本文章主要通过java实现spark常用transformation1 map算子案例/**
* map算子案例：将集合中每一个元素都乘以2
*/
private static void map() {
// 创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("map")
.setM
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2023-10-27 07:36:03
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# Spark Java实例
Apache Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它提供了一组丰富的API，用于在分布式环境中进行数据处理。Spark Java是Spark的一个开发框架，它提供了一种简单而强大的方式来构建基于Spark的应用程序。
在本文中，我们将通过一个简单的示例来介绍如何使用Spark Java来构建一个基本的数据处理应用程序。
## 示例：计算圆周率
原创
2024-05-23 04:18:08
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# Java Spark 实例科普文章
Apache Spark 是一个强大的开源计算框架，广泛应用于大规模数据处理和分析。通过分布式计算的能力，Spark 提供了高效的数据处理速度和丰富的编程接口。本文将通过一个简单的 Java 示例，来演示如何使用 Spark 进行基本的数据处理。
## Spark 的基本概念
在深入代码之前，让我们先简单了解一下 Spark 的几个核心概念：
- *
原创
2024-08-26 05:36:41
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作为大数据领域占据着越来越重要地位的计算框架，Spark也逐渐成为大数据技术开发人员们被要求具备的基本技能之一，越来越多的职位在招聘的JD上清清楚楚地写出Spark的要求，这是大趋势。想要Spark从入门到精通，今天我们就给大家分享一份Spark学习路线规划。 阶段一：编程语言基础 学习Spark，Scala和Java语言是至少要掌握的两种语言之一，Scala是Spark框架的编程语言
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2023-09-02 13:16:18
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一、初始化SparkContextSystem.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\spark-1.6.1-bin-hadoop2.6\\spark-1.6.1-bin-hadoop2.6");
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("spark test1").setMaster("local[2]");
Ja
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2023-07-05 10:44:25
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一、单词计数首先看来一个快速入门案例，单词计数 这个需求就是类似于我们在学习MapReduce的时候写的案例需求这样的：读取文件中的所有内容，计算每个单词出现的次数这个需求就没什么好分析的了，咱们之前在学习MapReduce的已经分析过了，接下来就来看一下使用Spark需要如何实现。注意：由于Spark支持Java、Scala这些语言，目前在企业中大部分公司都是使用Scala语言进行开发，个别公司
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2023-09-08 14:53:00
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这篇简要回顾一下我对spark的认识，主要记录的是对spark的两个转换操作aggregate() combineByKey()的运用。下载配置完spark后，注意要把spark的jar导入项目中。在spark中两个重要的概念就是RDD和操作。 RDD也即弹性分布式数据集。是一个不可变的分布式对象集合。简单地理解，就把它看成数据的容器就好了，我们所有的操作都是在这上面进行的。 除了数据容器我们
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2023-08-22 15:46:13
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系列文章目录spark第一章：环境安装 spark第二章：sparkcore实例 文章目录系列文章目录前言一、idea创建项目二、编写实例1.WordCount2.RDD实例3.Spark实例总结 前言上次我们搭建了环境，现在就要开始上实例，这次拖了比较长的时间，实在是sparkcore的知识点有点多，而且例子有些复杂，尽自己最大的能力说清楚，说不清楚也没办法了。一、idea创建项目这个可以参考我
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2023-10-26 14:07:01
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# Spark项目实例入门指南
Apache Spark是一个强大的开源框架，用于大规模数据处理。如果你是刚入行的小白，本文将带领你通过一个简单的Spark项目实例，帮助你理解Spark的基本使用。我们会按照以下流程进行项目的实现：
## 项目实施流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 设置开发环境 |
| 2 | 创建Spark应用程序 |
|
（一）概述算子从功能上可以分为Transformations转换算子和Action行动算子。转换算子用来做数据的转换操作，比如map、flatMap、reduceByKey等都是转换算子，这类算子通过懒加载执行。行动算子的作用是触发执行，比如foreach、collect、count等都是行动算子，只有程序运行到行动算子时，转换算子才会去执行。本文将介绍开发过程中常用的转换算子和行动算子，Spar
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2023-08-19 23:36:19
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# Spark 实例的实现流程
## 1. 简介
在开始介绍实现 Spark 实例的流程之前，让我们先了解一下 Spark 是什么。Spark 是一个用于大规模数据处理的快速通用的计算引擎，它提供了一个简单且高效的 API，可以在集群上进行分布式计算。在我们开始创建 Spark 实例之前，我们需要确保已经安装了 Spark 并且配置好了开发环境。
## 2. 创建 Spark 实例的流程
下面
原创
2024-01-07 11:42:07
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最近参考了几篇examples，发觉example+doc才是绝配。 由于集群Spark版本是2.1.1，所以我学习的examples示例是2.1.1版本中的，2.2.0版本中关于ml【也就是DataFrame版的mllib】的examples有不少内容与2.1.1版本不同。 **注意：**使用ml的一些example还需要导入examples下的scopt_2.11-3.3.0.jar和spar
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2023-09-06 10:53:26
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# Spark 在 Java 中的实例化指南
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于数据处理和实时计算。对于刚入行的开发者来说，了解如何在 Java 中实例化 Spark 是一个重要的基础。本文将为你详细讲解这一过程，帮助你顺利完成 Spark 的初始化。
## 流程概述
在实例化 Spark 的过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
开发环境： win10+idea+jdk1.8+scala2.12.4具体步骤：编写scala测试类
object MyTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("MyTest")
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2023-06-13 22:44:15
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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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RDD编程在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运
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2023-09-28 00:58:46
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导语最近新学习了Spark中RDD的核心用法，为了巩固学习成果，于是使用Spark写了一个数据清洗的代码，正好之前使用过python中pandas对同样的数据做数据清洗，于是就把两种方式的代码都贴出来，做一个简单的对比数据展示豆瓣图书标签: 小说,[日] 东野圭吾 / 李盈春 / 南海出版公司 / 2014-5 / 39.50元,解忧杂货店,8.6,(297210人评价)
豆瓣图书标签: 文学,[
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2024-08-04 17:00:46
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Spark Streaming实例分析Example代码分析val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1));// 获得一个DStream负责连接 监听端口:地址val lines = ssc.socketTextStream(serverIP, serverPort);// 对每一行数据执行Split操作val words = l
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2016-11-02 20:53:00
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# Spark程序实例实现流程
## 1. 确定问题和目标
在开始编写spark程序之前，首先需要明确问题和目标。了解要解决的问题是什么，以及期望的结果是什么。
## 2. 设计数据处理流程
在编写spark程序之前，需要设计数据处理流程。确定数据的来源和去向，以及需要进行的数据清洗、转换和分析操作。
以下是一个示例的数据处理流程：
```mermaid
gantt
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原创
2023-11-12 04:11:45
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实验说明：1、 本次实验是第一次上机，属于验证性实验。实验报告上交截止日期为2023年2月26日上午12点之前。2、 实验报告命名为：信2005-1班学号姓名实验零.doc。 
