文章目录一、Spark简介二、RDD和DSM（分布式共享内存）三、Spark实现1.Job Scheduling2.Interpreter Integration（解释器的集成）3.Memory Management4.Support for Checkpointing四、PageRank代码1.PageRank算法简介2.应用程序代码（1）Scala语法（2）PageRank的代码（3）执行P
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2023-08-28 14:20:59
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通常写spark的程序用scala比较方便，毕竟spark的源码就是用scala写的。然而，目前java开发者特别多，尤其进行数据对接、上线服务的时候，这时候，就需要掌握一些spark在java中的使用方法了 一、map map在进行数据处理、转换的时候，不能更常用了 在使用map之前 首先要定义一个转换的函数 格式如下：Function<String, LabeledPoint&
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2023-07-31 15:42:13
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其实在spark上构建一个项目是一个很简单的事情，比较繁琐的是环境的搭建。spark上实现一个项目就和实现一个普通的非分布式的项目一样，下面用两个例子来说明：1、Wordcount程序（spark和Hadoop对比）（1）Hadoop比较繁琐，需要写一个map程序，实现单词的切分，以及进行发送出去（也就是写到磁盘的过程），然后你还要写一个reduce程序，将相同的单词进行计数累加，最后你还要写一个
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2023-07-17 16:39:46
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一：RDD简介(一)RDD概念RDD(Resilient Distributed DataSet)，弹性分布式数据集，是Spark中最基本，也是最重要的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知度调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能重用工作集，这极大地提升了查询速度。因为有RDD，
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2023-07-21 15:01:12
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# Spark项目Java实战
Apache Spark 是一个开源的快速、通用的大数据处理引擎，它支持在大规模数据集上进行高效的数据处理。在本文中，我们将介绍如何使用 Java 进行 Spark 项目实战。我们将通过一个简单的示例来展示如何使用 Spark 进行数据处理和分析。
## 环境准备
在开始实战之前，我们需要准备好环境。首先，确保你已经安装了 Java 开发环境和 Apache
原创
2024-04-09 04:42:43
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# Spark Java项目框架概述
在大数据处理和实时数据分析领域，Apache Spark凭借其高速的性能和简洁的API受到了广泛欢迎。对于使用Java语言的开发者来说，构建Spark应用程序可能看起来有些复杂，但通过使用合适的项目框架，我们可以使其简单化。本文将探讨Spark Java项目框架的基本结构，并提供相应的代码示例。
## Spark Java项目结构
一个典型的Spark
原创
2024-10-18 09:13:18
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本文旨在帮助那些想要对Spark有更深入了解的工程师们，了解Spark源码的概况，搭建Spark源码阅读环境，编译、调试Spark源码，为将来更深入地学习打下基础。一、项目结构 在大型项目中，往往涉及非常多的功能模块，
1、大数据项目处理流程和步骤 第一步：需求： 数据的输入和数据的产出，大数据技术项目好比一台榨汁机，数据输入相当于例如苹果、柠檬等，然后通过榨汁机产出果汁； 第二步：数据量、处理效率、可靠性、维护性、简洁性 第三步：数据建模 第四步：架构设计：数据怎么进来，输出怎么展示，最最重要的是处理流出的架构； 第五步：我会再次思考大数据系统和企业IT系统的交互； 第六步：最终确定的技术（例如S
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2023-08-02 13:32:41
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一、Spark概述1、什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。 目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkCore、SparkSQL、Spark Streamin
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2023-08-28 12:01:10
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文章目录Spark CoreSpark运行环境Yarn模式Spark运行架构核心组件核心概念Executor与Core并行度（Parallelism）提交流程Yarn Cluster模式提交的时候参数Spark核心编程SparkSQLSparkSQL核心编程DataFrameDataSetSparkStreaming知识点SparkStreamingSparkstreaming的概念背压机制sp
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2023-11-29 16:03:26
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文章目录Spark编程基础-搭配Jupyter1.1 RDD编程1.1.1 RDD创建1.1.2 文件系统中加在数据集1.1.3 通过并行集合创建RDD1.1.4 RDD操作1.1.4.1 转换操作1.1.4.2 行动操作1.2 键值对RDD1.3 共享变量（分布式）1.4 数据读写1.4.1 文件数据读写 Spark编程基础-搭配Jupyter上节我们说道了Spark的基础知识和原理，这一节我
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2023-08-20 22:41:42
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# 打包Spark Java项目教程
在开发 Spark Java 项目时，通常会涉及到打包项目并部署到生产环境的操作。本文将介绍如何打包一个简单的 Spark Java 项目，并给出代码示例。
## 步骤一：创建一个简单的Spark Java项目
首先，我们需要创建一个简单的 Spark Java 项目。这里我们以一个简单的 Hello World 项目为例。创建一个名为 `HelloSp
原创
2024-05-30 05:19:58
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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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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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最近我试着搭建了方便大家一键试玩的 Nebula Graph 中的 Spark 相关的项目，今天就把它们整理成文分享给大家。而且，我趟出来了 PySpark 下的 Nebula Spark Connector 的使用方式，后边也会一并贡献到文档里。NebulaGraph 的三个 Spark 子项目我曾经围绕 NebulaGraph 的所有数据导入方法画过一个草图，其中已经包含了 Spark Co
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2024-03-12 14:29:54
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4.3 实时召回集业务学习目标目标
实时内容召回的作用应用
应用spark streaming完成实时召回集的创建4.3.1 实时召回实现实时召回会用基于画像相似的文章推荐创建online文件夹，建立在线实时处理程序目的：对用户日志进行处理，实时达到求出相似文章，放入用户召回集合中步骤：
1、配置spark streaming信息2、读取点击行为日志数据，获取相似文章列表3、过滤
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2023-12-02 17:02:48
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该软件包目前处于维护状态，但它是唯一提供用流数据训练模型的包一、基于MLlib的机器学习MLlib是Spark中提供机器学习函数的库，该库专为集群上并行运行的情况而设计。MLlib三个核心机器学习功能： 数据准备：特征提取、变换、分类特征的散列和一些自然语言处理方法 机器学习方法：实现了一些流行和高级的回归，分类和聚类算法 实用程序：统计方法，如描述性统计、卡方检验、线性代数、模型评估方法等MLl
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2023-06-20 07:18:43
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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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spark项目技术点整理1.性能调优： 1>分配更多的资源：性能调优的王道就是分配和增加更多的资源。写完一个spark作业后第一个要是调节最优的资源配置，能够分配的资源达到你的能力范围的顶端后，才是考虑以后的性能调优。 2>分配那些资源：executor,cpu per executor,memory per executor.,driver memory 3>在哪里分配：
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2023-08-01 14:07:01
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这里写目录标题SparkWebGIsTCP三次握手过程RPC SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Hadoop有两个核心模块，分布式存储模块HDFS和分布式计算模块Mapreducespark本身并没有提供分布式文件系统，因此spark的分析大多依赖于Hadoop的分布式文件系统HDFSHadoop的Mapreduce与spark都可以进行数据计算
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2023-12-01 19:12:18
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