一、Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发的通用内存并行计算框架Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，具有以下特点。1.运行速度快：Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果
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2023-08-21 09:48:41
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前记入职四个月了，面试的Java工程师，没想到工作是要做数据相关的开发，也是挺无奈。目前主要做Spark相关开发，经过一段时间的学习和使用，对Spark也算是较为熟悉了，故写个笔记整理下自己掌握的Spark知识。一、Spark基础概念1.Spark的特点在Spark出现前，主流的分布式计算框架是MapReduce，Spark逐渐取代MapReduce主要在于其有以下两点优势。
1、更快的执行速度。
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2023-08-11 07:20:17
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文章目录1.直线1.1 API1.2 连通类型2.正矩形2.1API3.圆形3.1 API4.椭圆4.1 API4.2 效果5 斜矩形5.1 API(通过RotatedRect类和line函数实现)6.多边形6.1 API绘制方式一绘制方式二 1.直线1.1 APICV_EXPORTS_W void line(InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2,
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2023-08-21 09:48:56
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文章目录前言概念车型SCX10 ⅡTRX-4购买 前言把铝型材做的小车底盘送人了，做之前想法很好，装配之后发现重量够呛，结构也没什么可以优化，于是考虑购买1:10的攀爬车车架。概念攀爬车，按照真车比例制造车体，传动轴系等一系列配件。我前几天才知道这几个车架，SCX10,TRX-4，还莫名有一个国产90046。前面说的这几种应该是国内目前最火的几种车型了吧，我刚看的时候比较困惑，都啥玩意?？ 经过
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2023-09-21 06:27:42
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概述：估算器，变换器和管道 - spark.ml该spark.ml软件包旨在提供基于DataFrame构建的一组统一的高级API ，帮助用户创建和调整实用的机器学习流程。有关子包的指南，请参阅下面的算法指南部分 spark.ml，包括Pipelines API特有的功能转换器，集合等。管道中的主要概念
Spark ML标准化了用于机器学习算法的API，使得将多种算法组合到单个管道或工作流中变得更加
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2023-08-11 07:20:08
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官网：https://www.scala-lang.org/Scala概述Scala（发音为/ˈskɑːlə, ˈskeɪlə/）是一门多范式的编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。
Scala运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序，Scala的编译模型（独立编译，动态类加载）与Java和C#一样，所以Scala代码可以调用Java类库。为什么要使
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2023-08-31 21:07:53
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目录一、环境配置1. maven配置2. spark配置3. Scala安装二、编译安装及测试1. 编译2. 本地模式测试Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是加州大学伯克利分校的AMP实验室所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。由于Hadoop的版本是2.5，官网不提供编译版本供下载，本实例将编译源码来获得适用于Hadoop版本
一、Spark概述 spark官网：spark.apache.org Spark是用的大规模数据处理的统一计算引擎，它是为大数据处理而设计的快速通用的计算引擎。spark诞生于加油大学伯克利分校AMP实验室。 mapreduce（MR）与spark的对比： 1.MR在计算中产生的结果存储在磁盘上，spark存储在内存中； 2.磁盘运行spark的速度是MR的10倍，内存运行spa
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2024-01-13 13:55:11
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Windows AeroWindows Aero是从Windows Vista开始使用的新型用户界面，透明玻璃感让用户一眼贯穿。“Aero”为四个英文单字的首字母缩略字：Authentic（真实）、Energetic（动感）、Reflective（反射）及Open（开阔）。意为Aero界面是具立体感、令人震撼、具透视感和阔大的用户界面。除了透明的接口外，Windows Aero也包含了实时缩略图、
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精选
2015-05-27 08:30:42
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首先推出的spark系列，为啥要学习spark呢？spark是基于内存计算，速度更快，更时髦？spark是All-in-one，集成了流式计算（spark Streaming），即席查询（spark SQL）, 机器学习（MLlib), 图处理（GraphX）于一身？不，仅仅就因为： 当然了，如果努力学习
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2024-01-15 13:22:21
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<一>Spark论文阅读笔记楔子源码阅读是一件非常容易的事，也是一件非常难的事。容易的是代码就在那里，一打开就可以看到。难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计，设计之初要解决的主要问题是什么。在对Spark的源码进行具体的走读之前，如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识，阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择。在阅读该论文的基础之上，再结合Sp
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2024-01-05 14:42:07
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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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一、数据准备1.1 将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下：分析：从错误提示上面就知道，spark无法知道hive的元数据的位置，所以就无法实例化对应的client。
解决的办法就是必须将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下1.2 测试代码中没有加sc.stop会出现如下错误：ERROR scheduler.LiveListener
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2023-08-28 11:28:30
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文章目录HBase Sink(下沉)Hbase Source(读取) 概述 Spark可以从HBase表中读写（Read/Write）数据，底层采用 TableInputFormat和 TableOutputFormat方式，与MapReduce与HBase集成完全一样，使用输入格式InputFormat和输 出格式OutputFoamt。 HBase Sink(下沉)概述 将Spark中计
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2023-09-25 21:08:02
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# 如何实现Spark读取ClickHouse
## 1. 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装并配置ClickHouse集群 |
| 2 | 在Spark中引入ClickHouse连接器 |
| 3 | 从ClickHouse中读取数据到Spark中 |
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤1：安装并配置ClickHouse集群
首先，
原创
2024-06-03 03:18:31
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# Spark读取ClickHouse
## 概述
本文将介绍如何使用Spark读取ClickHouse数据库中的数据。Spark是一个开源的分布式计算框架，而ClickHouse是一个为大规模数据分析设计的列式数据库。
## 实现步骤
以下是实现"Spark读取ClickHouse"的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 导入必要的库和包 |
原创
2023-08-30 10:49:11
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## Spark 读文件
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源分布式计算框架，它提供了强大的计算能力，可以处理大规模数据集。Spark 支持从各种数据源中读取数据，包括文本文件、JSON 文件、Parquet 文件等等。在本文中，我们将重点介绍如何使用 Spark 读取文件的方法，并给出相应的代码示例。
### Spark简介
Apache Spark 是一个基于
原创
2024-04-29 04:54:38
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# 使用 Apache Spark 读取 MongoDB 的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark 和 MongoDB 是两个非常受欢迎的技术。Spark 提供了强大的数据处理能力，而 MongoDB 则是一个灵活的 NoSQL 数据库。本文旨在引导初学者学习如何使用 Spark 读取 MongoDB 中的数据。我们将分步进行，帮助你理解整个流程，并提供必要的代码示例。
## 整
# Spark读取MySQL数据教程
## 1. 整体流程
下面是使用Spark读取MySQL数据的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 引入MySQL连接器和Spark依赖 |
| 2 | 创建SparkSession |
| 3 | 设置MySQL连接属性 |
| 4 | 读取MySQL数据 |
| 5 | 处理数据 |
| 6 | 关闭
原创
2023-10-28 07:25:24
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# Spark SQL 读数据的实现指南
## 介绍
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，其中Spark SQL组件提供了一种使用SQL查询数据的能力。利用Spark SQL，我们可以轻松地读取、处理和分析数据。本篇文章将引导一位刚入行的小白完成Spark SQL的读取步骤，从环境配置到执行查询，详细说明每一步骤及相关代码。
### 整体流程
下面是我们实现Spark SQ
