本文介紹如何基于SparkJava来实现一个单词计数(Word Count)的程序。创建工程创建一个Maven工程,pom.xml文件如下:<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=
转载 2023-06-11 15:59:50
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Apache Spark  发布了 Delta Lake 0.4.0,主要支持 DML 的 Python API、将 Parquet 表转换成 Delta Lake 表 以及部分 SQL 功能。  下面详细地介绍这些功能部分功能的 SQL 支持SQL 的支持能够为用户提供极大的便利,如果大家去看数砖的 Delta Lake 产品,你
转载 2024-08-25 08:42:25
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概述ODPS是阿里云基于自有的云计算技术研发一套开放数据处理服务(Open Data Processing Service,简称 ODPS),具有TB/PB级数据计算能力,主要用于大数据仓库、挖掘、分析以及数据分享等场景。 今天阿里内部包括阿里贷款、数据魔方、DMP(阿里妈妈广告联盟)、余额宝等多款产品的数据分析都在使用ODPS。ODPS 整体架构如下图,主要分为三层:接入层:以RESTful
Spark生态圈1. Spark Core(重点)1.1 Spark特点1.2 spark的体系构架1.3 spark的安装配置1.3.1 准备工作:1.3.2 伪分布1.3.3 全分布1.3.4 HA1.3.5 spark任务的提交1.4 Spark Shell1.4.1 两种运行模式1.4.2 wordcount案例1.5 RDD弹性分布式数据集(重点)1.5.1 RDD特性1.5.2 Tr
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引入java pom依赖<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.3.1</version> </dependency>
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reduce官方文档描述:Reduces the elements of this RDD using the specified commutative and associative binary operator.函数原型:def reduce(f: JFunction2[T, T, T]): T根据映射函数f,对RDD中的元素进行二元计算(满足交换律和结合律),返回计算结果。源码分析:de
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Spark 1.3 引入了第一版的数据源 API,我们可以使用它将常见的数据格式整合到 Spark SQL 中。但是,随着 Spark 的不断发展,这一 API 也体现出了其局限性,故而 Spark 团队不得不加入越来越多的专有代码来编写数据源,以获得更好的性能。Spark 2.3 中,新一版的数据源 API 初见雏形,它克服了上一版 API 的种种问题,原来的数据源代码也在逐步重写。本文将演
Shuffle简介Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。这一过程将会产生网络资源消耗和
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一.环境说明和使用软件的版本说明:hadoop-version:hadoop-2.9.0.tar.gz  spark-version:spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgzjava-version:jdk1.8.0_151集群环境:单机伪分布式环境。二.适用背景 在学习Spark过程中,资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有两种(我所知道的):第一种
转载 2024-05-29 06:18:16
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本文测试的Spark版本是1.3.1Text文本文件测试一个简单的person.txt文件内容为:JChubby,13 Looky,14 LL,15分别是Name和Age在Idea中新建Object,原始代码如下:object TextFile{ def main(args:Array[String]){ } }SparkSQL编程模型:第一步: 需要一个SQLContext
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spark JAVA 开发环境搭建及远程调试以后要在项目中使用Spark 用户昵称文本做一下聚类分析,找出一些违规的昵称信息。以前折腾过Hadoop,于是看了下Spark官网的文档以及 github 上 官方提供的examples,看完了之后决定动手跑一个文本聚类的demo,于是有了下文。1. 环境介绍本地开发环境是:IDEA2018、JDK8、windows 10。远程服务器 Ubuntu 16
转载 2023-08-10 06:04:50
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# Spark教程 - Java ## 引言 Apache Spark是一个开源的、高性能的通用计算引擎,能够处理大规模数据处理任务。它提供了一种简单且易于使用的API,用于开发大规模数据处理、机器学习和图形计算等应用程序。本教程将介绍如何使用Java编程语言使用Spark。 ## 安装与配置 首先,你需要安装Java开发工具包(JDK),并确保它已正确配置在你的操作系统中。然后,你可以下载并
原创 2023-12-17 09:20:33
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# 使用Java开发Spark API Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统,它提供了易于使用的API,支持Java、Scala、Python和R等多种编程语言。在本文中,我们将重点介绍如何使用Java开发Spark API。 ## 什么是Spark API Spark APISpark提供的一组用于在分布式计算环境下进行数据处理和分析的接口。通过Spark API,开发者
原创 2024-06-02 04:46:23
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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
spark简介Spark(注意不要同Apache Spark混淆)的设计初衷是,可以简单容易地创建REST API或Web应用程序。它是一个灵活、简洁的框架,大小只有1MB。Spark允许用户自己选择设计应用程序的模板引擎以及选择最适合他们项目的库,比如,HTML解析功能就有Freemarker、Mustaches、Velocity、Jade、Handlebars、Pebble或Water等选项可
转载 2023-12-13 23:10:57
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一.什么是APIApplication Programming Interface应用程序编程接口是一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节。二.API常用类(1)Object:所有类的基类所有类都直接或者间接的继承Object类(2)String:String是由多个字符组成的也可以看作
1.RDD介绍:    RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合。在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化。    Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节
转载 2024-07-02 08:03:50
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SparkJava和Scala API的使用实验环境Linux Ubuntu 16.04 前提条件:Java 运行环境部署完成Spark Local模式部署完成 上述前提条件,我们已经为你准备就绪了。实验内容在上述前提条件下,完成Spark中Scala和Java API的使用实验步骤1.点击"命令行终端",打开新窗口2.启动Scala的Shell在命令行终端中输入下面的命令即可启动Scala S
转载 2023-08-23 15:41:10
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Spark是专门为大规模数据设计的快速通用计算引擎。Spark应用(Application)为用户提交的应用程序。执行模式有Local(测试),Standalone、Yarn和Mesos。根据Spark Application的Driver Program是否在集群中运行,Spark应用的运行方式又可以分为CustomerCluster模式和Client模式。Spark涉及的基本概念:Applic
转载 2023-07-25 23:01:05
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JavaJAVA环境变量设置到“WINDOWS系统变量"中是最简单的方式,也是对多用户环境下有利的方式。 随着JAVA版本的升级、WINDOWS操作系统的升级、ECLIPSE愈加智能化。一些设置不是必须的,比如JAVA_HOME的设置。 下面是有兼容性的JAVA环境变量设置方式。1.软件环境如下所示:操作系统 WINDOWS 10 JAVA JDK 1.82.WINDOW环境变量对话框位置:打开
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