实验说明：1、 本次实验是第一次上机，属于验证性实验。实验报告上交截止日期为2023年2月26日上午12点之前。2、 实验报告命名为：信2005-1班学号姓名实验零.doc。 
# Spark 实例的实现流程
## 1. 简介
在开始介绍实现 Spark 实例的流程之前，让我们先了解一下 Spark 是什么。Spark 是一个用于大规模数据处理的快速通用的计算引擎，它提供了一个简单且高效的 API，可以在集群上进行分布式计算。在我们开始创建 Spark 实例之前，我们需要确保已经安装了 Spark 并且配置好了开发环境。
## 2. 创建 Spark 实例的流程
下面
原创
2024-01-07 11:42:07
30阅读
最近参考了几篇examples，发觉example+doc才是绝配。 由于集群Spark版本是2.1.1，所以我学习的examples示例是2.1.1版本中的，2.2.0版本中关于ml【也就是DataFrame版的mllib】的examples有不少内容与2.1.1版本不同。 **注意：**使用ml的一些example还需要导入examples下的scopt_2.11-3.3.0.jar和spar
转载
2023-09-06 10:53:26
227阅读
一、为什么引用Spark，Spark是什么？1、spark是什么，spark是一个实现快速通用的集群计算平台，通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序，他扩展了MapReduce，支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理，它的特点，能在内存中进行计算，及时依赖磁盘进行复杂的运算，比MapReduce更加高效，现在大部分公司的项目也都是应该基于Hadoop+Spark的模式二
转载
2023-12-06 15:59:31
96阅读
Spark是基于Hadoop的大数据处理框架，相比较MapReduce，Spark对数据的处理是在本地内存中进行，中间数据不需要落地，因此速度有很大的提升。而MapReduce在map阶段和Reduce阶段后都需要文件落地，对于连续的数据处理，就需要写多个MapReduce Job接力执行。
转载
2023-05-26 06:19:17
131阅读
RDD编程在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运
转载
2023-09-28 00:58:46
139阅读
1. 背景在Linux下安装Ambari或者CDH并不复杂，但考虑到环境的维护、组件（尤其是Spark）版本的变更，以及测试数据的污染等因素，希望有一种解决方案能减弱这些困扰。之所以选择本地执行：环境独享，不被他人干扰使用Jmockit，实现局部自定义改造结合Testng，方便单元测试用例编写与执行甚至可以通过Intellij IDEA实现代码调试2. 环境搭建2.1 POM文件在Intellij
转载
2023-08-01 14:12:00
181阅读
目录1：介绍一下Spark2：谈一谈Spark的生态体系3：说说Spark的工作流程4：Spark运行模式有哪些？说说你最熟悉的一种5： 谈谈Yarn Cluster和Yarn Client模式的区别6：简单讲下RDD的特性7：RDD的宽依赖和窄依赖了解吗8：你用过的Transformation和Action算子有哪些9：说说job、stage和task的关系10：Spark为什么这么快 1：介
转载
2023-12-10 09:20:05
67阅读
Spark Sql性能测试及调优目录(?)[+]内存不足时group by操作失败。正常应该速度变慢，而不是失败，因为还有磁盘可用错误日志：Task：java.io.IOException: Filesystem closed atorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.checkOpen(DFSCl
转载
2024-05-27 16:26:23
33阅读
在看完下面的细节之后，就会发现，spark的开发，只需要hdfs加上带有scala的IDEA环境即可。 当run运行程序时，很快就可以运行结束。 为了可以看4040界面，需要将程序加上暂定程序，然后再去4040上看程序的执行。 新建的两种方式，第一种是当时老师
转载
2024-07-23 09:39:22
52阅读
hadoop生态系统零基础入门【新增人工智能】
问题导读：1.Spark的适用场景是什么？
2.spark 运行流程是怎样的？
3.Spark Streaming的运行原理是怎样的？
spark 生态及运行原理
Spark 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
转载
2023-08-11 15:15:37
211阅读
Spark Streaming实例分析Example代码分析val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1));// 获得一个DStream负责连接 监听端口:地址val lines = ssc.socketTextStream(serverIP, serverPort);// 对每一行数据执行Split操作val words = l
转载
2016-11-02 20:53:00
192阅读
2评论
# Spark程序实例实现流程
## 1. 确定问题和目标
在开始编写spark程序之前，首先需要明确问题和目标。了解要解决的问题是什么，以及期望的结果是什么。
## 2. 设计数据处理流程
在编写spark程序之前，需要设计数据处理流程。确定数据的来源和去向，以及需要进行的数据清洗、转换和分析操作。
以下是一个示例的数据处理流程：
```mermaid
gantt
dateFor
原创
2023-11-12 04:11:45
12阅读
spark的demon
原创
2017-05-22 08:33:28
999阅读
【实例一】 分布式估算pi 假设正方形边长为x，则正方形面积为：x*x，圆的面积为：pi*(x/2)*(x/2)，两
原创
2022-11-28 15:44:26
343阅读
# Spark Java实例
Apache Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它提供了一组丰富的API，用于在分布式环境中进行数据处理。Spark Java是Spark的一个开发框架，它提供了一种简单而强大的方式来构建基于Spark的应用程序。
在本文中，我们将通过一个简单的示例来介绍如何使用Spark Java来构建一个基本的数据处理应用程序。
## 示例：计算圆周率
原创
2024-05-23 04:18:08
67阅读
package testimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextobject PipeTest def main(args: Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("pipe Test") val sc =
原创
2022-07-19 11:26:03
122阅读
# Java Spark 实例科普文章
Apache Spark 是一个强大的开源计算框架，广泛应用于大规模数据处理和分析。通过分布式计算的能力，Spark 提供了高效的数据处理速度和丰富的编程接口。本文将通过一个简单的 Java 示例，来演示如何使用 Spark 进行基本的数据处理。
## Spark 的基本概念
在深入代码之前，让我们先简单了解一下 Spark 的几个核心概念：
- *
原创
2024-08-26 05:36:41
29阅读
# Spark Pipeline实例实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Spark Pipeline实例。Spark Pipeline是Spark MLlib中的一个重要概念，它可以帮助你将多个数据处理和机器学习算法组合在一起，形成一个完整的数据处理和模型训练流程。通过使用Pipeline，你可以更加高效地构建和管理复杂的数据处理和模型训练流程，从而提高开发效率和模型性能。
##
原创
2023-09-30 05:49:59
62阅读
本文通过为一个虚构的公司设计的局域网应用实例——Spark Intranet Sample App（如图1），介绍了Flex 4 beata和Flash Builder 4 beta中新的一些特性。本文内容适合于有Flex 2或Flex 3知识，最好还对Flex 4 beta框架有一些基本接触的开发者。通过具体应用理解Flex 4与其更早版本之间差异，是一个好办法。本文主要介绍Flas
