随着人们逐渐认识到 “大数据”的价值，互联网、电商到金融业、政企等各行业开始处理海量数据。如何低成本、敏捷高效地搭建大数据处理平台，成为影响大数据创新效率的关键。为了让用户以最简便地方式享用阿里云全球资源，在云端构建敏捷弹性、高可靠和高性价比的大数据平台，近日，阿里云在成都云栖大会上发布了一款Hadoop/Spark场景专用的ECS存储优化型实例D1规格族，单实例提供最高56核CPU，224GB内
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2024-09-11 07:37:49
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Spark的主要贡献在于，它提供了一个强大而且简单的API，能对分布式数据执行复杂的分布式操作。用户能够像为单机写代码一样开发Spark程序，但实际上程序是在集群上执行的。其次，Spark利用集群内存减少了MapReduce对底层分布式文件系统的依赖，从而极大地提升了性能。在分布式环境下，资源分配和分布的内容是由集群管理器来负责的。总的来说，在Spark生态系统中，主要关注三种类型的资源：磁盘存储
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2023-12-08 10:53:33
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SparkStreaming 案例实操一、环境准备1、pom 文件2、生产数据二、需求一：广告黑名单1) 思路分析2) 存放黑名单用户的表3) 存放单日各用户点击每个广告的次数4) 代码实现5) 优化三、需求二：广告点击量实时统计1、思路分析2、MySQL 建表代码实现四、需求三：最近一小时广告点击量1、 思路分析2、代码实现优化页面展示 一、环境准备1、pom 文件<?xml versi
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2023-11-19 07:03:52
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大家好我是一名数据科学与大数据专业的一名大二学生，对大数据处理和大数据分析很感兴趣，写博客只是记录我学习的过程，并且与大家分享学习经验！ 下面为大家带来运用spark运算框架对流数据进行词频统计案例！1、首先新建一个maven项目导入spark-streaming程序开发所需依赖<dependency>
<groupId>org.apache.spa
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2023-11-10 13:11:44
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# Spark读取大量文件优化
## 引言
在大数据处理中，经常需要处理大量的文件。对于使用Apache Spark的开发者来说，如何高效地读取和处理大量文件是一项重要的技能。本文将介绍如何使用Spark来读取大量文件并进行优化。
## 流程概述
下面是读取大量文件的基本流程：
1. 获取文件路径列表
2. 创建SparkSession
3. 读取文件并生成DataFrame
4. 进行
原创
2024-01-25 14:05:43
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# Spark读取大量小文件
在大数据处理中，常常会遇到需要处理大量小文件的情况。传统的文件系统在处理大量小文件时效率较低，因为每个文件都需要进行磁盘的读取和寻址操作。而Spark提供的分布式计算框架可以高效地处理大量小文件。
## Spark简介
Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了灵活和高效的分布式计算功能。Spark的主要特点是内存计算和容错机制，可以加速大数据处理的速度。
原创
2023-08-29 08:27:12
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1.Spark简单介绍什么是Spark? Spark是UC BerkeleyAmp实验室开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架 Spark VS MapReduceMapReduce ①.缺少对迭代计算以及DAG运算的支持 ②.Shuffle过程多次排序和落地，MR之间的数据须要
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2017-07-05 09:25:00
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2评论
文章目录Spark 案例实操一、数据准备二、案例需求需求1：Top10 热门品类说明需求说明代码示例代码优化（aex） Spark 案例实操一、数据准备在之前的学习中，我们已经学习了 Spark 的基础编程方式，接下来，我们看看在实际的工作中如何使用这些 API 实现具体的需求，这些需求是电商网站的真实需求，所以在实现功能前，我们必须先把数据准备好。 上面的数据是从数据文件中截取的一部分内容，表
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2023-09-25 09:40:24
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Spark RDD详解与优化Spark的特性RDD的五大属性Spark的运行模式Spark提交模式RDD的shuffleRDD的广播变量RDD的stage及宽窄依赖和血统RDD的persist、cache与checkpointSpark分布执行时的序列化问题Spark常见JDBChbase on Spark和Spark on hbaseCassandra on SparkSpark on hive
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2023-12-18 15:44:38
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总结与体会1.项目总结本次项目实现了Spark 单机模式Python版的安装;介绍了与Spark编程有关的一些基本概念.特别对RDD的创建、转换和行动操作做了比较详细的说明;对从RDD 到DataFrame的实现进行了案例训练，包括 json 文件、csv文件和普通文本文件生成 Spark DataFrame 的多种练习:详细讲解了Spark综合编程，特别对 Python可视化编程做了详尽的描述和
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2023-08-13 20:33:31
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Spark内核是由Scala语言开发的，因此使用Scala语言开发Spark应用程序是自然而然的事情。如果你对Scala语言还不太熟悉，可 以阅读网络教程A Scala Tutorial for Java Programmers或者相关Scala书籍进行学习。本文将介绍3个Scala Spark编程实例，分别是WordCount、TopK和SparkJoin，分别代表了Spark的三种典型应用。1
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2023-10-30 12:10:30
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基于spark学习一的补充spark是什么Hadoop的MapReduce框架类似，都是进行海量数据的处理，并行计算核心RDD数据存储在内存中，分区存储（partition）RDD之间是有依赖的 宽依赖：产生shuffle,数据会存储在磁盘中 窄依赖：不会产生shuffle这里所讲的shuffle和我们的MapReduce的shuffle过程，前面的Task数据将会被打乱，在分发给下一个stage
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2023-09-21 14:13:06
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## 实现"spark deploy mode 产生大量日志"的步骤
下面是实现"spark deploy mode 产生大量日志"的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|:-----|:-----|
| 1. | 配置Spark应用程序 |
| 2. | 设置日志级别 |
| 3. | 运行Spark应用程序 |
下面将详细介绍每一步需要做的操作和对应的代码。
### 步骤1：配置Spark
原创
2023-08-01 01:41:49
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# Spark作业出现大量Executors dead
## 简介
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，我们经常会遇到“Executors dead”这样的错误。这个错误通常表示在执行Spark作业的过程中，大量的Executor节点被标记为“dead”，导致作业执行失败或者性能下降。本文将解释什么是Executor dead，为什么会出现这种情况，以及如何解决这个问题。
#
原创
2024-03-14 04:35:17
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在master节点上执行如下命令：/opt/hadoop/sbin/start-all.sh //启动hadoop集群
/opt/spark/sbin/start-all.sh //启动spark集群1.在master的/opt目录下新建file1.txt数据文件直接复制file1.txt:1,1768,50,155
2,1218,600,211
3,2239,788,242
4,3101,28
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2023-11-10 11:12:49
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Spark大数据分析与实战：Spark SQL编程初级实践一、安装Hadoop和Spark具体的安装过程在我以前的博客里面有，大家可以通过以下链接进入操作：提示：如果IDEA未构建Spark项目，可以转接到以下的博客：IDEA使用Maven构建Spark项目：二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2三、Spark SQL基本操作将下列JSON格式数据复
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2023-09-12 22:02:36
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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。
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2023-05-26 06:19:17
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全文共10887字，预计阅读时间70分钟。第二章 Spark入门介绍与基础案例1. 第一步：下载Apache Spark安装包 1.1 Spark的目录和文件2. 第二步：使用Scale或者PySpark Shell 2.1 使用本地机器3. 第三步：理解Spark应用的概念
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2023-08-15 18:15:20
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# 实现Java spark大量数据写入mysql
## 流程步骤
下面是实现Java Spark大量数据写入MySQL的流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取大量数据源 |
| 3 | 数据处理 |
| 4 | 将数据写入MySQL |
## 操作指南
### 步骤1：创建SparkSession
原创
2024-03-24 04:12:31
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前言继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。数据倾斜调优调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的
