文章目录前言一、spark简介二、Spark2.2编译1.下载maven2.配置maven环境遍量3.配置resolv.com4.下载spark2.2.0并编译5.进入界面总结 前言本来是不想写这篇博客的，但是我找了好久都是直接使用spark的，没有编译spark的，所以还是觉得写一篇如何编译spark的文章以供参考，本次采用的spark2.2.0版本的，需要jdk1.8，详细安装看我前面文章。
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2023-12-07 10:23:48
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大数据简介: 大数据（Big Data）指的是规模巨大、复杂多变的数据集合。这些数据集合一般具有以下特点： 1、高容量：数据集合通常包含海量数据，可以是数TB或PB的级别。 2、高速度：数据集合的更新和处理速度非常快，要求系统能够在实时或近实时的时间内处理数据。 3、多样性：数据集合中包含多种类型的数据，如文本、图像、视频、音频等，这些数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的。 4、高价值：数据
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2023-11-10 11:01:31
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如今，大数据可能会以一些有趣的方式改变一些旧工具。Microsoft Office Access就是一个很好的例子。Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了Microsoft Jet Database Engine和图形用户界面两项特点。Microsoft Office Access不再是简单的创建桌面数据库软件,它是一款能够帮助用户针对数据快速构建
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2024-04-15 12:03:47
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Spark目前被越来越多的企业使用，和Hadoop一样，Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么如何成为Spark大数据高手？下面就来个深度教程。 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆
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2024-09-19 13:59:00
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DB-Engines 数据库流行度排行榜 9 月更新已发布，排名前二十如下：总体排名和上个月相比基本一致，其中排名前三的 Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server 也是分数增加最多的三个数据库，对于很多做互联网的同学来说，Oracle和Microsoft SQL Server排名前三是不是有点意外？一、数据库的分类 按照早期的数据
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2023-12-22 23:58:37
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大数据数据库与深度学习的结合正在推动技术的前沿，尤其是在数据处理和深度学习模型的训练上。随着数据量的不断增加，如何有效地管理和利用这些数据成为一个重要课题。本文记录了在这一领域中的探索过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
## 环境准备
为了有效地进行大数据数据库与深度学习的集成，我们首先需要搭建一个适合的开发环境。当前，以下技术栈是比较常见且兼容性良好的选
文章目录一、Spark概述1、概述2、Spark特点二、Spark角色介绍及运行模式1、集群角色2、运行模式三、Spark集群安装1.Local模式1.下载文件2.解压缩3、修改配置文件4.配置环境变量5.启动服务6.启动客户端2.Standalone模式1.停止服务2.修改配置文件spark-env.sh3.修改配置文件workers4、将配置好后的spark-3.1.2安装包分发到其他节点5
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2024-03-12 13:29:30
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Spark和Mongodb软件安装与python交互测试3.1 python处理文件3.2 搭建Spark开发环境和测试3.3 搭建Mongodb和ES数据库及测试3.3.1 Mongodb安装3.3.2 Mongodb与python代码互动3.3.3 Mongodb与Spark交互3.3.4 ES数据库安装3.4 搭建Flask网站和数
原创
2022-07-12 09:56:28
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在大数据处理当中，数据库无疑是提供关键性支持的技术之一，面对不断新增的海量数据，更加需要数据库提供稳定的底层支持，才能支持数据处理其他环节的工作。今天我们来做一个简单的大数据与数据库技术介绍。 谈到大数据，可能很多人首先想到的就是Hadoop，不得不承认，Hadoop在大数据处理的诸多技术框架当中，占据着非常重要的地位，堪称大数据技术领域的“老大哥”。而数据库技术，似乎不常被提起，但是同样不该被忽
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2024-03-26 15:38:56
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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Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
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2023-11-17 11:46:37
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Spark的基础编程Spark的一些基本概念1.RDD：弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内容模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能基于稳定的物理存储中的数据集来创建RDD，或者通过其它RDD上执行确定的转换操作（如map,join,group by）来创建，这些限制使得实现容错的开销很低。一个RDD 就是一个分布式对象集合，作为数据结构，RDD本质上是一个
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2023-11-01 20:24:27
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Apache Spark是一个在集群上运行的统一计算引擎以及一组并行数据处理软件库。 1.Spark应用程序Spark应用程序由一个驱动器进程和一组执行器进程组成。 驱动进程运行mian()函数，位于集群中的一个节点上：维护Spark应用程序的相关信息；回应用户的程序或输入；分析任务并分发给若干执行器进行处理执行器负责执行驱动器分配给它的实际计算工作：执行驱动器分配给他的代码；将执行器的计算状态报
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2023-12-03 10:06:26
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–total-executor-cores 1
examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.2.jar
10上述命令参数表示含义如下:
* 1、–master spark://hadoop01:7077：指定Master的地址是hadoop01节点
* 2、–executor-memory1G：指定每个executor的可用内存为1G
* 3、–tota
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2024-08-16 13:52:55
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目录零、本节学习目标一、Spark的概述（一）Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos（二）Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点（一）速度快（二）易用性（三）通用性（四）兼容性（五）代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
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2023-08-08 10:02:29
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近年来，随着信息技术的不断发展，云计算已经成为了一个热门的话题。华为作为全球领先的信息通信技术解决方案供应商，也在不断推动着云计算的发展。本文将聚焦于华为的两个重要技术，即路由交换云和大数据库，并探讨它们如何改变我们的生活和工作。
首先，让我们来了解一下华为的路由交换云技术。作为云计算的重要组成部分，路由交换云可以为企业提供高效、安全和可靠的网络连接。它可以将多台服务器和存储设备连接在一起，形成
原创
2024-01-30 16:38:19
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Spark SQL 和 DataFramesSpark SQL 是 Spark 内嵌的模块，用于结构化数据。在 Spark 程序中可以使用 SQL 查询语句或 DataFrame API。DataFrames 和 SQL 提供了通用的方式来连接多种数据源，支持 Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON、和 JDBC，并且可以在多种数据源之间执行 join 操作。Spark S
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2024-02-23 11:26:10
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# 如何在MySQL中查询大数据与大数据专业的数据库
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在MySQL中查询大数据和使用专业的数据库。
## 整体流程
以下是实现这一目标的整体流程，用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装MySQL数据库 |
| 2 | 创建数据库和表格 |
| 3 | 导入大数据 |
| 4 | 优化查询语句 |
| 5
原创
2023-08-19 08:52:34
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什么是大数据?多大的数据量可以称为大数据?不同的年代有不同的答案。20世纪80年代早期，大数据指的是数据量大到需要存储在数千万个磁带中的数据;20世纪90年代，大数据指的是数据量超过单个台式机存储能力的数据;如今，大数据指的是那些关系型数据库难以存储、单机数据分析统计工具无法处理的数据，这些数据需要存放在拥有数千万台机器的大规模并行系统上。大数据出现在日常生活和科学研究的各个领域，数据的持续增长使
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2024-08-26 00:05:49
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关系型和非关系型数据库1 关系型数据库：Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL（1）关系型数据库的特性关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库；关系型数据库的最大特点就是事务的一致性；简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。（2）关系型数据库的优点容易理
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2023-11-30 11:14:53
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大数据数据仓库是基于HIVE构建的数据仓库，分布文件系统为HDFS，资源管理为Yarn，计算引擎主要包括MapReduce/Tez/Spark等，分层架构如下：1、数据来源层：日志或者关系型数据库，并通过Flume、Sqoop、Kettle等etl工具导入到HDFS，并映射到HIVE的数据仓库表中。2、事实表是数据仓库结构中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。事实数据表包含描述业务（
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2023-07-07 15:15:33
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