package com.test;import java.util.*;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.TaskContext;import org.apache.spark.api.java.*;import org.apache.spark.api.java.function.*;import o...
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2021-07-29 09:20:42
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package com.test;import java.util.*;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.TaskContext;import org.apache.spark.api.java.*;import org.apache.spark.api.java.function.*;import org.apac
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2022-02-13 13:37:57
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本系列内容：Kafka环境搭建与测试Python生产者/消费者测试Spark接收Kafka消息处理，然后回传到KafkaFlask引入消费者WebSocket实时显示版本：spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgzkafka_2.11-2.1.0.tgz------------------第3小节：Spark接收Kafka消息处理，然后回传到Kafka---------------
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2023-08-22 20:24:39
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1、创建一个1-10数组的RDD，将所有元素*2形成新的RDD
2、创建一个10-20数组的RDD，使用mapPartitions将所有元素2形成新的RDD
3、创建一个元素为 1-5 的RDD，运用 flatMap创建一个新的 RDD，新的 RDD 为原 RDD 每个元素的 平方和三次方 来组成 1,1,4,8,9,27..
4、创建一个 4 个分区的 RDD数据为Array(10,20,
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2023-10-13 22:32:50
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# 从Kafka到Spark：实时流数据处理的完美组合
在当今数字化时代，数据已经成为企业最宝贵的资源之一。为了更好地利用数据，实时流数据处理技术应运而生。Kafka和Spark作为两大热门的实时流数据处理框架，因其高效、可靠和灵活性而备受青睐。本文将介绍Kafka和Spark的基本原理，并结合代码示例，展示它们如何完美地结合在一起，实现实时流数据的处理和分析。
## Kafka与Spark的
原创
2024-04-20 07:12:51
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对接kafka 0.8以及0.8以上的版本Spark要在2.3.0一下选择较好，因为这个Spark对接kafka用这个比较稳定，1.0还是测试 导入依赖<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<!--0.8是kafka的版本，2.11是scala的版本
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2023-09-05 10:51:57
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Kafka 0.10 与 Spark Streaming 流集成在设计上与0.8 Direct Stream 方法类似。它提供了简单的并行性，Kafka分区和Spark分区之间的1:1对应，以及对偏移量和元数据的访问。然而，由于新的集成使用了新的 Kafka consumer API 而不是简单的API，所以在使用方面有显著的差异。这个版本的集成被标记为实验性的，因此API有可能发生变
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2023-11-29 12:44:59
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(1)、如何实现sparkStreaming读取kafka中的数据 在kafka0.10版本之前有二种方式与sparkStreaming整合，一种是基于receiver，一种是direct,然后分别阐述这2种方式分别是什么 receiver：是采用了kafka高级api,利用receiver接收器来接受kafka topic中的数据，从kafka接收来的数据会存储在spark的executor中，
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2023-11-28 13:42:47
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Reciver方式 spark streaming通过Reciver方式获取kafka的数据实质是：在spark程序的Executor中开Reciver来接收来自kafka的数据，然后spark streaming会启动job去处理这些数据。 因为这些数据是存在内存中的，所以这种方式会容易丢失数据，如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Writ
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2023-08-05 00:45:26
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1：Direct方式特点：1）Direct的方式是会直接操作kafka底层的元数据信息，这样如果计算失败了，可以把数据重新读一下，重新处理。即数据一定会被处理。拉数据，是RDD在执行的时候直接去拉数据。2）由于直接操作的是kafka，kafka就相当于你底层的文件系统。这个时候能保证严格的事务一致性，即一定会被处理，而且只会被处理一次。而Receiver的方式则不能保证，因为Receiver和ZK
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2023-12-23 17:45:13
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spark集群是依赖hadoop的。 hadoop集群搭建教程：Hadoop集群搭建教程（一）Hadoop集群搭建教程（二）Spark集群集群部署官网下载：spark官网这里要注意spark兼容的hadoop版本 接着解压：tar -zxvf spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz先在你的master节点进行spark的安装和配置，然后直接拷贝到其他节点就可以了。cd /usr
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2024-04-20 10:49:47
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sparkstreaming 消费kafka数据的 kafkautil 提供两种创建dstream的方法： 1 老版本的createStream方法 &
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2023-09-01 14:45:17
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# Spark案例介绍及示例
## 什么是Spark
Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，可以用于大规模数据处理、机器学习等任务。它提供了丰富的API，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等模块，使得用户可以方便地进行数据处理和分析。
Spark基于内存计算，可以比传统的MapReduce处理框架更快地处理数据。它支持多种数据源，包括HDFS、HBas
原创
2024-04-16 03:10:30
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本文将会介绍四个Demo案例，分别是updateStateByKey算子的使用，SparkStreaming写入MySQL，窗口函数使用和黑名单过滤。。。案例一、updateStateByKey算子的使用首先先看一下updateStateByKey的介绍 这个算子可以在保持任意状态下去更新信息，但是有两个要求：状态可以是任意类型定义状态的更新，要用函数指定更新前的状态和更新后的状态需求：统计到目前
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2024-06-04 08:12:33
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一个Spark应用开发的简单例子这个实验楼上的项目题目是某年《高校云计算应用创新大赛》里的最后一道题，题目是莎士比亚文集词频统计并行化算法。下面是我通过实验楼的教程的学习记录。目录一个Spark应用开发的简单例子我需要做的准备工作复习编程模型项目准备题目的具体描述啥是停词表资源下载开搞初始化_spark启动_创建基本对象_创建RDD我需要做的准备工作复习编程模型Spark 上开发的应用程序都是由一
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2023-07-18 22:56:18
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当我对Scala（Spark的编写语言）感兴趣时，我在2013年底首次听说了Spark。 一段时间后，我做了一个有趣的数据科学项目，试图预测《泰坦尼克号》的生存情况 。 事实证明，这是进一步介绍Spark概念和编程的好方法。 我强烈建议有志向的Spark开发人员寻找入门的地方。 如今，Spark已被Amazon，eBay和Yahoo!等主要公司采用。 许多组织在具有数千个节点的群集上运行S
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2024-01-09 13:12:09
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  其实小编写这篇文章的目的就是，前两天突然对spark心血来潮，想重温一下scala编写spark，知识嘛要温故知新，虽然现在写的比较少，但是平时花一小时复习复习，看看官网，对知识的巩固和深入有莫大的好处，于是乎小编就从网上搜了搜关于spark的一些入门案例，搜了半小时发现，基本上都是Wordcount，或者一些简单的调用API，让小编实在有些无从下手，于是乎小编就突发奇想，
原创
2019-05-19 10:13:59
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Spark练习题数据Spark练习题的数据可以通过URL链接下载，均是免费！然后再项目中新建一个data目录，将数据放在data目录下学生信息表(data/students.txt)：学生分数表(data/score.txt)：学生科目表(data/subject.txt)：依赖pom.xml文件需要导入的依赖<dependencies>
<!-- https://mvn
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2023-10-21 10:06:11
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背景spark streaming + kafka 有两种方案接收kafka数据-基于receiver的方案和direct方案(no receiver方案)。基于receiver的方案，属于比较老的方案，其采用Kafka’s high-level API通过专门的Rceiver去接收kafka数据。 采用 KafkaUtils.createStreamdirect方案，是当前的主流用法，其采用Ka
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2024-01-14 20:22:52
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大数据开发-Spark-开发Streaming处理数据 && 写入KafkaSpark Streaming+Kafka spark 写入 kafkaSpark Streaming + Kafka集成指南Spark Streaming消费Kafka数据的两种方案Direct模式和基于 Receiver 接收数据不一样，这种方式定期地从 Kafka 的 topic+partition
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2023-08-07 22:29:07
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