第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spa
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2024-07-17 15:30:54
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# Spark Java：构建高效RESTful API的框架
在当今快速发展的Web开发领域，构建RESTful API已成为一种常见的需求。Spark Java是一个轻量级的框架，它提供了一种简单而高效的方式来创建RESTful服务。本文将介绍Spark Java的基本用法，并展示如何使用它来构建一个简单的API服务。
## Spark Java简介
Spark Java是一个用Java
原创
2024-07-29 10:52:15
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快速上手写spark代码系列：03-开始写一个spark小脚本（1） 快速上手写spark代码系列03-开始写一个spark小脚本1训练背景设置第一步准备数据集第二步读取文件第三步做字段提取生成RDD第四步合并RDD第五步过滤某些字段第六步关联用户第七步关联位置参数第八步选取字段生成新的结果第九步存储成指定文件数目第十步保存到指定位置 训练背景设置上一篇将了RDD操作的各种函数，这一节就把这些函数
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2023-12-09 14:38:16
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# 如何实现Java开发Spark代码
## 一、流程概述
下面是实现Java开发Spark代码的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Java项目 |
| 2 | 添加Spark依赖 |
| 3 | 编写Spark应用程序 |
| 4 | 打包应用程序 |
| 5 | 提交应用程序 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步骤一：创建一个J
原创
2024-03-21 03:55:13
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# Spark WordCount 示例与解析
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，因其在速度和易用性上获得了广泛的关注。本文将通过 Java 语言实现一个简单的 WordCount 示例，帮助大家了解如何用 Spark 进行大数据处理。我们将一步步构建这个示例，包括环境搭建、代码解析和运行结果。
## 环境搭建
在开始之前，确保你已经安装了以下工具：
1. **Java
# 教你如何实现Spark Java代码示例
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Spark Java代码示例。在本文中，我将为你展示整个实现过程，并逐步指导你如何操作。让我们开始吧！
## 整个实现过程
以下是实现Spark Java代码示例的整个过程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 创建Spark Session |
原创
2024-03-06 04:16:21
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# 教你如何实现“spark java代码例子”
## 1. 流程图
```mermaid
pie
title 整体流程
"了解需求" : 20
"编写代码" : 40
"调试测试" : 30
"部署上线" : 10
```
## 2. 详细步骤
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 了解需求 |
| 2 | 编写代码
原创
2024-04-08 04:06:24
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一、为什么需要调优一般情况在实际的生产环境中编写代码会有各种各样的事情发生，比如说赶项目，所以留给程序猿的时间并不是很多，有时候还要面临需求方催进度或给领导进行汇报等等原因，造成在开发初期的时候一味的只是追求代码的功能实现，所以在易用性和性能上会比较差一些，所以在后期会对原有的代码进行性能调优和代码进行维护升级、优化、重构等等（ps：要不然性能低下的话真的是把人给“搞死”了，尤其是在大数据领域）。
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2023-12-31 21:45:54
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Spark Streaming运行流程源码解析
Spark Streaming源码流程解析。目录写在前面开干启动流处理引擎StreamingContext的创建outputOperator算子注册StreamingContext的启动接收并存储数据Driver端ReceiverTracker的操作Executor端ReceiverSupervisor的操
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2023-06-25 23:01:16
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spark 系列Spark 核心原理及运行架构Spark RDD详解Spark 常用算子大全Spark SQL 详解Spark GraphX 图计算入门基础 Spark GraphX图计算入门基础spark 系列前言Spark GraphX 简介GraphX应用背景GraphX 核心APIGraphX 特点Spark GraphX 实现原理两种视图存储模式计算模式GraphX实例 前言前面几篇
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2023-10-08 15:46:52
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kafka默认提交偏移量,消费者会将偏移量默认写到特殊的topic,偏移量更新的时候,数据已经处理,但是还没有更新偏移量,再次重新启动,会重复提交偏移量,控制不够精准,无法保证数据的一致性---所有我们不让消费者自动提交偏移量 :"enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)偏移量是描述信息,偏移量在Driver端生成在Driver获取&
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2023-11-24 12:41:58
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2、SparkSql的存储方式对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array、map等）先序化后并接成一个字节数组来存储。此外，基于列存储，每列数据都是同质的，所以可以数据类型转换的CPU消耗。此外，可以采用高效的压缩算法来压缩，是的数据更少。比如针对二元数据列，可以用字节编码压缩来实现（010101）这样，每个列创建一个JVM对象，从而可
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2024-07-22 09:59:54
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# Spark Java代码与Python代码交互
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白学习如何实现Spark Java代码与Python代码的交互。以下是实现这一目标的详细步骤和代码示例。
## 流程
以下是实现Spark Java代码与Python代码交互的流程：
```mermaid
gantt
title Spark Java与Python代码交互流程
原创
2024-07-28 07:46:32
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# Spark Map操作：深入理解与代码示例
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析过程中。在Spark中，`map`操作是一种重要的转化操作，用于将RDD（弹性分布式数据集）中的每个元素映射成一个新元素。本文将重点介绍Spark中的`map`操作，包括其用法、实现代码示例以及一些注意事项。
## 什么是Map操作？
`map`操作的基本功能是对RD
# 在Java中连接Spark集群
Apache Spark是一种开源的大数据处理框架，它提供了高效的数据处理能力和易于使用的API，使得在大规模数据集上进行分布式计算变得更加简单。在Java中连接Spark集群可以帮助我们利用Spark的强大功能来处理数据。
## 连接Spark集群的步骤
要在Java中连接Spark集群，首先需要通过SparkSession对象来创建一个Spark应用程
原创
2024-07-11 03:53:28
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一.什么是sparkspark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。二.spark的特点1.速度快一般情况下，对于迭代次数较多的应用程序，Spark程序在内存中的运行速度是Hadoop和MapReduce运行速度的100多倍，在磁盘上的运行速度是Hadoop MapReduce运行速度的10多倍。2.易于使用 Spark支持使用Scala、Python、Java及R语言快速编写应
# 如何进行Java代码开发Spark程序
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用Java编写Spark程序。Spark是一个分布式计算框架，能够处理大规模数据并提供高性能和可扩展性。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个开发过程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 开发流程
下面是实现Java代码开发Spark程序的整个流程的步骤：
```mermaid
journey
原创
2024-01-19 06:34:54
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# 使用Spark实现Map操作的流程与代码示例
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架。使用Spark的Map操作可以有效地对数据进行转换。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Java在Spark中实现Map操作，包括流程和代码示例。
## 流程步骤
以下是使用Spark进行Map操作的基本步骤：
| 步骤 | 描述
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
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2024-10-22 14:47:55
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Spark-SQL的Java实践案例(四)数据源:(读取与存储数据,JDBC服务器)这章我们来搞 数据源:(读取与存储数据,JDBC服务器)sparkSQL支持很多种结构化的数据源,并且把内部复杂的细节都封装了起来,方便我们从各种数据源轻松的获取Row对象数据源包括但不限:parquet,hive表,JSON等等而且当我们使用SQL查询数据源中的数据,并且只用到了一部分字段的时候,sparkSQL
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2023-11-13 12:47:37
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