从HDFS读取日志数据文件
将每行的第一个字段（IP地址）抽取出来
统计每个IP地址出现的次数
根据每个IP地址出现的次数进行一个降序排序
根据IP地址，调用GeoIP库获取IP所属国家
打印输出结果，每行的格式：[国家代码] IP地址 频率
package org.shirdrn.spark.job;
import java.io.File;
imp
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精选
2016-01-13 18:25:04
1050阅读
简单介绍第一个程序"Hello World！"，就是存储于HDFS的Log文件中计算出"Hello World!"的行数，存储路径为hdfs://root/Log，计算代码如下：12345var sc
=
new SparkContext(
"spark://localhost:6030"
,
"Hello wor
原创
2021-05-06 08:30:09
324阅读
1.执行第一个spark程序（standalone） /opt/module/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://hadoop102:7077 --executor-memory 1G --total-exec
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2023-10-18 17:32:11
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本文将介绍如何实际动手进行 RDD 的转换与操作，以及如何编写、编译、打包和运行 Spark 应用程序。启动 Spark ShellSpark 的交互式脚本是一种学习 API 的简单途径，也是分析数据集交互的有力工具。Spark 包含多种运行模式，可使用单机模式，也可以使用分布式模式。为简单起见，本节采用单机模式运行 Spark。无论采用哪种模式，只要启动完成后，就初始化了一个 SparkCont
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2024-02-06 23:28:34
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Spark核心编程（4）–Spark运行架构4.1 运行架构Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构4.2核心组件Spark 框架有两个核心组件：4.2.1 DriverSpark 驱动器节点，用于执行 Spark 任务中的 main 方法，负责实际代码的执行工作。Driver 在 Spark 作业执行时主要负责：将用户程序转化为作业（job）
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2023-09-26 20:11:23
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1.Spark基本概念Application(应用程序)：是指用户编写的Spark应用程序，包含驱动程序(Driver)和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码，在执行过程中由一个或多个作业组成。Driver(驱动程序)：Spark中的Driver即运行上述Application的main函数并且创建SparkContext，其中创建SparkContext的目的是为了准备Spark
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2024-06-26 15:43:03
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业务描述：项目中需要对用户的holding文件进行处理，转成内部格式，并对关键业务项（如security）生成内部ID，为简化起见，此处将ID设置为UUID，文件样例如下，以“|”分割20170630|c003a949bce2ed94346c8579a33891b2|123456790|A000AD7| 5620.88000|00000001.00000000|||
2017063
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2024-06-07 23:56:44
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一、代码流程步骤整体流程图如下所示 ：步骤1：在 Spark client 机器上编写并提交我们写的 Spark 程序 application。 步骤2：我们使用 spark-submit 命令提交后，该命令会以反射的方式，创建一个 Driver 进程。这个 Driver 进程执行我们编写的代码。 步骤3： 当 Driver 进程执行到我们代码中 Spark
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2023-10-18 19:58:24
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Spark初始化：1.Spark的启动流程 sbin/start-all.sh -> sbin/start-master.sh -> sbin/start-slaves.sh(ssh)和Worker主类启动，这两个主类都包含main方法2.启动Master都完成了哪些工作呢？解析参数创建ActorSystem，然后通过ActorSystem创建Acto
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2023-06-29 14:58:05
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初学者刚开始写spark程序的时候，往往只注重实现相应的功能，而容易忽略采用何种实现方式能够实现最高的效率。本文后面讲详细阐述作者在实际项目中遇到的spark程序调优问题。 RDD[(String, (scala.collection.mutable.HashMap[String,Double], (Option[String], Opt
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2024-06-11 19:14:28
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一个Spark应用开发的简单例子这个实验楼上的项目题目是某年《高校云计算应用创新大赛》里的最后一道题，题目是莎士比亚文集词频统计并行化算法。下面是我通过实验楼的教程的学习记录。我需要做的准备工作复习编程模型Spark 上开发的应用程序都是由一个driver programe构成，这个所谓的驱动程序在 Spark 集群通过跑main函数来执行各种并行操作。集群上的所有节点进行并行计算需要共同访问一个
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2024-02-05 14:19:04
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WordCount案例案例一： import org.apache.spark.streaming._
val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5));
val lines = ssc.textFileStream("file:///home/software/stream");
//val lines = ssc.textFileStream("
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2024-05-11 17:48:44
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# 如何实现一个 Spark 计算程序
欢迎你进入大数据的世界！Spark 是一个强大的大数据处理框架，可以帮助你快速处理和分析数据。接下来我会带你一步一步实现一个简单的 Spark 计算程序。在流程中，我们将用表格展示每个步骤，最后展示相关的代码示例。
## 实现流程
下面是实现 Spark 计算程序的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-05 04:58:58
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# 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
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# 学习如何实现 Spark 程序命令
作为一名新手开发者，学习如何创建和运行 Spark 程序是你在大数据领域迈出的重要一步。Spark 是一个强大的大数据处理引擎，它为处理大规模数据提供了极高的性能和简单的编程模型。本篇文章将引导你逐步实现 Spark 程序命令，并帮助你理解每一步所需的操作。
## 整体流程
我们将整体流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-19 07:23:57
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# Spark程序开发入门
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，它支持快速、灵活的数据分析。无论是批处理还是流处理，Spark都能提供高效的解决方案。本文将介绍Spark程序的基本开发步骤，并通过示例代码帮助您更好地理解其工作流程。
## 1. Spark架构概述
Spark的核心组件包括：
- **Spark Core**: 提供了内存计算，允许快速处理大规模数据集。
-
# 监控程序 Spark 的科普文章
在现代软件开发和运维中，监控程序显得尤为重要。Spark 是一个流行的大数据处理框架，它可以通过监控程序帮助开发人员和运维人员高效地管理和优化任务。本文将介绍 Spark 监控程序的基本概念、实现方法，并通过简单的示例代码来演示其应用场景。
## 什么是 Spark 监控程序？
Spark 监控程序主要用于监控 Spark 应用程序的运行状况、性能指标和
原创
2024-09-12 07:35:21
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# Spark Driver 程序解读
在大数据处理和分析领域，Apache Spark已成为一种非常流行的工具。Spark的核心架构基于集群计算，并引入了许多强大的特性，如内存计算、数据流处理等。而在Spark程序的运行过程中，驱动程序（Driver Program）扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍Spark Driver程序的工作机制、编写方法，并配有代码示例和旅行图，帮助读者更好地理解
原创
2024-08-11 04:04:01
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RDD以及其特点1、RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。 2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集） 3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时
本篇文章为大家带来spark面试指南，文内会有两种题型，问答题和代码题，题目大部分来自于网络上，有小部分是来自于工作中的总结，每个题目会给出一个参考答案。 为什么考察Spark？Spark作为大数据组件中的执行引擎，具备以下优势特性。1.高效性。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。Spark使用最先进的DAG调度程序、查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数
