文章目录一、why is Scala语言?二、Scala语言的特点三、Windows下搭建Scala开发环境四、配置 IDEA五、Scala语言快速开发入门 一、why is Scala语言?Spark—新一代内存级大数据计算框架，是大数据的重要内容。 Spark就是使用Scala编写的。因此为了更好的学习Spark, 需要掌握Scala这门语言。Scala 是 Scalable Languag
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2023-11-24 06:01:39
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实验目的： 1.熟悉spark中RDD基本操作以及键值对操作 2.熟悉使用RDD编程解决实际问题实验内容： pyspark编程：按照要求处理给的数据集 数据集格式如下： （1）该系共有多少名学生#载入数据
print("###该系共有多少名学生#####")
data=sc.textFile("chapter4-data01.txt") #读取文件
#print(data.collect())
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2023-10-19 21:28:24
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文章目录需求分析数据格式问题记录代码 需求分析一个做零售相关业务的公司，旗下出品各类收银机 机器每次使用都会将售卖的商品数据上传到公司后台 老板现在想对 省份维度 的 销售情况 进行统计分析4个需求各省 销售指标，每个省的销售额统计Top3 销售省份中，有多少家店铺日均销售额 1000+Top3 省份中，各省的平均单单价Top3 省份中，各省的支付类型比例2个操作将需求结果写出到 mysql将数
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2024-09-12 00:53:07
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一：分布式基础架构 二：Spark大数据分析计算引擎Spark在传统的MapReduce 计算框架的基础上，对计算过程的优化，从而大大加快了数据分析、挖掘的运行和读写速度，并将计算单元缩小到更适合并行计算和重复使用的RDD计算模型。软件是完整的，框架是不全的，我们自己写的代码逻辑，需要部署到环境中才能够运行；val spakConf = new SparkConf
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2023-10-11 15:26:55
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上周终于把coursera上的一门数据课程结束了，并且通过了，周四根据课程assignment做的实验印象很深，觉得有必要记下来。
Hadoop Platform and Application Framework by University of California, San Diego
https://www.coursera.org/learn/hadoop/home/
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2023-12-11 22:07:31
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一、RDD.fold和Scala.fold使用之间的差别1.Scala中fold的使用val t1=Array(("C++", (1,"1")), ("Java", (2,"2")),("Java", (2,"2")), ("SQL", (3,"3")), ("Python", (4,"4")))
val rst=t1.foldLeft(("",0,""))((sum,obj)=>{
(s
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2023-12-15 17:54:45
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文章目录1 RDD创建1.1 从文件系统中加载数据1.2 通过并行集合2 RDD的操作2.1 转换2.1.1 filter2.1.2 map2.1.3 flatMap2.1.4 groupByKey2.1.5 reduceByKey2.2 行动2.2.1 count2.2.2 collect2.2.3 first2.2.4 take(n)2.2.5 reduce(func)2.2.6 forea
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2023-10-19 11:53:40
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文章目录前言概述Spark和MR的数据处理流程对比Spark的组成示意图Spark模块Spark特点Spark的运行模式Spark官方测试案例SparkWebUISpark通用运行简易流程Spark核心概念RDD特点WordCount案例数据分区算子转换算子行动算子序列化血缘关系：RDD的持久化和检查点：RDD的分区器：文件数据的读取和存储广播变量：累加器：自定义累加器：案例：练习： 计算每个省
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2024-01-12 18:57:09
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# Spark实训小结
在现代大数据处理领域，Apache Spark作为一款强大的分布式计算框架，越来越受到开发者的青睐。通过本次Spark实训，我不仅加深了对Spark的理解，也掌握了一些基本的操作和应用案例。在此，我将总结我在实训中的收获，包含一些代码示例和类图、序列图的展示。
## Spark简介
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，它不仅支持批处理，还支持实时处理
# 如何实现“实训结论spark”——初学者指南
在数据工程和大数据分析的世界里，Apache Spark 是一个非常强大的工具。如果你刚入行，可能会对如何使用 Spark 来完成实训任务感到迷惑。本文旨在指导你如何一步步实现“实训结论spark”，并为你提供代码示例及相关注释。以下是实现流程的概述。
## 实现步骤概览
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 03:58:04
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# Spark实训总结
## 引言
在大数据时代，Apache Spark作为一个强大的并行计算框架，被广泛应用于数据处理与分析之中。经过为期数周的Spark实训，我深刻认识到Spark在大规模数据处理中的优势，以及在实际应用中的一些实际问题和解决方案。本文将总结我在实训中的所学所感，并通过具体的代码示例助力理解。
## Spark概述
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，
在本博文中，我们将深入探讨一个“Spark实训项目”，分析其背景、演进历程、架构设计、性能攻坚和扩展应用，并梳理出我们的复盘总结，以便为今后的类似项目提供经验和借鉴。
## 背景定位
在处理大规模数据时，企业面临着许多挑战。尤其是在需要快速分析和处理数据时，传统技术往往显得无能为力。我们的业务场景涉及实时数据分析，电商平台需要通过用户行为数据分析来推送个性化推荐。通过对数据的实时处理，我们能够
# Spark课程实训指南
欢迎来到Spark课程实训的世界！作为一名新手，可能会觉得不知从何开始。本文将指导您完成Spark实训的整个流程，并为您提供每一步所需的代码和解释。
## 实训流程概览
以下是Spark课程实训的基本流程：
| 步骤 | 任务描述 |
| ------ | --------------------------
# Spark实训目标：掌握大数据处理与分析
Apache Spark是一个强大的开源大数据处理引擎，它能够快速有效地处理大规模数据集。随着大数据的兴起，掌握Spark的使用成为了数据科学家和工程师们的重要目标。在本篇文章中，我们将讨论Spark的基本概念、应用场景以及通过实际的代码示例帮助大家更好地理解如何利用Spark进行数据处理和分析。
## Spark简介
Spark是一个用于大规模
作者：csj
1 安装spark及简介
spark 是用scala语言编写的一套分布式内存计算系统，他的核心抽象模型是RDD(弹性分布式数据集)，围绕rdd构件了一系列分布式API
可以直接对数据集进行分布式处理。 相对于mapreduce上的批量计算，跌代计算，以及基于hive的sql查询，spark可以带来1到2个数量级的效力提 升。
spark shell
shark:sql s
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2024-05-17 10:21:15
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太久没写博客了，我，回来了。忙完毕业，写点啥呢，写点实习中的东西吧，主要关于spark的使用相关，相当于之前spark-scala的进阶版？惯例，我主要是做个笔记自己看的，如有雷同，算我抄你的。rdd与dataframe选哪个用dataframe的几个操作一些环境参数的配置与submit的问题一些语法细节的坑rdd与dataframe先说重点：尽量使用dataframe 看下，谢谢作者。rdd
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2023-12-29 18:11:31
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学习Spark的心得体会 自从大二学习大数据以来,我知道了什么是大数据,大数据是一种现象,并非是一种技术,大数据的体量要特别大,类别要特别多.大数据是海量数据+复杂数据类型。 大数据解决的问题: 1.快速的数据流
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2024-08-15 15:16:40
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一、SparkCoreSpark是一个计算框架，可以基于内存处理数据Spark & MR区别1.Spark可以基于内存处理数据，MR基于磁盘处理数据2.Spark有DAG有向无环图Spark技术栈Spark
Core, SQL，StreamingHadoop
MR,Hive, Storm ,HDFS,YarnSpark 运行模式Local
多用于本
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2023-08-10 02:13:28
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1. 交互式Spark-Shell根据前一节已经搭建好的Hadoop和Spark环境，直接通过脚本启动Hadoop和Spark服务。如果 http://localhost:8080 能够访问，说明Spark服务已经启动。Spark为我们提供了PySpark以及Spark-shell，可以方便的通过交互试界面调试Spark应用。接下来我们将采用Spark-Shell来调试Spar
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2023-12-13 22:23:42
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大数据处理期末复习部分内容。
目录1. 分析题（1）常见大数据计算模式及其解决的主要问题。（2）spark streaming的运行原理。（3）spark能不能取代Hadoop，理由是什么。（4）spark中的宽依赖和窄依赖分别是什么，它们的区别是什么。（5）划分stage的方法，在图中划分stage。（6）函数式编程的特点，其与命令式编程的区别。2.
