SparkSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是加州大学伯克利分校的AMP实验室所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapRed
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2023-10-09 06:59:44
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零基础自学Hadoop 文章目录零基础自学Hadoop一 大数据导论与Linux基础01 大数据导论1.2 数据分析基本步骤1.2.1 概述1.2.2 Step1：明确分析目的和思路1.2.3 Step2：数据收集1.2.4 Step3：数据处理1.2.5 Step4：数据分析1.2.6 Step5：数据展现1.2.7 Step6：报告撰写1.2.8 总结 一 大数据导论与Linux基础01 大数
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2023-11-13 10:40:34
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# Spark入门与大数据分析实战教程
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[建立Spark环境]
B --> C[数据加载与处理]
C --> D[数据分析]
D --> E[结果展示]
```
## 二、步骤及代码
### 1. 准备数据
首先，需要准备一份大数据集，可以选择公开的数据集，比如Ka
原创
2024-04-20 04:33:04
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1.spark中的RDD是什么，有哪些特性？答：RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合Dataset：就是一个集合，用于存放数据的Destributed：分布式，可以并行在集群计算Resilient：表示弹性的，弹性表示1.RDD中的数据可以存储在内存或者磁盘中；2
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2024-01-09 23:55:38
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第1章 Spark概述1.1 什么是SparkSpark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。1.2 Spark历史 1.3 Spark内置模块 Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilien
第3章Spark CoreSpark是大数据领域最活跃的开源项目，甚至比Hadoop还要热门。如第1章所述，它被认为是Hadoop的继任者。Spark的使用率大幅增长。很多组织正在用Spark取代Hadoop。从概念上看，Spark类似于Hadoop，它们都用于处理大数据。它们都能用商用硬件以很低的成本处理大数据。然而，相比于Hadoop，Spark有很多的优势，这些将在本章进行介绍。本章主要介绍
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2024-04-10 22:42:00
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什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache的顶级项目，2014年5月发布spark1.0，2016年7月发布spark2.0，2020年6月18日发布spark3.0.0Spark的特点Speed：快速高效 Hadoop的MapReduc
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2023-08-31 14:07:57
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Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark 依然比MapReduce 更加高效。总的来说，Spark 适用于各种各样
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2023-07-10 21:14:48
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# Spark入门与大数据分析实战指南
在今天这个信息爆炸的时代，大数据的分析与处理已经成为了各个行业的重要组成部分。Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，特别适合处理大规模数据。本文将引导你逐步实现“Spark入门与大数据分析实战”。
## 实施步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装环境 |
| 2 | 创建Spark项
本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第3章，第3.2节Spark Streaming，作者高彦杰 倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看3.2 Spark StreamingSpark Streaming是一个批处理的流式计算框架。它的核心执行引擎是Spark，适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景，并保证容错性。下面将对Spark Streaming进行
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2023-10-10 14:57:19
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在现代数据科学中，大数据分析逐渐成为一个不可或缺的领域。对于初学者来说，了解如何入门大数据分析是非常重要的。本文将详细介绍如何准备环境、进行配置、进行验证测试、排错及扩展应用，帮助你顺利迈入大数据分析的世界。
### 环境准备
#### 软硬件要求
| 组件 | 版本要求 |
|--------------|----------------
一、Spark是什么引用官方文档的一句话Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。可以从这句话拆分出几个关键点统一大数据分析引擎/计算引擎何为统一Spark的主要目标是为编写大数据应用程序提供统一的平台，其中包括统一计算引擎和统
在前面几篇文章中，介绍了Spark的启动流程Spark内核架构流程深度剖析，Spark源码分析之DAGScheduler详解，Spark源码解读之Executor以及Task工作原理剖析，Spark源码解读之Executor以及Task工作原理剖析等Spark重要组件的源码剖析之后，接着之前的文章，本篇文章来剖析Shuffle的原理，shuffle阶段无论是mapreduce还是Spark都是其核
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2023-12-20 09:05:24
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最近老板让我进行大数据数据分析，但是我只是做业务的，咋做专业的大数据数据分析。赶紧咨询之前的做数据分析的好朋友，好朋友一听说，说大数据数据分析也不是一定要用我想象的python这种编程工具才能搞定，还有其他更简单的工具——自助式BI工具！相比于传统大数据数据分析工具，用自助式BI工具做大数据数据分析更加全面，易于上手。而且bi工具还可以可以进行多层次多深度的大数据数据分析，实现对大数据的数据挖掘。
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2024-01-31 17:36:10
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概述 数据可视化是指将数据或信息表示为图形中的可视对象来传达数据或信息的技术，目标是清晰有效地向用户传达信息，以便用户可以轻松了解数据或信息中的复杂关系。用户可以通过图形中的可视对象直观地看到数据分析结果，从而更容易理解业务变化趋势或发现新的业务模式。数据可视化是数据分析中的一个重要步骤。本章
在大数据时代，Spark作为一个快速通用的大数据处理引擎，被广泛应用于各种大数据分析任务中。然而，用户在进行Spark快速大数据分析时，往往会遇到性能瓶颈、资源分配不合理、任务调度延迟等问题。在这篇博文中，我将详细分享如何有效解决这些问题，带领大家深入了解Spark在快速大数据分析中的应用及优化策略。
## 背景定位
在进行快速大数据分析时，许多企业和开发者面临以下问题场景：
- 数据处理速
# Spark大数据分析项目
## 引言
随着数据规模的不断增长，传统的数据处理方法已经无法满足大数据处理的需求。为了解决这个问题，出现了一系列的大数据处理技术和框架。其中，Apache Spark作为一种快速通用的大数据处理引擎，成为了大数据分析的热门工具之一。
本文将介绍如何使用Spark进行大数据分析项目，并通过代码示例来演示其使用方法。
## 什么是Spark
Spark是一种基于内
原创
2023-09-19 10:18:39
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一、可能很多初学大数据的伙伴不知道strom是什么，先给大家介绍一下strom：分布式实时计算系统，storm对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意义。storm的适用场景。流数据处理。Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。分布式rpc。由于storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式rpc框架来使用。当然，其实
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2024-09-09 15:54:47
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Spark概述Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行
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2023-11-13 14:27:31
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# 从零开始学习Spark大数据分析技术
## 一、整体流程
首先，我们来看一下实现“Spark大数据分析技术”的整体流程：
```mermaid
classDiagram
class 数据准备
class 数据清洗
class 数据处理
class 数据分析
数据准备 --> 数据清洗: 数据清洗
数据清洗 --> 数据处理: 数据处理
原创
2024-04-03 05:24:19
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