目录 1.Kmeans聚类 2.Kmeans++ 3.Kmeans|| 4.Spark实践 5.源代码分析 本文采用的组件版本为：Ubuntu 19.10、Jdk 1.8.0_241、Scala 2.11.12、Hadoop 3.2.1、Spark 2.4.5，老规矩先开启一系列Hadoop
文章目录一、Spark概述1、概述二、Spark角色介绍及运行模式1、集群角色三、Spark环境准备1.启动服务2.启动客户端3.spark-submit测试四、Spark Core1、RDD概述2.代码示例1.创建Maven工程，添加依赖五、Spark Streaming1、 Spark streaming简介2.代码示例1、linux服务器安装nc服务2、创建Maven工程，添加依赖3、代码
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2023-08-01 20:00:04
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前 言 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据分析平台，它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼顾数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是大数据系统领域的全栈计算平台。Spark当下已成为Apache基金会的顶级开源项目，拥有庞大的社区支持，技术也逐渐走向成熟。为什么要写这本书本书特色本书是国内首本系统讲解Spark编程实战的书籍，涵盖Spark
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2023-08-21 15:17:27
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Spark和MR的不同点：Spark提供了丰富的操作MR只有Map和Reduce两个操作2.1 Spark程序“Hello World”存储在HDFS的Log文件中，计算出现过字符串"Hello World"的行数，假设Log文件存储在 hdfs://root/Log代码//对于所有的Spark程序，这是必须要做的第一步，创建一个Spark的上下文 //该步骤程序会向集群申请资源以及构建相应的运行
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2023-08-11 09:15:26
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Table of Contents1. 大数据时代1.1 大数据时代为什么会到来？1.1.1 大数据产生的技术支撑(3个)1.1.2 数据产生方式的变革2. 大数据概念2.1 大量化2.2 多样化2.3 快速化2.4 价值密度低3. 大数据的影响3.1 “计算”和“数据”的区别是什么？3.2大数据时代在思维层面有什么影响呢？（3方面影响）4. 大数据关键技术4.1 数据采集4.2 数据存
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2023-08-11 11:07:02
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第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
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2023-11-17 11:46:37
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目录零、本节学习目标一、Spark的概述（一）Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos（二）Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点（一）速度快（二）易用性（三）通用性（四）兼容性（五）代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
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2023-08-08 10:02:29
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2.4 编写Hadoop MapReduce示例程序现在要通过一个很简单且普通的单词统计（word count）来学习MapReduce。该例子的目标是统计每个单词在文章中出现的次数。这些文章作为MapReduce的输入文件。在该例中，已经准备了一些文本文件，我们希望计算所有单词在这些文件中出现的频率。我们通过Hadoop MapReduce来进行设计。本节中，将使用旧版API接口学习Hadoop
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2023-09-28 21:41:12
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Spark大数据处理：
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2021-06-10 20:54:51
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Spark大数据处理：
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2021-06-10 20:54:52
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# 如何实现 Spark 大数据处理
作为一名脱离了课堂的小白，面对大数据处理，常常会感到无从下手。别担心！在这篇文章中，我将带你了解使用 Apache Spark 进行大数据处理的主要流程，并通过示例代码一步步指导你实现。
## 流程概述
首先，让我们看看Spark大数据处理的基本流程。这是一个常见的工作流：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 03:37:34
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主题：Spark 大数据处理最佳实践内容框架：大数据概览如何摆脱技术小白Spark SQL 学习框架EMR Studio 上的大数据最佳实践1大数据概览 大数据处理 ETL (Data → Data)大数据分析 BI (Data → Dashboard)机器学习 AI (D
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2024-07-18 08:29:23
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Spark超全总结文档目录如下：Spark涉及的知识点如下图所示，本文将逐一讲解：本文档参考了关于 Spark 的众多资料整理而成，为了整洁的排版及舒适的阅读，对于模糊不清晰的图片及黑白图片进行重新绘制成了高清彩图。正文开始： 一、Spark 基础1. 激动人心的 Spark 发展史大数据、人工智能( Artificial Intelligence )像当年的石油、电力一样， 正以前所未
DStream编程批处理引擎Spark Core把输入的数据按照一定的时间片（如1s）分成一段一段的数据，每一段数据都会转换成RDD输入到Spark Core中，然后将DStream操作转换为RDD算子的相关操作，即转换操作、窗口操作以及输出操作。RDD算子操作产生的中间结果数据会保存在内存中，也可以将中间的结果数据输出到外部存储系统中进行保存。转换操作１：无状态转换操作无状态转化操作每个批次的处
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2023-08-10 15:26:57
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如何充分发挥Spark的优势，在进行大数据作业时真正实现降本增效呢？个推将多年积累的Spark性能调优妙招进行了总结，与大家分享。
前言Spark是目前主流的大数据计算引擎，功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。作为一种内存计算框架，Spark运算速度快，并能够满
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2023-11-14 20:51:09
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终极Hadoop大数据教程包含 MapReduce、HDFS、Spark、Flink、Hive、HBase、MongoDB、Cassandra、Kafka 等的数据工程和 Hadoop 教程！课程英文名：The Ultimate Hands-On Hadoop - Tame your Big Data!此视频教程共17.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全下载地址课程编号：307 百度
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2023-11-17 20:37:23
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Spark大数据开发技术简介轻量级的内存集群计算平台 文章目录Spark大数据开发技术简介历史沿革Spark的优点对比Apache Spark堆栈中的不同组件基本原理架构组成部署和体系结构Spark运行模式页面 历史沿革Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与
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2023-10-24 06:44:26
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作者 Srini Penchikala 什么是SparkApache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（
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2024-02-02 23:37:39
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一、大数据生态系统图 Hadoop 的四大组件：common、HDFS、MapReduce、YARN二、Spark简介维基百科定义：Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark在存储器
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2023-07-23 20:49:04
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全球首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍俯览未来大局，不失精细剖析，呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节透彻讲解Spark原理和架构，以及部署模式、调度框架、存储管理及应用监控等重要模块Spark生态圈深度检阅：SQL处理Shark和Spark SQL、流式处理Spark...
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2015-03-26 14:10:00
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