# Spark学习教程
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何学习使用Spark。Spark是一个快速通用的集群计算系统，可以用于大规模数据处理和分析。在学习Spark之前，你需要掌握一些基本的编程知识和对分布式系统的基本了解。
## 学习流程
下面是一个学习Spark的基本流程的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装并配置Spark环境 |
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原创
2024-01-28 04:14:13
86阅读
最近使用Flink的时候注意到一个不大不小的问题，就是关于Flink中使用FlinkKafkaConsumer时并行度设置的问题，这个算子的并行度最好是等于kafka中使用的topic的分区数。大于或者小于分区数都是有问题的，小于这个分区数不能够充分利用kafka的并发性能，大于分区数则会导致算子线程空
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2023-11-23 23:54:30
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Structured Streaming 一、实验介绍 1.1 实验内容 Spark2.0 新增 Structured Streaming，它是基于 SparkSQL 构建的可扩展和容错的流式数据处理引擎，使得实时流式数据计算可以和离线计算采用相同的处理方式（DataFrame&SQL）。本节课将介绍 Structured Streaming，并演示简单的 WordCount。 1.2
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2023-12-18 21:38:26
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Spark教程(Python版)1.1 Spark简介Spark是 [基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序][6]。Spark具有如下几个主要特点：[运行速度快：][6]使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执
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2024-03-05 08:44:13
43阅读
Spark2.1spark-submit的使用执行SparkPi读取和写入文件：# 1. 读取和写入本地文件系统
bin/spark-submit \
--class com.atguigu.spark.WordCount \
--master spark://master:7077 \
--executor-memory 1G \
./wordcount.jar \
file:///home/x
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2023-07-07 23:28:45
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大数据是互联网发展的方向，大数据人才是未来的高薪贵族。随着大数据人才的供不应求，大数据人才的薪资待遇也在不断提升。如果你也想进入大数据行业，也想学习大数据技术，大数据讲师认为，可以先从spark技术开始。 一、Spark是什么Spark是一个微型的Java Web框架，它的灵感来自于Sinatra，它的目的是让你以zui小的代价创建出一个Java Web应用。二、使用SparkSpark
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2023-08-31 19:06:27
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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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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)、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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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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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.Spark的体系结构官方的一张图： 这里的描述很笼统，只说除了互相的调用关系。这是自己找的一张图： 注意：sc对象是spark自己创建的，每次启动spark的时候都会初始化。不需要继续创建，是程序的入口。2.Spark的安装和部署2.1 安装 Spark的官网：http://spark.apache.org/downloads.html注意：下载的时候，一定要看清版本！！！！！下载到本地，上传
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2024-02-19 19:46:15
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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
37阅读
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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SparkStreaming读Kafka：无状态流处理：object MyReadKafkaHandler {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("mytest").setMaster("local[2]")
val sc = SparkContext.ge
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2024-05-15 11:28:44
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spark-streaming-kafka-demo使用Springboot框架，Sparkstreaming监听Kafka消息，Redis记录已读Kafka偏移量，Spark统计单词出现次数，最后写入Hive表。代码参考：https://github.com/JunjianS/spark-streaming-kafka-demo注意事项版本信息Kafka：2.12-2.3.0Spark：1.6.
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2023-09-26 21:45:13
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spark 连接kafka API 各参数详细讲解一 Spark连接Kafka的两种方式比较二 0.8，0.10以及更高版本的Kafka 如果spark的批次时间batchTime超过了kafka的心跳时间（30s），需要增加hearbeat.interval.ms以及session.timeout.ms。加入batchTime是5min，那么就需要调整group.max
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2023-09-24 20:41:27
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目录1.摘要2.基于Receiver的方式3.基于Direct的方式4.案例参考1.摘要Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式Receiver与Direct的方式，可以从代码中简单理解成Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了。2.基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据
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2023-10-02 09:00:30
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