Spark API创建spark环境方法一：SparkConf//spark环境配置对象
val conf = new SparkConf()
//设置spark任务的名称
conf.setAppName("Demo1WordCount")
//设置spark运行模式，local:本地运行
conf.setMaster("local")
//创建spark上下文对象，sc是spark写代码的
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2023-07-05 14:38:53
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常用API讲解-转换操作转换操作:DD的行动操作的结果是具体的数据(一定记住，Spark是惰性运算，只有行动操作cpu才会真正执行计算)
1.collect() #collect()的作用是输出经过转化操作的RDD的所有元素，前边也一直在用，不做举例。
2.count() #计算出RDD中元素的个数
rdd = sc.parallelize([1,2,3])
print(rdd.c
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2024-05-15 08:41:41
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Apache Spark
发布了 Delta Lake 0.4.0，主要支持 DML 的 Python API、将 Parquet 表转换成 Delta Lake 表 以及部分 SQL 功能。
下面详细地介绍这些功能部分功能的 SQL 支持SQL 的支持能够为用户提供极大的便利，如果大家去看数砖的 Delta Lake 产品，你
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2024-08-25 08:42:25
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Shuffle简介Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。这一过程将会产生网络资源消耗和
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2023-08-13 17:04:45
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# Spark的Python API简介
Apache Spark是一个用于大数据处理的强大工具，它提供了多种语言的API，其中包括Python。通过Spark的Python API，用户可以方便地在Python环境中进行分布式数据处理和分析。本文将介绍Spark的Python API的基本概念和使用方法，并提供一些代码示例来帮助读者更好地了解如何利用这一工具。
## Spark的Python
原创
2024-02-19 06:14:27
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spark简介Spark（注意不要同Apache Spark混淆）的设计初衷是，可以简单容易地创建REST API或Web应用程序。它是一个灵活、简洁的框架，大小只有1MB。Spark允许用户自己选择设计应用程序的模板引擎以及选择最适合他们项目的库，比如，HTML解析功能就有Freemarker、Mustaches、Velocity、Jade、Handlebars、Pebble或Water等选项可
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2023-12-13 23:10:57
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摘要：在Spark开发中，由于需要用Python实现，发现API与Scala的略有不同，而Python API的中文资料相对很少。每次去查英文版API的说明相对比较慢，还是中文版比较容易get到所需，所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版，并亲测Demo的代码。在此记录一下，希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料，对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助。官网地
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2023-07-17 11:43:14
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# 如何使用Spark Python API实现数据处理
## 引言
Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。对于刚入行的开发者而言，理解如何使用Spark的Python API（PySpark）是掌握大数据技能的重要一步。本文将通过具体流程、示例代码与注释，帮助你入门并使用Spark Python API。
## 过程概述
在使用Spark Python API之
摘要：在Spark开发中，由于需要用Python实现，发现API与Scala的略有不同，而Python API的中文资料相对很少。每次去查英文版API的说明相对比较慢，还是中文版比较容易get到所需，所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版，并亲测Demo的代码。在此记录一下，希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料，对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助。官网地
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2023-09-29 10:09:10
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SPARK的核心就是RDD，对SPARK的使用入门也就是对RDD的使用， 对于JAVA的开发者，Spark的RDD对JAVA的API我表示很不能上手， 单单看文档根本是没有办法理解每个API的作用的，所以每个SPARK的新手，最好按部就班直接学习scale, 那才是一个高手的必经之路，但是由于项目急需使用，没有闲工夫去学习一门语言，只能从JAVA入门的同学， 福利来了：  
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2024-05-22 13:23:07
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一、Spark核心API
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[SparkContext]
连接到spark集群,入口点.
[HadoopRDD] extends RDD
读取hadoop hdfs上的数据，hbase的数据，s3的数据
[MapPartitionsRDD]
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2023-11-15 11:13:49
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文章目录1. spark集群搭建2. 初步认识Spark3. 理解spark的RDD4. 使用shell方式操作Spark，熟悉RDD的基本操作5. 使用jupyter连接集群的pyspark6. 理解Spark的shuffle过程7. 学会使用SparkStreaming8. 说一说take,collect,first的区别，为什么不建议使用collect？9. 向集群提交Spark程序10.
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2023-09-28 13:58:39
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Spark 1.3 引入了第一版的数据源 API，我们可以使用它将常见的数据格式整合到 Spark SQL 中。但是，随着 Spark 的不断发展，这一 API 也体现出了其局限性，故而 Spark 团队不得不加入越来越多的专有代码来编写数据源，以获得更好的性能。Spark 2.3 中，新一版的数据源 API 初见雏形，它克服了上一版 API 的种种问题，原来的数据源代码也在逐步重写。本文将演
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2024-01-18 17:42:51
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Spark的核心就是RDD，对SPARK的使用入门也就是对RDD的使用，包括action和transformation对于Java的开发者，单单看文档根本是没有办法理解每个API的作用的，所以每个SPARK的新手，最好按部就班直接学习scale, 那才是一个高手的必经之路，但是由于项目急需使用，没有闲工夫去学习一门语言，只能从JAVA入门的同学， 福利来了。。。。对API的解释
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2023-07-05 13:06:46
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因为Spark是用Scala实现的，所以Spark天生支持Scala API。此外，还支持Java和Python API。
以Spark 1.3版本号的Python API为例。其模块层级关系例如以下图所看到的： 从上图可知，pyspark是Python API的顶层package，它包括了几个重要的subpackages。当中：1) pyspark.SparkContext它抽象了指向sp
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2023-08-11 15:17:53
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一、RDD 的创建1）通过 RDD 的集合数据结构，创建 RDDsc.parallelize(List(1,2,3),2) 其中第二个参数代表的是整个数据，分为 2 个 partition，默认情况会讲数据集进行平分，注意不是两个副本2）通过文件来读取sc.textFile("file.txt")
sc.sequenceFile("file.txt") sequeceFile 是 HDFS 一些数
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2024-07-31 10:25:58
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初识Spark之 Spark API
原创
2019-11-27 21:56:05
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Spark UIExecutorsEnvironmentStorageSQLExchangeSortAggregateJobsStagesStage DAGEvent TimelineTask MetricsSummary MetricsTasks 展示 Spark UI ，需要设置配置项并启动 History Server# SPARK_HOME表示Spark安装目录
${SPAK_HOME
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2023-08-11 15:21:58
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IDEA 应用开发Spark构建Maven Project创建Maven Project工程【bigdata-spark_2.11】，设置GAV三要素的值如下： 创建Maven Module模块【spark-chapter01_2.11】，对应的GAV三要素值如下： 至此，将Maven Module模块创建完成，可以开始编写第一个Spark程序。应用入口SparkContextSpark Appl
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2023-10-29 15:37:36
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常用APIclass pyspark.StorageLevel(useDisk, useMemory, useOffHeap, deserialized, repli
原创
2022-12-04 07:38:44
308阅读
