目录理解微批处理简单wordcount案例（处理完就没有了）有状态算子滑动窗口 spark core和spark sql都是做离线处理（批处理）的，一计算完就没有了，这里的spark streaming是做流处理（数据是源源不断，7*24小时的），实时计算，是一种微批处理理解微批处理spark的微批处理相当于给我们所写的代码加上一个定时任务，只要将我们的数据源换掉，不使用HDFS，数据就可以源源
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2024-10-14 11:22:15
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# Spark3 自动处理Skew
在大规模数据处理中，数据倾斜（Skew）是一个常见的问题。当数据在分布式计算中不均匀地分布时，某些任务可能会比其他任务更慢，从而降低整体计算性能。为了解决这个问题，Spark3 引入了自动处理Skew的功能，以提高任务的平衡性和执行效率。
## 什么是Skew？
在分布式计算中，数据倾斜指的是数据在不同的分区或分片之间分布不均匀的现象。这可能导致一些任务负
原创
2023-09-28 10:23:52
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概述Spark Streaming是Spark中用于实时数据处理的模块Spark Streaming是Spark Core API的扩展，它支持弹性的，高吞吐的，容错的实时数据流的处理。数据可从多种数据源获取，例如Kafka，Flume，Kinesis及TCP Socket。也可以通过例如map，reduce，join，window等的高阶函数组成的复杂算法处理。最终将处理后的数据输出到文件系统，
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2023-11-27 04:41:57
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Hive映射Delta表以及Spark3-sql操作DL表我们使用Spark操作DL表很方便，但是想更方便的用Hive去查看DL表，怎么做呢？经过测试趟坑，总结以下文章。 以下文章分两部分，测试了Spark-sql对DL表的操作。还有Hive映射DL表。 各位大牛转载的请备注我的链接地址一、集群环境组件版本HDFS2.8.4Hive2.3.2Spark3.0.0Scala2.11.10DeltaL
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2023-08-28 13:13:54
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Spark 3 是 Apache Spark 的最新主要版本，带来了许多令人兴奋的新功能和改进。下面我将以一篇博文的形式，详细记录如何处理和解决 Spark 3 相关的问题，内容涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
## 版本对比
在 Spark 3 中，有几个显著的特性差异值得关注，包括更好的性能、对新的数据源支持、以及对机器学习库的更新。这些新特性使 Spa
基于Spark2.2新闻网大数据实时系统项目1. 说明项目代码是参考基于Spark2.x新闻网大数据实时分析可视化系统项目 或者大数据项目实战之新闻话题的实时统计分析，谢谢作者分享心得！2.环境配置2.1 CDH-5.14.2 (安装步骤可参考地址)，关于版本是按实际操作， CDH的版本兼容性很好。Servicehadoop01hadoop02hadoop03HDFSNameNodeDateNod
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2024-08-16 13:55:52
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【导读：数据是二十一世纪的石油，蕴含巨大价值，这是·情报通·大数据技术系列第[76]篇文章，欢迎阅读和收藏】1 基本概念Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架。 Spark 基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将 Spark 部署在大量廉价硬件之上，形成集群。正是如此， Spark 工作机制也是围绕这几点开展，主要包括调度管理、内存管
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2023-08-04 11:50:42
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Spark简介Spark Streaming基于Spark Core实现了可扩展、高吞吐和容错的实时数据流处理。现在支持的数据源有Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis、HDFS、S3和TCP socket。处理后的结果可以存储到HDFS、Database或者Dashboard中。Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。这里的批处理引擎
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2023-07-18 22:40:24
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缺失数据准备数据 处理方式丢弃规则填充规则异常数据 方法1：丢弃处理 方法2：替换处理缺失数据准备数据 处理方式1、丢弃/过滤：DataFrame.na.drop()2、填充：DataFrame.na.fill()3、替换：DataFrame.na.replace()丢弃规则1、any 一行中有任何一个是NaN/null就丢弃df.na.drop("any"
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2023-09-26 21:12:33
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# **PySpark Spark3 简介和使用指南**
-->B(检测数据倾斜);
B-->C(处理数据倾斜);
C-->D(
原创
2024-02-25 07:41:46
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1.选取三台服务器（CentOS系统64位） 114.55.246.88 主节点 114.55.246.77 从节点 114.55.246.93 从节点 之后的操作如果是用普通用户操作的话也必须知道root用户的密码，因为有些操作是得用root用户操作。如果是用root用户操作的话就不存在以上问题。 我是用root用户操作
# 实现"spark3 binaryFile"的步骤和代码示例
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(创建SparkSession) --> B(读取二进制文件);
B --> C(处理数据);
C --> D(输出结果);
```
## 教程
### 步骤1：创建SparkSession
首先，我们需要创建一个SparkSessio
原创
2024-05-14 05:19:05
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# Apache Spark3与Zookeeper
## 介绍
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它支持分布式数据处理。Zookeeper是一个高性能的分布式协调服务，在大规模分布式系统中被广泛应用。本文将介绍如何在Spark3中使用Zookeeper作为协调服务。
## Spark3与Zookeeper的集成
Spark3可以使用Zookeeper来管理集群中的资源
原创
2024-04-29 04:54:51
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# Spark3 Demo: 介绍与示例
## 什么是Spark3
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，具有强大的内存计算功能。它是基于内存计算的分布式计算系统，能够高效地处理大规模数据集。Spark3是Spark的第三个主要版本，带来了许多新功能和改进。
Spark3引入了许多新功能，包括Scala 2.12支持、更好的SQL性能、更多的数据源和连接器、更好的Pyt
原创
2024-04-26 07:39:35
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# Spark3 教程指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用 Spark 3 可能会让你感到无从下手。别担心！本文将为你提供一个详细的流程和逐步指导，帮助你从零开始掌握 Spark 3。
## 整体流程
以下是你需要遵循的步骤，以便顺利地进行 Spark 3 的学习和开发。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --------------
目录Flink前言1、flink和spark本质的区别2、流处理和批处理3、无界流和有界流4、实时计算需要考虑的问题Flink简介1、什么是Flink2、Flink的特征3、Blink--基于Flink开发的一个分支4、Flink技术栈5、Flink APIs6、数据流编程模型7、Flink的代码结构Flink前言Flink和spark的功能很相似，spark能做的flink也能做，flink能做
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2023-11-29 06:11:28
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# 用Spark3和Spring Boot构建实时数据处理应用
在当今大数据时代，实时数据处理变得越来越重要。Apache Spark作为一种快速、通用的数据处理引擎，被广泛应用于大数据处理任务中。而Spring Boot作为一种快速开发框架，可以帮助我们快速构建应用程序。结合Spark3和Spring Boot，我们可以轻松构建实时数据处理应用。
## Spark3和Spring Boot的
原创
2024-04-10 05:08:40
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# 学习如何使用 Apache Spark 进行数据统计：“spark3 count”实现指南
## 引言
Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，适用于大数据处理。在本文中，我们将学习如何使用 Spark 3 进行数据统计，具体是实现 `count` 函数。我们会从整体流程开始，再深入每一步的具体实现和代码解析。
## 流程概述
在实现 `spark3 count` 的
原创
2024-09-08 06:47:00
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# 深入理解 Spark 3 的 PYTHONPATH：配置与应用
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，它为大规模数据处理提供了强大的支持。近年来，Spark 的 Python API（PySpark）因其易用性和高效性而受到越来越多数据工程师和数据科学家的青睐。在使用 PySpark 进行数据分析和处理时，配置 PYTHONPATH 是一个关键步骤。本文将深入探讨 Spark
原创
2024-08-01 15:33:34
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