有些本人已经踩过坑，会在下文提示。 1.Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64 2.jdk-8u40-windows-x64 3.hadoop-3
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2023-10-31 13:06:30
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概念梳理GBDT的别称
GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树。 GBDT这个算法还有一些其他的名字，比如说MART(Multiple Additive Regression Tree)，GBRT(Gradient Boost Regression Tree)，Tree Net等，其实它们都是一个东西（参考自wi
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2023-07-17 19:25:22
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、SparkSql读取mysql慢优化二、spark写入mysql数据慢1.批量写入mysql数据2.计算完之后在重新分区，防止数据倾斜写入的时候特别慢3.调整shuffle的分区数量三、SparkSql关联查的坑1.spark 区分大小写 mysql不区分，关联查的时候尽量都转大写，并且要去除前后空格2.SparkS
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2023-06-16 10:10:33
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目录前言：sparkPySpark一、安装JDK二、安装anaconda三、安装spark 四、安装Hadoop五、安装Scala六、配置在Jupyter Lab中运行PySpark七、配置pyspark 八、配置winutils九、安装findspark九、检验是否存在错误点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢参阅： 前言：sparkSpark提供了一个
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2023-08-21 23:09:10
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文章目录项目场景：问题描述原因分析：分析hive的MV策略如下：hdfs mv原理解决方案：方案一：修改临时目录方案二： 项目场景：spark streaming从 Kafka 消费数据，写到 Hive 表。问题描述数据量级上亿，SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积，即大量任务处于 Queued 状态，卡在了某个 job，最长延迟时
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2023-07-28 13:46:28
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# PySpark求占比实现教程
## 引言
在数据分析和机器学习领域，占比（或者比例）是一种常见的指标，用于衡量某个特定类别在整体样本中的占比情况。PySpark是一种强大的大数据处理框架，它提供了丰富的函数和方法来进行数据处理和分析。本文将介绍如何使用PySpark求占比，并提供详细的代码实例，帮助刚入行的小白快速上手。
## 整体流程
下面是实现求占比的整体流程：
```
| 步骤 |
原创
2023-11-26 11:06:32
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# 如何解决 Python 安装 PySpark 慢的问题
## 开篇
在数据科学和大数据分析的领域中，PySpark 是一个非常流行的工具，然而，刚刚入门的小白常常在安装 PySpark 时遇到速度慢的问题。本文将帮助你理解在Python中安装PySpark的步骤，以及如何优化这个过程。我们将通过一个简单的流程表格来展示步骤，再详细说明每一步需要执行的操作及相关代码。
## 安装流程
首
