一、安装Anaconda一、安装Anaconda点击查看安装Anaconda软件教程二、配置Anaconda环境变量点击查看配置教程二、Windows的PySpark环境配置一、查看所有conda虚拟环境conda env list二、创建虚拟环境conda create -n pyspark_env python=3.8三、切换到虚拟环境activate pyspark_env四、安装PySpa
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2023-06-20 16:19:02
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1: spark使用python3 pip3 install py4j (服务器和本机都要安装) 服务器提交python3脚本export PYSPARK_PYTHON=python3
./spark-submit /root/bigdata/app.py本机调试python脚本 在pycharm中建立python3程序，点击run-&g
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2023-06-19 14:54:00
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win10安装spark:0、前提0.1 配置0.2 有关spark说明： 安装注意版本一、实例分析1.1 数据 student.txtyang 85 90 30
wang 20 60 50
zhang 90 90 100
zhang 90 90 100
li 100 54 0
li 100 54 0
yanf 0 0 01.2 代码#r = reduce(lambda x, y: x
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2023-08-08 22:21:10
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Spark基础理论知识前言RDDSshared variables（共享变量）HadoopMapReduce缓存Windows下Spark基础操作参考 前言 Spark 的 shell 作为一个强大的交互式数据分析工具，提供了一个简单的方式来学习 API，这里我选择使用Scala 环境学习这部分内容。至于为什么不用
问题： 提交spark任务，hive写ck，部分executor报错 java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.http.impl.conn.PoolingHttpClientConnectionManager.setValidateAfterInactivity 其他不报错的executor均能写入ck 判断为httpclient包冲突，但maven tre
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2024-08-14 19:38:47
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使用org.elasticsearch.spark.rdd.EsSpark的APIEsSpark.saveJsonToEs(mergeData, esIndexName, esConf)将Json数据写入ES集群，报错信息如下：org.elasticsearch.hadoop.rest.EsHadoopInvalidRequest: org.elasticsearch.hadoop.rest.Es
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2023-12-10 11:56:23
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IDEA开发Spark程序工程准备创建项目添加pom依赖创建WordCount编写WordCount-★★★★★-重点修改代码并打包到Yarn运行上传jar包并提交到yarn上运行补充:命令说明spark-shell和spark-submit命令参数 工程准备创建项目添加pom依赖<!-- 指定仓库位置，依次为aliyun、cloudera和jboss仓库 -->
<r
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2023-08-24 15:40:12
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产生背景：由于工作需要，目前现有查询业务，其他厂商数据库无法支持，高效率的查询响应速度，于是和数据总线对接，实现接入数据，自己进行数据结构化处理。技术选型：SparkStreaming和Kafka和ElasticSearch本人集群：SparkStreaming 版本2.3，Kafka的Scala版本2.11-Kafka版本0.10.0.0 （Kafka_2.11-0.10.0.0.jar）&nb
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2023-09-04 10:24:18
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# Spark中的乱码问题
在使用Spark进行分布式计算时，我们经常会遇到乱码的问题。乱码是指当我们在处理文本数据时，出现了无法正确解析或显示的字符。这可能会导致数据分析的结果不准确，甚至无法正常工作。本文将介绍Spark中乱码问题的原因以及如何解决这些问题。
## 1. 乱码问题的原因
乱码问题通常是由于字符编码不一致或不正确导致的。在Spark中，数据通常以UTF-8编码进行处理。但是
原创
2023-07-20 04:28:33
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# 使用Spark写入MySQL的完整指南
在大数据处理的领域，Apache Spark是一个广泛使用的框架。将处理后的数据写入MySQL是一个常见的需求。本文将带你一步一步实现“Spark写入MySQL”的功能，我们将覆盖整个流程，并提供详细的代码示例及其解释。
## 流程概述
以下是将Spark数据写入MySQL的基本步骤：
| 步骤 | 描述
目录一.引言二.源码浅析1.RDD.saveAsTextFile2.TextOutputFormat 3.FileOutputFormat三.源码修改1.修改文件生成逻辑 - getRecordWriter2.允许目录存在 - checkoutputSpecs3.全部代码 - TextOutputFormatV2四.追加存储代码实战五.总结一.引言Output directory fil
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2023-08-01 23:58:21
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当第一次对RDD2执行算子，获取RDD3的时候，就会从RDD1开始计算，就是读取HDFS文件，然后对RDD1执行算子，获取 到RDD2，然后再计算，得到RDD3 另外一种情况，从一个RDD到几个不同的RDD，算子和计算逻辑其实是完全一样的，结果因为人为的疏忽，计算了多次，获取到了多个RDD。默认情况下，多次对一个RDD执行算子，去获取不同的RDD；都会对这个RDD以及之前的父RDD，全部重新计算
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2024-06-26 05:49:55
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部分情况下： 大坑， 和 package com.xiaomi.mishell.statusbar import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client.Put import o
原创
2021-09-14 11:17:30
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# 使用 Spark 操作 Redis 的方式
在大数据处理与存储的快速发展中，Apache Spark 和 Redis 是两个备受欢迎的技术栈。Spark 是一个强大的开源集群计算框架，用于大规模数据处理，而 Redis 是一个高性能的内存数据库，广泛用于缓存和数据存储。本文将探讨如何通过 Spark 作为计算引擎，与 Redis 进行数据交互，并提供相应的代码示例。
## Spark 和
原创
2024-09-27 07:41:11
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在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，写入 JSON 格式的数据是一项常见的任务。在这篇文章中，我们将探讨如何有效地解决“Spark 写 JSON”问题，我们将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展的结构来呈现。
## 版本对比
在使用 Spark 写 JSON 的过程中，不同版本在性能和特性方面会有较大差异。这里我们来分析下 Spark 2.x 和
## Spark写Socket的实现流程
### 流程概览
首先，让我们来概述一下实现"spark 写 socket"的流程。在这个过程中，我们将使用Spark编程框架来实现对Socket的写入操作。下面是实现的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤二 | 构建数据流DataFrame |
| 步骤三 |
原创
2024-01-16 06:29:25
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# 如何实现Spark写MongoDB
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Spark将数据写入MongoDB。MongoDB是一个流行的NoSQL数据库，而Spark是一个强大的分布式计算引擎，通过将它们结合使用，可以实现高效的数据处理和存储。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start(开始)
Step1[创建SparkSession]
原创
2024-06-17 05:29:24
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# 使用 Spark 写入 ClickHouse 的指导
Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 ClickHouse 则是一款性能极高的列式数据库。将 Spark 的数据写入 ClickHouse 是一种常见的使用场景。本文将详细介绍如何实现这一过程，适合刚入行的小白开发者。以下是实现的整体流程。
## 整体流程
| 步骤 | 描述
# 使用Apache Spark写入CSV文件
在大数据处理领域，Apache Spark是一个广泛使用的开源框架，它提供了快速、通用和可扩展的集群计算能力。本文将深入探讨如何使用Spark写入CSV文件，并将讨论其背后的原理，以及在实际项目中的应用。
## Spark与CSV文件
CSV（Comma-Separated Values）文件是一种简单、可读性高的文本格式，广泛用于数据交换和存
# 通过 Spark 向 ClickHouse 写入数据的实践
随着大数据技术的快速发展，Spark 和 ClickHouse 两者都成为了数据处理和分析领域中的重要工具。Spark 是一个开源的大数据处理框架，支持分布式处理，而 ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，适用于实时分析。本文将探讨如何利用 Spark 向 ClickHouse 写入数据，并展示相关的代码示例、数据可视化和
