去年年底出的一本学习Spark大数据的教程，文笔上言简意赅，只讲最常用的内容，很适合入门学习。
原创
2016-06-22 11:41:07
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# Spark大数据实战教程
## 1. 介绍
本文将指导你如何在Spark中进行大数据实战。Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，适用于大规模数据处理、机器学习和图形计算等场景。在本教程中，我们将介绍Spark的基本概念和使用方法，并通过一个具体的实例来展示如何使用Spark进行大数据实战。
## 2. 整体流程
下面是完成本次实战的整体流程，我们将使用一个示例数据集来进行分析和
原创
2024-01-05 04:11:46
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目录实验环境：实验步骤：一、解压二、配置环境变量： 三、修改配置文件 1.修改spark-env.sh配置文件：2.修改配置文件slaves:3.分发配置文件：四、测试：五、网页测试： 六、解决能启动Spark Shell但是报错：七、安装python3.6八、Jupyter Notebook1.安装pip2.安装jupyter3.配置环境变量4.创建Jupyter默
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2024-02-26 20:28:36
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第2章 相关技术和理论基础1. Spark简介Spark研发自伯克利大学AMP实验室，是一个基于内存迭代式运算且可用于海量数据环境下的通用数据处理平台，是Apache的顶级开源项目之一。Spark旨在于提供更快的数据处理速度，更高的程序开发效率，更好的程序构建体验。Spark有如下主要特性：运行速度快：Spark使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算，从本质上提高了运行速度。容易
# Spark大数据实训报告指南
对于刚入行的小白来说，完成一个Spark大数据实训报告可能会让人感到困惑。本文将详细描述如何完成这项任务，包括每一步的操作流程、相应的代码示例及其解释。
## 实训流程
以下是完成Spark大数据实训报告的基本步骤：
| 阶段 | 描述 |
|----------------|--
共享变量累加器广播变量累加器提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法例子：计算空行数val sc = new SparkContext(...)
val file = sc.textFile("file.txt")
val blankLines = sc.accumulator(0) // 创建Accumulator[Int]并初始化为
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2024-03-02 11:05:35
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目录01_尚硅谷大数据技术之SparkCore第05章-Spark核心编程P063【063.尚硅谷_SparkCore - 核心编程 - RDD - 转换算子 - partitionBy（前面有吸气，中间有等待）】10:18P064【064.尚硅谷_SparkCore - 核心编程 - RDD - 转换算子 - partitionBy - 思考的问题】05:56P065【065.尚硅谷_Spark
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2023-10-18 22:36:48
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一、利用RDD计算总分与平均分（一）提出任务针对成绩表，计算每个学生总分和平均分姓名语文数学英语张钦林789076陈燕文958898卢志刚788060（二）准备1、启动HDFS服务执行命令：start-dfs.sh
2、启动Spark服务进入Spark的sbin目录执行命令：./start-all.sh
3、在本地创建成绩文件在/home里创建scores.txt文件4、将成绩文件上传到HDFS在
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2023-09-05 12:30:19
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背景Spark 是 2010 年由 UC Berkeley AMPLab 开源的一款 基于内存的分布式计算框架，2013 年被Apache 基金会接管，是当前大数据领域最为活跃的开源项目之一（http://spark.apache.org/）。Spark 在 MapReduce 计算框架的基础上，支持计算对象数据可以直接缓存到内存中，大大提高了整体计算效率。特别适合于数据挖掘与机器学习等
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2023-08-28 14:26:08
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# Spark大数据实时分析
## 引言
在当今数字化时代，我们面对着海量的数据，如何从中提取有价值的信息并做出即时的决策成为了一个重要的挑战。大数据实时分析技术应运而生，它能够快速处理大规模的数据，并提供实时的分析结果。在大数据实时分析领域，Spark成为了一个非常受欢迎的工具。
## Spark简介
Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了一个高效的分布式计算引擎，可以处理大规模
原创
2024-01-07 11:39:59
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# Spark 实时处理数据实例指南
Apache Spark 是一个快速的通用计算引擎，能够处理大规模的数据并支持实时数据处理。在这篇文章中，我们将通过一个简单的示例来指导你如何使用 Spark 实现实时数据处理。
## 流程概述
为了帮助新手理解实时数据处理的工作流程，我们将制定一个简单的步骤表。以下是实现 Spark 实时处理的数据流步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
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Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：1.运行速度快,Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Had
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2023-06-19 06:52:04
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题目：熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作实验环境： 操作系统：ubuntu16.04 hadoop版本:1.2.1 JDK版本:1.8实验内容：&
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2023-11-02 13:43:25
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1.连接mysql--driver-class-path mysql-connector-java-5.1.21.jar 在数据库中，SET GLOBAL binlog_format=mixed;2.Spark中 使用Hive的udf同样使用—jars 才行3.Spark jupyter使用https://www.jb51.net/article/163641.htmhttps://my.osc
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2021-03-08 19:05:54
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金融大数据分析是一项重要的工作，可以帮助金融机构更好地理解市场走势、风险管理和投资决策。Python是一种功能强大的编程语言，被广泛应用于金融数据分析领域。在本文中，我们将介绍如何使用Python对金融大数据进行分析，并通过示例代码演示具体操作步骤。
首先，我们需要准备金融数据，这里我们以股票数据为例。我们可以使用pandas库来读取股票数据，并进行数据清洗和处理。下面是一个示例代码：
```
原创
2024-02-24 05:13:38
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Spark大数据分析与实战课后答案(填空判断选择仅供参考) 文章目录Spark大数据分析与实战课后答案(填空判断选择仅供参考)Scala语言基础Spark基础Spark RDD 弹性分布式数据集Spark大数据分析与实战HBase分布式数据库Kafka分布式发布订阅消息系统Spark Streaming实时计算框架Spark MLlib机器学习算法库 Scala语言基础一、填空题1、Scala语言
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2023-11-02 06:24:39
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1.连接mysql --driver-class-path mysql-connector-java-5.1.21.jar 在数据库中，SET GLOBAL binlog_format=mixed; 2.Spark中 使用Hive的udf 同样使用—jars 才行 3.Spark jupyter使用 ...
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2021-05-05 16:50:07
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大数据开发工程师的职责大数据开发工程师的职责1职责：1、负责数据采集、数据存储、数据查询、数据计算等基础平台的设计和开发工作;2、利用Hadoop、Spark、Flink等技术进行离线和实时数据开发 ;3、负责大数据平台的规划升级、平台维护和优化 ;4、和其他部门或团队沟通、资源协调并落实工作。任职要求1、本科及以上学历;2、3年以上大型大数据平台建设实施经验 ;3、掌握常用大数据组件hadoop
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2023-07-25 20:11:38
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文章目录Overview（总览）Linking with SparkInitializing SparkUsing the ShellResilient Distributed Datasets (RDDs)Parallelized Collections（并行化集合）External Datasets（外部数据集）RDD Operations（RDD操作）Basics（基础）Passing F
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2024-05-28 09:55:23
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# Spark大数据开发入门
在如今的数据驱动时代，处理和分析大量数据的需要愈发迫切。Apache Spark作为一个快速、通用的大数据处理引擎，提供了丰富的API，帮助开发者高效处理海量数据。本文将为大家介绍Spark的基本概念，并提供简单的代码示例，帮助初学者快速上手。
## 什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源集群计算框架，具有以下几
