如果您觉得作者翻译的内容有帮助，请分享给更多人。您的分享，是作者翻译的动力！ 本章涵盖了构建一个不需要数据接入的简单应用程序使用Java lambdas语法和Spark构建使用或不使用lambdas语法的应用程序在本地模式、集群模式和交互方式下与Spark交互用Spark计算圆周率π的近似值在前几章中，了解了Apache Spark是什么，以及如何构建简单的应用程序，理解了包括datafram
Spark练习之通过Spark Streaming实时计算wordcount程序Java版本Scala版本pom.xmlJava版本import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;import org.apache.spark.api.java.funct...
原创
2021-06-01 12:14:44
226阅读
本期内容：1 数据流生命周期2 深度思考 一切不能进行实时流处理的数据都是无效的数据。在流处理时代，SparkStreaming有着强大吸引力，而且发展前景广阔，加之Spark的生态系统，Streaming可以方便调用其他的诸如SQL，MLlib等强大框架，它必将一统天下。 Spark Streaming运行时与其说是Spark Core上的一个流式处理框架，不如说是Spa
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2023-07-13 22:56:36
74阅读
# Spark SQL练习指南
## 1. 简介
本文将教会你如何使用Spark SQL进行练习。Spark SQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的一个模块。它提供了一种使用SQL查询和DataFrame API进行交互的方式。在这个练习中，我们将使用Spark SQL来处理和分析一些示例数据。
## 2. 准备工作
在开始之前，你需要安装并配置好以下环境：
- Apache
原创
2023-08-29 13:34:46
22阅读
目录一、Spark和Hadoop的区别二、安装IDEA2.1安装Scala2.2 Scala下载2.3 Scala插件 （版本要与IDEA版本保持一致，下载2019.2.3版本）的下载安装）2.4 检测Scala插件是否在IDEA中已经安装成功2.5 新建scala类文件编写代码2.6 鼠标点击java文件夹，右键new--->Scala Class2.7 准备好测试文件words.txt,
# Spark练习代码指导
欢迎来到Spark的世界！作为一名新的开发者，你将有机会使用Apache Spark的强大功能来处理大数据。在本文中，我们将逐步引导你实现一个“Spark练习代码”。这些步骤将帮助你理解如何配置环境、编写代码和运行程序。我们将通过图表、代码示例和注释来详细说明每一步。
## 流程概述
下面是实现Spark练习代码的流程步骤：
| 步骤 | 描述
在日常工作当中，经常遇到基于Spark去读取存储在HDFS中的批量文件数据进行统计分析的案例，这些文件一般以csv或者txt文件格式存在。例如，存在这样一份消费者行为数据，字段包括消费者姓名,年龄,性别,月薪,消费偏好,消费领域,购物平台,支付方式,单次购买商品数量,优惠券获取情况,购物动机。基于这份消费者行为数据，往往会有以下一些分析目标：用户统计学分析：针对性别、年龄等属性进行统计分析，了解消
Spark--->阶段练习1准备数据需求代码实现准备数据需求将同一月份的PM_DongSi累加并且排序代码实现import org.apache.commons.lang3.StringUtilsimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Spark_Test01 { def main(args: Array[String]): Unit =
原创
2021-08-03 10:10:51
94阅读
Spark RDD编程1. 创建Spark连接// Spark连接配置，setMaster为Spark程序运行位置，一般使用local在本地运行，也可以在cluster上运行；setAppName是Spark程序的名称
val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Name")
// 设置并行度，也即当前环境可用的核数量
±------+
| name|
±------+
|Michael|
| Andy|
| Justin|
±------+±------±—+
| name|age2|
±------±—+
|Michael|null|
| Andy| 40|
| Justin| 29|
±------±—+±–±—+
|age|name|
±–±—+
| 30|Andy|
±–
> **写在前面：** 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，`写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新`。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:[http://alices.ibilibili.xyz/](http://alices.ibilibili.xyz/) , 博客主页:[https://alice.blog.csdn.net/](http
原创
2021-06-01 17:48:35
484阅读
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！ 之前刚学Spa
原创
2022-04-01 14:28:00
309阅读
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
133阅读
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
21阅读
上一节简单介绍了Spark的基本原理以及如何调用spark进行打包一个独立应用，那么这节我们来学习下在spark中如何编程，同样先抛出以下几个问题。Spark支持的数据集，如何理解？Spark编程中常用到的操作？一、RDD基础 1、RDD简介 在上一节的组件图Spark Core中我们简单提到了对弹性分布式数据集：RDD（Resilient Distributed DataSet），它表示
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2024-05-30 11:10:49
62阅读
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
72阅读
Spark练习之Transformation操作开发一、map：将集合中的每个元素乘以21.1 Java1.2 Scala二、filter：过滤出集合中的偶数2.1 Java2.2 Scala三、flatMap：将行拆分为单词3.1 Java3.2 Scala四、groupByKey：将每个班级的成绩进行分组4.1 Java2.2 Scala五、reduceByKey：统计每个班级的总分5.1 J...
原创
2021-06-01 12:13:49
244阅读
本篇所使用到的数据可以在此处找到点击下载.SparkRDD实操练习一数据浏览个字段分别是：时间戳、省份、城市、用户、广告，分割符是空格每一条数据代表了一次点击需求：统计出 每一个省份 每个广告被点击数量 排行的TOP3代码实现object RDDTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = new SparkConf().setMaster("local[6]").setAppName("agent.
原创
2022-03-23 10:26:11
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