# 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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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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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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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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第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark
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2024-02-26 21:24:40
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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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目录 一、Hive做离线批处理1、实现步骤①、启动hadoop，启动hive②、在hive下创建weblog库，并使用③、 创建外部表管理数据④、为总表添加当天分区数据⑤、建立数据清洗表，用于清洗出业务所需的字段。⑥、业务处理⑦、创建业务表并插入数据⑧、从清洗表查询得到当天的统计指标，插入到业务表中⑨、利用Sqoop工具从HDFS上将数据导入到Mysql数据库中二、Hive的占位符与文件
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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【实验目的】掌握大数据处理与分析的基本思路与流程。掌握常用的数据载入、数据预处理方法。掌握基本的数据分析方法。【实验要求】保存程序，并自行存档；最终的程序都必须经过测试，验证是正确的；认真记录实验过程及结果，回答实验报告中的问题。【实施环境】（使用的材料、设备、软件） Linux操作系统环境，python程序设计语言，Jupyter Notebook编程环境。【实验内容】 某班进行期末语文、数学、
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2024-01-14 09:37:56
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实验任务这篇博客是我们一个学期作业，记录在这里，只是方便我写作和一些解决过程的记录。具体实验步骤参考：http://dblab.xmu.edu.cn/post/7499/ 任务如下：本地数据集上传到数据仓库Hive；Hive数据分析Hive、MySql、HBase数据互导；利用Python/R进行数据可视化分析；利用Apriori基于关联规则的购物篮分析。 本地数据集上传到数据仓库Hive实验数据
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2023-07-20 17:51:44
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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 |
|----------------|--
ClickHouse大数据实战课程，本课程基于ClickHouse最新稳定版本进行讲解，着重讲解ClickHouse大数据技术理论与实战。课程全面包含ClickHouse核心概念、ClickHouse架构设计、ClickHouse数据实时查询、MergeTree表引擎底层原理、ClickHouse集群部署、ClickHo
原创
2021-12-06 14:50:34
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开发背景因为要开发一套通话详单系统。该系统上每天产生1亿条通话话单，要保存一个月的通话话单。也就是保存30亿条通话，能够做到准实时的通话详单查询。于是采用大数据架构进行话单的保存和查询。服务器规划为了验证系统的可用性，我先搭建了一个小型的大数据库系统，使用了5台服务器。 服务器配置为CPU ： Intel® Xeon® Gold 5118 CPU @ 2.30GHz 8C，内存32G，硬盘1T。设
原创
2023-01-27 18:33:02
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1.union 和 union all前者可以去重select sex,address from test where dt='20210218' union all select sex,address from test where dt='20210218';
+------+----------+--+
| sex | address |
+------+----------+--+
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2021-04-29 14:36:50
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文章目录一、实验目的二、实验平台三、实验内容和要求（1） 向 HDFS 中上传任意文本文件，如果指定的文件在 HDFS 中已经存在，由用户指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件（2） 从 HDFS 中下载指定文件，如果本地文件与要下载的文件名称相同，则自动对下载的文件重命名（3） 将 HDFS 中指定文件的内容输出到终端中（4） 显示 HDFS 中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等
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2023-10-03 11:40:22
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Spark数据读取、处理以及保存4 数据收集与处理4.1 Spark环境封装4.2 利用Spark处理数据4.2.1 配置Spark并读取CSV文件4.2.2 Spark下的SQL查询4.2.3 数据筛选4.2.4 数据空值处理及分组排序优化4.2.5 数据Json化并进行压缩处理4.2.6 文件读取速度对比作者：Be_mel
原创
2022-07-12 09:57:19
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1.union 和 union all前者可以去重select sex,address from test where dt='20210218' union all select sex,address from test where dt='20210218';
+------+----------+--+
| sex | address |
+------+----------+--+
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2021-03-08 19:13:56
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上进小菜猪，沈工大软件工程专业，爱好敲代码，持续输出干货。本文将深入探讨Apache Spark作为一种强大的大数据处理框架的基本概念、特点和应用。我们将详细介绍Spark的核心组件，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib，并通过实例演示其在大数据处理和分析中的应用。同时，我们还将讨论Spark的分布式计算模型和性能优化策略，以及Spa
原创
2023-05-15 23:54:01
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