# Java Spark Demo：大数据处理的利器
随着大数据时代的到来，数据处理和分析的需求不断增加。Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，提供了快速、通用的数据处理能力。本文将通过一个Java示例，向大家介绍如何使用Spark进行数据处理，并通过流程图和关系图来帮助理解。
## 什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个开源的集群计算框架，它具有高
原创
2024-08-14 03:29:31
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这篇文章将记录如何使用spark DataFrame将列数据展开，这里使用的是explode方法将对List数据和Map分别给出展开的例子：在stackoverflow 中的问题是这样的：https://stackoverflow.com/questions/37391241/how-to-explode-columns/37392793#37392793加入我们有这种数据：nameageinte
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2023-09-27 12:38:24
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1.map算子任何类型的RDD都可以调用map算子；在java中，map算子接收的参数是Function对象，在Function中，需要设置第二个泛型类型为返回的新元素的类型；同时，call()方法的返回类型也需要与第二个泛型的返回类型一致。在call()方法中，对原始RDD中的每一个元素进行各种处理和计算，并返回一个新的元素，所有新的元素组成一个新的RDD。private static void
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2023-08-10 19:18:30
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当使用Maven构建好项目后，现在要开始学习Spark的设计及具体实现，就是源码了。
在Google上查到的比较多的IDE就是Scala + Eclipse , Scala + NetBeans和Scala + IntelliJ Idea. 因为以前一直使用的Eclipse,所以Scala + Eclipse当然是优选了。
下了一个ScalaIDE,
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2023-12-07 00:05:41
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目录Spark计算模型Spark程序模型小结弹性分布式数据集(resilient distributed dataset,RDD)RDD简介RDD的两种创建方式RDD的两种操作算子Transformation(转换)Action(行动)RDD的重要内部属性RDD与DSM的异同DSMRDD与DSM的区别Spark的数据存储算子的分类及功能算子的分类Value型Transformation算子输入分区
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2023-07-21 14:41:35
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import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.api.java.function._
import org.apache.spark.streaming.api._
// 
原创
2014-07-17 14:51:28
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# Java Spark 表数据清洗 Demo：一份详细指南
数据清洗是数据分析和数据科学领域中最重要的步骤之一。在海量的数据中，脏数据（例如缺失值、重复数据、不一致的数据格式等）会严重影响分析结果的准确性。本文将介绍如何使用 Java 和 Apache Spark 进行数据清洗，并提供一个简单的示例代码。
## 什么是 Apache Spark？
Apache Spark 是一个开源的分布
原创
2024-09-12 07:05:03
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# Java Spark指定字段分区Demo
在大数据处理中，数据分区是一个非常重要的概念。Spark是一个流行的大数据处理框架，它提供了强大的分布式计算能力。在Spark中，可以通过指定字段进行数据分区，以提高计算效率。
本文将介绍如何在Java Spark中使用指定字段进行分区，并提供示例代码演示。
## 数据分区
数据分区是将数据划分成不同的片段，每个片段可以独立进行处理。数据分区可
原创
2024-03-09 06:24:08
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import scala.Tuple2;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
impo
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2023-10-21 23:55:26
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# Spark3 Demo: 介绍与示例
## 什么是Spark3
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，具有强大的内存计算功能。它是基于内存计算的分布式计算系统，能够高效地处理大规模数据集。Spark3是Spark的第三个主要版本，带来了许多新功能和改进。
Spark3引入了许多新功能，包括Scala 2.12支持、更好的SQL性能、更多的数据源和连接器、更好的Pyt
原创
2024-04-26 07:39:35
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本节书摘来自华章计算机《Scala机器学习》一书中的第3章，第3.5节,作者：[美] 亚历克斯·科兹洛夫（Alex Kozlov），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.5 Spark的性能调整虽然数据管道的高效执行是任务调度器优先考虑的，这是Spark驱动的一部分，有时Spark需要人为给出一些提示。Spark调度主要与两个参数有关：CPU和内存。当然其他资源（如磁盘和网络I
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2024-10-27 07:06:17
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官方的demofrom numpy import array
from math import sqrt
from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.clustering import KMeans, KMeansModel
sc = SparkContext(appName="clusteringExample")
# Load
原创
2023-06-01 14:21:15
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./bin/spark-submit ~/src_test/prefix_span_test.py source code:import os
import sys
from pyspark.mllib.fpm import PrefixSpan
from pyspark import SparkContext
from pyspark import SparkConf
sc =
原创
2023-05-31 10:55:36
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Spark 优缺点分析以下翻译自Scikit。 The advantages of support vector machines are: （1）Effective in high dimensional spaces.在高维空间表现良好。 （2）Still effective in cases where number of dimensions is great
基础原则：：RDD Lineage 设计、算子的合理使 用、特殊操作的优化等。1、避免创建重复的RDD1.1、原理概述 对于同一份数据，只应该创建一个 RDD，不能创建多个 RDD 来代表同一份 数据。开发细节：我们在开发一个 Spark 作业时，首先是基于某个数据源（比如 Hive 表或 HDFS 文件）创建 一个初始的RDD；接着对这个 RDD 执行某个算子操作，然后得到下一个 RDD；以此类
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2024-06-04 07:42:08
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Partner的问题 Solution 在Cloud for Customer的Service Control Center里能看到C4C升级时间： Java应用程序入口： 输入一个文本文件，这个Java应用会利用Spark的大数据处理功能，迅速统计出这个文本文件里每个单词出现的次数，按从高到低排序
原创
2021-10-22 10:34:36
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正文 SparkStreaming的入口是StreamingContext，通过scala实现 一个简单的实时获取数据。代码SparkStreaming官网也可以找到。 通过maven配置相关的配置，可能有时候会遇到如下情况： 找到你的maven配置pop.xml,将对应的spark-streami
原创
2021-05-12 20:41:56
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Partner的问题Solution在Cloud for Customer的Service Control Center里能看到C4C升级时间：Java应用程序入口：输入一个文本文件，这个Java应用会利用Spark的大数据处理功能，迅速统计出这个文本文件里每个单词出现的次数，按从高到低排序。因为Spark的核心代码是Scala编写，因此也能直接在Scala控制台里演示这个dem...
原创
2022-04-14 16:38:22
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## Spark读取MySQL数据Demo
在大数据领域，Apache Spark是一个非常流行的开源分布式计算引擎。它提供了强大的数据处理和分析能力，可以处理大规模数据集。本文将介绍如何使用Spark读取MySQL数据库中的数据，并给出相应的代码示例。
### 1. 准备工作
首先，需要安装并配置好Spark和MySQL。确保Spark和MySQL的环境正常运行。
### 2. 创建Sp
原创
2023-11-22 11:51:59
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作者：梁伟雄作者简介：Spark爱好者背景在数据仓库建设的过程中，会产生越来越多的目录和文件。随着这些大文件、小文件的野蛮生长，我们需要思考，如何保证集群的持续健康？假设在集群资源有限的情况下，集群资源已通过各种手段最大化被利用。那么，我们可以考虑针对存储文件本身对文件进行“瘦身”，降低磁盘的使用率。可以从以下三个点进行考虑：选择高效的列式存储和压缩方式确定数据冷、热分界线，对冷数据采取降副本、迁
