在python中编写spark的程序，需要安装好Java、spark、hadoop、python这些环境才可以，spark、hadoop都是依赖Java的，spark的开发语言是Scala，支持用Java、Scala、python这些语言来编写spark程序，本文讲述python语言调用pyspark的安装配置过程，文中的Java版本是Java SE10.0.1，spark版本是2.3.1，pyt
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2023-10-17 16:49:03
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前言：最近用了一段时间spark，略有所得，借此平台，互相学习！共勉！spark是什么？有什么特点？spark是基于内存计算的大数据框架引擎，有以下4个特点 1.速度快：主要通过DAG Scheduler 这个有向无环图，实现迭代式计算 2.易用性：支持多种语言，如Java、scala、Python、R、SQL等 3.通用性：统一实现了core 、sql 、 Streaming 、 Mlib 图计
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2023-08-10 22:08:38
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# Spark支持Python版本
## 1. 介绍
Apache Spark是一个快速、通用、基于内存的大数据处理系统，能够处理大规模数据并提供高效的数据处理能力。Spark提供了多种编程语言接口，包括Scala、Java、Python和R。其中Python版本的接口被广泛应用于数据科学和机器学习等领域。
本文将介绍Spark对Python的支持版本，并提供相关示例代码。
## 2. S
原创
2024-04-04 06:41:56
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Spark 开发原则坐享其成要省要拖跳出单机思维 应用开发原则 ：坐享其成 : 利用 Spark SQL 优化能省则省、能拖则拖 : 节省数据量 , 拖后 Shuffle跳出单机思维 : 避免无谓的分布式遍历坐享其成设置好配置项，享受 Spark SQL 的性能优势，如钨丝计划、AQE、SQL functions钨丝计划：Tungsten 自定义了紧凑的二进制格式的数据结构，避免了 Java 对
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2024-01-28 01:18:02
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大数据特点：数据量大数据类型繁多处理速度快价值密度低，商业价值高大数据关键技术： 两大核心技术：分布式处理和分布式存储大数据关键技术 = 大数据计算模式 代表性关键技术：Hadoop、 Spark 、Flink、 Beam。Spark具有如下几个主要特点（Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念）： 运行速度快：使用DAG执行引擎以支持循
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2023-08-10 15:20:19
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目录1 多语言开发-说明2 Java-Spark-掌握2.1 SparkCore2.2 SparkStreaming2.3 SparkSQL2.4 StructuredStreaming2.5 线性回归算法-房价预测案例2.5.1 需求代码实现3 PySpark-了解3.1 SparkCore3.2 SparkStreaming3.3 SparkSQL3.4 StructuredStreaming
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2024-05-16 13:15:01
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Spark概述 根据官方网站， “ Apache Spark是用于大规模数据处理的快速通用引擎” 最好与群集环境一起使用，在群集环境中，数据处理任务或作业被拆分为可以快速，高效地在多台计算机或节点上运行。 它声称运行程序的速度比Hadoop平台快100倍。 Spark使用称为RDD（弹性分布式数据集）的对象来处理和过滤数据。 RDD对象提供了各种有用的功能来以分布式方式处理数据。 Spar
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2024-07-03 21:48:15
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1.从计算的角度, 算子以外的代码都是在Driver端执行, 算子里面的代码都是在Executor端执行。那么在scala的函数式编程中，就会导致算子内经常会用到算子外的数据，这样就形成了闭包的效果，如果使用的算子外的数据无法序列化，就意味着无法传值给Executor端执行，就会发生错误，所以需要在执行任务计算前，检测闭包内的对象是否可以进行序列化，这个操作我们称之为闭包检测。2.Kryo序列化框
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2023-06-11 14:54:37
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spark的combineByKeycombineByKey的特点combineByKey的强大之处，在于提供了三个函数操作来操作一个函数。第一个函数，是对元数据处理，从而获得一个键值对。第二个函数，是对键值键值对进行一对一的操作，即一个键值对对应一个输出，且这里是根据key进行整合。第三个函数是对key相同的键值对进行操作，有点像reduceByKey，但真正实现又有着很大的不同。在Spark入
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2023-07-18 22:20:37
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了解了spark编程的基本概念，可以看出spark编程都是围绕着RDD进行的。关于编程的基础知识，可以参看
Spark1.0.0 编程模型
。
spark目前支持scala、python、JAVA编程。
作为spark的原生语言
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2023-09-11 22:45:07
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Scala语言scala2.10兼容的spark是1.6 scala2.11兼容的spark是2.x spark底层源码就是scala来写的 ①Scala语言是一门类似Java的多范式语言，它就是在Java基础上发展起来的。scala是基于JVM的语言，是运行于Java虚拟机之上的，可以兼容现有的所有Java程序scala可以和Java无缝整合。即可以在scala中调用java的包和类；
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2023-10-23 09:34:10
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# Spark 支持 Update 操作的科普
在大数据处理领域，Apache Spark 被广泛应用于数据分析和处理。Spark 提供了一系列强大的功能，其中之一就是对数据的更新（Update）操作。本文将详细介绍 Spark 中如何支持更新操作，并带有相应的代码示例和序列图来帮助读者更好地理解。
## 什么是 Spark 的更新操作？
更新操作在 Spark 中通常指对现有数据集中的某些
1.什么是Scala语言1.1 Scala语言是一种多范式的编程语言，设计初衷是结合面向对象编程和函数式编程的特性。Scala运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序。Scala的源代码（.scala）会被编译成Java字节码（.class），然后运行于JVM之上，并可以调用现有的Java类库，实现两种语言的无缝对接。Scala是一种形式纯净的面向对象语言，所有的数值都是对象
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2024-09-27 06:32:36
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# 如何实现 Mondrian 支持 Spark
在现代数据处理架构中，结合 OLAP （联机分析处理）和大数据技术是十分重要的。Mondrian 是一个开源的 OLAP 服务器，能够与多种数据源集成，而 Spark 是一种强大的大数据处理引擎。将 Mondrian 和 Spark 结合，可以为数据分析提供更高效的解决方案。接下来，我们将详细描述如何实现 Mondrian 支持 Spark。
Key-Value 类型大多数的 Spark 操作可以用在任意类型的 RDD 上, 但是有一些比较特殊的操作只能用在key-value类型的 RDD 上.这些特殊操作大多都涉及到 shuffle 操作, 比如: 按照 key 分组(group), 聚集(aggregate)等.在 Spark 中, 这些操作在包含对偶类型(Tuple2)的 RDD 上自动可用(通过隐式转换).object RDD
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2024-10-17 09:35:53
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目录运行模式Standalone模式Standalone ClientStandalone ClusterYarnYARN ClientYARN Cluster 运行模式Spark支持3种集群管理器（Cluster Manager），分别为：Standalone：独立模式，Spark原生的简单集群管理器，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统，使用Standalon
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2024-06-16 21:51:18
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本期内容：1、DStream与RDD关系彻底研究2、Streaming中RDD的生成彻底研究一、DStream与RDD关系彻底研究课前思考：RDD是怎么生成的？RDD依靠什么生成？根据DStream来的RDD生成的依据是什么？Spark Streaming中RDD的执行是否和Spark Core中的RDD执行有所不同？运行之后我们对RDD怎么处理？ForEachDStream不一定会触发Job的执
# Spark 支持 DataFrame 格式
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，它能够处理大规模的数据集，具备快速且高效的计算能力。Spark 的一个核心特性是支持 DataFrame 格式，DataFrame 提供了一种以表格形式表示数据的方式，使得数据处理更加直观和简洁。
## 什么是 DataFrame？
DataFrame 是一种分布式数据集，可以看作是一个以列
开篇介绍大家好，我是小林！今天开始给大家写 《大数据面试突击》之 Spark 系列文章，虽然现在 Flink 在流计算领域很火，但是 Spark 凭借其自身的诸多优势，仍然还是大多数互联网公司的标配。目前，大数据领域计算框架层出不穷，诸如 Flink 等，Spark为什么还能在大数据领域占有一席之地？其原因有二：Spark 开发效率和执行效率快。首先它支持多种开发语言，其中包括 Phthon、Ja
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2023-08-23 21:17:20
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