RDD编程RDD编程指的是Spark Core编程RDD创建（1）通过文件系统加载数据来创建RDD Spark的SparkContext通过“.textFile()”读取数据，生成内存中的RDD。 在“.textFile()”括号中可以给出文件系统地址，支持的数据类型可以是：本地文件系统；分布式文件系统HDFS；加载云端文件（如Amazon S3等）。下面是从本地文件系统中加载数据创建RDD的示例
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2024-09-14 09:43:00
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目录：3、RDD编程3.1、RDD基础3.2、创建RDD3.3、RDD操作3.3.1、转化操作3.3.2、行动操作3.3.3、惰性求值3.4、向Spark传递函数3.5、常见的转化操作和行动操作3.5.1、基本RDD3.5.2、在不同RDD类型间转换3.6、持久化(缓存)3.6.1、SparkRDD持久化特点3.6.2、如何持久化3.6.3、存储级别的选择3.6.4、存储级别的选择3.6.5、移除
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2024-10-26 20:00:37
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Python经典题库及答案 Python经典题库及答案一、简答题1、写出python导入模块的关键字（1import,2from * import *）2、写出Python 运算符的两种功能（1）数字位运算；2）集合交集运算。）3、简单解释Python基于值的自动内存管理方式（Python采用的是基于值得内存管理方式，在Python中可以为不同变量赋值为相同值，这个值在内存中只有一份，多个变量指向
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2023-09-18 19:40:45
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一、题目：现有一份汽车销售记录，销售记录月、市、区县、品牌、车辆类型、使用性质和数量7列按步骤完成如下操作（建议在Spark-shell中完成）：使用SparkSQL完成 （1）将汽车销售记录上传至HDFS；数据如下：3,朔州区,朔城区,五菱,小型普通客车,非运营,1
3,晋城区,城区,东风,小型普通客车,非运营,1
12,长治市,长治城区,北京,小型普通客车,非运营,1
12,长治市,长治城区,
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2023-12-15 13:55:03
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RDD基础概念创建RDD 创建RDD的方法： 1.载入外部数据集 2.分布一个对象的集合前边几次的笔记已经提到过多次了，因此，这里只列出几个注意事项： 1.利用sc.parallelize创建RDD一般只适用于在测试的时候使用，因为这需要我们将整个数据集放入一台机器的内存中。因此，除了我们学习使或者测试时，很少使用。 2.更通用的方法是从外部存储系统上加载数据创建RDDSpark支持两种
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2023-12-31 14:59:41
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1. 对第一个java程序的总结1. java程序编写-编译-运行的过程 编写：我们将编写的java代码保存在以".java"结尾的源文件中 编译：使用javac.exe命令编译我们的java源文件。格式：javac 源文件名.java 运行：使用java.exe命令解释运行我们的字节码文件。 格式：java 类名2. 在一个java源文件中可以声明多个class。但是，只能最多有一个类
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2023-06-25 16:01:46
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image.png在本地构建数据密集型应用程序，并使用Python和Spark 2.0的强大功能进行大规模部署。Apache Spark是一个高效集群计算的开源框架，具有强大的数据并行和容错接口。本书将向您展示如何利用Python的强大功能并将其用于Spark生态系统。首先，您将深入了解Spark 2.0体系结构以及如何为Spark设置Python环境。您将熟悉PySpark中可用的模块。您将学习
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2023-08-09 18:21:20
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RDD编程RDD是什么弹性分布式数据集RDD是Spark中不可变的分布式对象集合，每个RDD被分为多个分区，分区运行在集群不同节点上。我们可以通过Java、Scala、Python语言操作RDD，进行数据的处理。RDD操作类型转化操作(transformation)
转化操作指将一个RDD转换成另一个RDD，就像我们将List转换成Map一样。行动操作(action)
行动操作指将RDD计算出一个
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2024-08-14 16:02:12
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目录实训目的实训1：编写函数过滤文本中的回文单词1. 训练要点2.需求说明3.思路及步骤 实训2：使用Scala编程输出杨辉三角1. 训练要点2.需求说明3.思路及步骤 实训3：用Scala编程求出100~999之间的所有水仙花数。实训目的( 1)掌握Scala的REPL使用。(2)掌握Scala的Array、List、Map等创建与使用。(3)掌握Scala循环与判断的使用。
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2023-10-07 17:03:03
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在这篇博文中，我将分享如何解决“spark编程基础python pdf”的问题，主要围绕环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展这几个方面进行展开。
### 环境准备
在开始任何Spark项目之前，首先要确保我们的开发环境是兼容的。以下是我配置Spark环境时采用的技术栈。
| 技术栈 | 版本 |
|----------------|---
一、掌握spark的安装与环境配置二、掌握spark的安装与环境配置三、掌握Ub
原创
精选
2022-12-28 17:59:56
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1、RDD创建1）从集合（内存）中创建 RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDD// 创建 Spark 运行配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("CreateRDD01")
// 创建 Spark 上下文环境对象（连接对象）
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2023-08-11 11:02:00
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文章目录Spark介绍启动工作（单机伪分布式）数据以学生成绩数据创建RDD从内存中已有数据创建RDDparallelizemakeRDD从外部存储创建RDD从HDFS文件创建RDD从Linux本地文件创建RDD任务实现查询学生成绩表中的前5名使用map转换数据使用sortBy()排序使用collect()查询使用flatMap转换数据使用take()方式查询某几个值任务实现 Spark介绍Apa
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2023-08-21 16:49:44
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Spark编程指南译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。本文翻译自Spark Programming Guide，由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大
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2024-06-11 12:50:09
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文章目录8天Python从入门到精通第十五章 PySpark案例实战15.1 前言介绍15.1.1 Spark是什么15.1.2 Python On Spark15.1.3 PySpark15.1.4 Why PySpark15.1.5 衔接大数据方向15.1.6 总结 第十五章 PySpark案例实战15.1 前言介绍15.1.1 Spark是什么定义：Apache Spark是用于大规模数据
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2024-02-01 22:29:13
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概述Spark主要抽象弹性分布式数据集（RDD）——横跨集群所有节点进行并行计算的分区元素集合；用户可以要求Spark将RDD持久化到内存中，来让它在并行计算中高效地重用RDDs能在节点失败中自动地恢复过来共享变量（Shared Variables）两种类型的共享变量
广播变量——在所有节点的内存中缓存一个值；累加器——仅仅能执行“添加”操作初始化Spark初始化SparkSpark 编程的
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2023-08-17 18:45:39
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每天5道Java基础编程练习题(一)你好！ 欢迎阅读，本系列面向Java基础基础学习阶段程序猿，每天5道基础编程，，帮助你慢慢培养编程思维，走进编程的世界（高手勿喷） 大量的注释让你更正确快速的阅读代码。 废话不多说，让我们直接进入正题第一题判断101~200之间有多少个素数，并输出所有的素数public static void suShu(){
/* 循环遍历
* 声明一个变量存储素数
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2023-08-10 19:57:36
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系列博客：Spark学习笔记(一）：Spark概述与运行原理 RDD编程位置
RDD创建（1）从文件中加载数据创建调用SparkContext的textFile（）lines=sc.textFile("word.txt")
lines.foreach(print) （2）通过并行集合（列表）创建RDD调用SparkContext的parallelize方法array=[1
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2023-11-23 18:26:06
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# Spark 编程基础 Python 版下载实现指南
## 一、整体流程
以下是实现"spark编程基础python版 下载"的流程示例：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建一个 SparkSession 对象 |
| 3 | 从远程 URL 下载文件 |
| 4 | 保存文件到本地 |
## 二、具体步骤及代码示例
原创
2024-02-24 05:39:36
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因为Scala才刚刚开始学习，仍是对python更为熟悉，所以在这记录一下本身的学习过程，主要内容来自于spark的官方帮助文档文章主要是翻译了文档的内容，但也在里边加入了一些本身在实际操做中遇到的问题及解决的方案，和一些补充的小知识，一块儿学习。算法环境：Ubuntu 16.04 LTS，Spark 2.0.1, Hadoop 2.7.3, Python 3.5.2,shell利用spark s
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2023-08-09 21:28:07
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