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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概述 SortShuffleManager会判断在满足以下条件时调用UnsafeShuffleWriter，否则降级为使用SortShuffleWriter：Serializer支持relocation。Serializer支持relocation是指，Serializer可以对已经序列化的对象进行排序，这种排序起到的效果和先对数据排序再序列化一致。支持relocation的Serial
本篇接着讲解RDD的API，讲解那些不是很容易理解的API，同时本篇文章还将展示如何将外部的函数引入到RDD的API里使用，最后通过对RDD的API深入学习，我们还讲讲一些和RDD开发相关的scala语法。1) aggregate(zeroValue)(seqOp,combOp) 该函数的功能和reduce函数一样，也是对数据进行聚合操作，不过aggregate可以返
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2024-07-17 11:08:03
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Spark 中进行一些单元测试技巧：最近刚写了一点Spark上的单元测试，大概整理了一些rdd测试spark程序一般从集群中读取数据然后通过rdd进行转换，这其中涉及到集群，每次修改bug，上传到集群再运行测试，代价还是挺大;所以尽可能先本地进行单元测试，以减少在集群上运行时错误,特别是map等各种tranforms动作的逻辑错误；以下示例用于测试本地返回rdd相关的方法(利用spark本地模式进
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2023-06-01 15:47:04
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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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希望今年您对Java的热情很高！ 今天，我们将研究一个清新，简单，美观且实用的框架，以Java编写REST应用程序。 它将非常简单，甚至根本不会看起来像Java。 我们将研究Spark Web框架。 不，它与Apache Spark不相关。 是的，很遗憾，他们使用相同的名字。 我认为理解该框架的最佳方法是构建一个简单的应用程序，因此我们将构建一个简单的服务来执行数学运算。 我们可以这样
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2023-12-31 20:48:37
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初识spark，需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用。本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点，并提供了解新的API接口使用的方法。例子代码全部使用python实现。1. 数据源准备准备输入文件：$ cat /tmp/in
apple
bag bag
cat cat cat启动pyspark：$ ./spark/bin/pyspark使用textFile创建RDD:>>&
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2023-10-08 09:39:15
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在Spark框架组件当中，核心部分不得不提到一个重要的概念，叫做RDD。而这个RDD，本身来说，也是Spark框架相比早期的Hadoop MapReduce框架实现了性能提升的重要一步。今天的大数据学习分享，我们就来讲讲，Spark RDD操作入门。RDD简介RDD，全称是Resilient Distributed Dataset，翻译过来叫做弹性分布式数据集，属于分布式的内存系统的数据集应用。S
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2023-08-29 13:29:07
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# Spark使用Hadoop API教程
## 引言
在大数据领域，Hadoop和Spark被广泛应用于数据处理和分析。而Spark使用Hadoop API可以让我们在Spark中访问和操作Hadoop生态系统中的数据。本教程将指导你如何使用Hadoop API在Spark中实现这一功能。
## 整体流程
以下是实现"Spark使用Hadoop API"的整体流程：
```mermaid
原创
2024-01-19 09:15:35
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Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室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。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，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存
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2023-08-08 09:11:22
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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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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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清明假期折腾了两天，总结了两种方式使用IDE进行spark程序，记录一下：第一种方法比较简单，两种方式都是采用SBT进行编译的。注意：本地不需要安装Scala程序，否则在编译程序时有版本兼容性问题。一、基于Non-SBT方式创建一个Scala IDEA工程我们使用Non-SBT的方式，点击“Next”命名工程，其他按照默认点击“Finish”完成工程的创建修改项目的属性首先修改Modules选项在
原创
2015-04-17 20:54:03
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所有功能的入口点都是SparkSession类。要创建基本的SparkSession，只需使用SparkSession.builder()import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("Spark SQL basic example")
.config("sp
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2023-11-08 22:01:09
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前面经过部署之后，Spark就可以用了。 怎么用呢？ 可以有两个办法： 1.直接在shell中调用Spark提供的API方法，去做一些运算。 2.通过Scala，Java或者Python等语言的
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2023-08-09 20:56:35
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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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概述ODPS是阿里云基于自有的云计算技术研发一套开放数据处理服务（Open Data Processing Service,简称 ODPS），具有TB/PB级数据计算能力，主要用于大数据仓库、挖掘、分析以及数据分享等场景。 今天阿里内部包括阿里贷款、数据魔方、DMP（阿里妈妈广告联盟）、余额宝等多款产品的数据分析都在使用ODPS。ODPS 整体架构如下图，主要分为三层：接入层：以RESTful
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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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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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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