什么是 APACHE SPARK？伴随数据的巨量增长，Apache Spark 已成为分布式横向扩展数据处理的热门框架之一，可以在本地和云端数以百万计的服务器上运行。Apache Spark 是应用于大型数据处理的快速通用分析引擎，可在 YARN、Apache Mesos、Kubernetes 上运行，也可独立或在云端运行。借助用于 SQL、流处理、机器学习和图形处理的高级运算符及库，Spark
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2023-09-07 09:33:26
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# Spark 的应用：从数据处理到机器学习
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用的大数据处理引擎。本文将介绍 Spark 的一些基本应用，包括数据处理和机器学习，并展示相关的代码示例。
## Spark 简介
Spark 是一个基于内存的计算框架，它能够处理大规模数据集，并且支持多种编程语言，如 Scala、Java 和 Python。Spark 的
原创
2024-07-21 07:44:43
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当前，Flume，Kafka和Spark已经成为一个比较成熟的构建实时日志采集分析与计算平台组件，例如，通过收集相应数据统计某个应用或者网站的PV/UV信息，统计流量以及用户分布，对访问日志进行实时或者离线分析，以追踪用户行为或者进行系统风险监控等。通常在数据采集的时候会选择将Kafka作为数据采集队列，将采集的数据首先存储到Kafka中，然后用Spark对kafka中读取的数据进行处理。1.Sp
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2023-10-27 05:04:26
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案例介绍与编程实现
1. 案例介绍
该案例中，我们假设某论坛需要根据用户对站内网页的点击量，停留时间，以及是否点赞，来近实时的计算网页热度，进而动态的更新网站的今日热点模块，把最热话题的链接显示其中。
2. 案例分析
对于某一个访问论坛的用户，我们需要对他的行为数据做一个抽象，以便于解释网页话题热度的计算过程。
首先，我们通过一个向量来定义用户对于某个网页的行为
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2024-06-22 06:45:00
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如上，默认情况下，经过了filter操作之后RDD中的每个partition的数据量可能都不太一样了。（原本每个partition的数据量可能是差不多的）1、这种情况下存在两个问题： （1）每个partition数据量变少了，但是在后面进行处理的时候，还是要跟partition数量一样数量的task，来进行处理；有点浪费task计算资源。（2）每个partition的数据量不一样，会导致后面的每个
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2024-04-11 20:29:39
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【导读：数据是二十一世纪的石油，蕴含巨大价值，这是·情报通·大数据技术系列第[74]篇文章，欢迎阅读和收藏】1 搭建开发环境1.1 安装 Scala IDE搭建 Scala 语言开发环境很容易， Scala IDE 官网 下载合适的版本并解压就可以完成安装，下文示例中使用的版本是 4.1.0 。1.2 安装 Scala 语言包如果下载的 Scala IDE 自带的 Scala 语言包与 Spark
一、SparkApache Spark 是一个快速的，多用途的集群计算系统， 相对于 Hadoop MapReduce 将中间结果保存在磁盘中， Spark 使用了内存保存中间结果， 能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算。Spark 只是一个计算框架, 不像 Hadoop 一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统, 如果要使用 Spark， 需要搭载其它的文件系统。Hadoop 之父 Doug
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2023-09-05 21:18:10
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# Spark 应用入门指南
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，它能够快速高效地处理大规模数据集。随着大数据的广泛应用，Spark 已成为数据分析和机器学习领域的重要工具。本文将以简单易懂的方式介绍 Spark 的基本概念，并通过代码示例来帮助你更好地理解如何构建 Spark 应用。
## Spark 的基础概念
### 1. 什么是 Spark？
Spark 是一个以
原创
2024-09-28 04:20:31
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spark的主要模块：调度与任务分配 i/o模块 通信控制模块 容错模块 shuffle模块1、应用转换流程action算子触发job提交，提交到spark的job生成RDD DAG，经过DAGScheduler转化为stage DAG，每个stage中产生相应的task集合，taskscheduler讲任务分发到executor执行。每个任务对应相应的一个数据块，使用用户
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2023-09-16 00:05:47
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最近老大让用Spark做一个ETL项目，搭建了一套只有三个结点Standalone模式的Spark集群做测试，基础数据量大概8000W左右。看了官方文档，Spark确实在Map-Reduce上提升了很多，可是官方明确提出了在Interactive Data 方面性能提升最大。但是做ETL的数据之间是平行结构，没有任何交互，数据处理完直接就推送走了，也不用做任何缓存，因此完全体
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2023-08-22 21:05:40
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Spark是一个基于内存的分布式计算engine，最近1-2年在开源社区(github)和工业界非常火，国内的一些公司也搭建自己的spark集群。典型的应用场景是大数据上的机器学习模型的训练以及各种数据分析。下面是我理解的spark的优势:1. Spark使得分布式编程更简单Spark将实际分布在众多Nodes上的数据抽象成RDD(resilient distributed dataset)，使得
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2023-09-06 18:27:34
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Spark在任何情况下均比MapReduce高效吗？答案是否定的。当做一个简单的数据转换，且只需要Map操作时，mapreduce的处理效率要比Spark高，因为Spark预处理和启动的成本比较高Mapreduce因为存在时间长，所以对多种场景都有优化，而Spark高效的处理场景相对较少。Spark资源利用率低： MapReduce在处理完task后会立即释放资源，因为它的资源申请是以Task为
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2023-06-19 06:39:16
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应用场景离线场景：实现离线数据仓库中的数据清洗、数据分析、即席查询等应用
比较成熟，工作中主要的应用场景使用Spark对各种数据源数据进行处理：Hive、RDBMS、文件Hive数仓常见处理引擎：Spark、Impala、PrestoImpala：底层是C语言，性能最好，SQL开发，集成Hive或者Hbase，语法兼容性较差Presto：底层基于JVM，性能其次，SQL开发，集合各种数据库数据源，
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2023-05-22 15:57:23
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一个重要的分布式计算框架，其背后的执行引擎基于有向无环图（DAG）进行任务调度与执行。本文将深入探讨 DAG 在 Spark 应用中的使用，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、迁移指南及最佳实践。希望通过一定的系统化结构，帮助读者更好地理解和实施 DAG 在 Spark 框架中的应用。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的系统满足
# Spark 的应用场景和实现流程
Apache Spark 是一个快速、通用、易于使用的集群计算系统，广泛应用于大数据处理和分析。本文将介绍 Spark 的应用场景，并提供一个简单的实现流程供初学者参考。
## 常见的应用场景
| 应用场景 | 描述 |
|
原创
2024-09-09 04:13:36
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Spark Streaming共有三种运用场景，分为：无状态操作、状态操作、window操作。下面分别描述下本人对这三种运用场景的理解。1、无状态操作 只关注当前新生成的小批次数据，所有计算都只是基于这个批次的数据进行处理。 &nbs
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2023-08-01 14:39:08
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要学习spark，必须明白rdd，如果你不明白rdd，那么你会一脸懵逼的spark与MR的区别spark把运算的中间数据放在内存,迭代计算效率高,速度快mr把中间结果放在磁盘,发生io,影响性能spark容错性高,rdd是只读的,某一部分丢失,可以通过父rdd进行重建 ，mr只能重新计算spark既可以做离线又可以做实时处理,还提供了sql风格和机器学习RDDspark源码RDD类注释1）一组分片
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2024-02-29 23:44:53
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文章目录搭建Scala-IDE环境单词计数编程使用Scala语言实现Java语言实现搭建python环境实现k-means聚类算法搭建Scala-IDE环境1、下载安装开发包由于当前有个eclipse-ide
原创
2022-05-09 20:34:48
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# Spark GraphX 应用开发指南
作为一名刚入行的小白，学习如何在 Apache Spark 中利用 GraphX 库进行图计算是一个很好的开始。这篇文章将教你如何实现一个简单的 GraphX 应用，包括流程、所需代码及注释，帮助你快速上手。
## 整体流程
下面是实现 GraphX 应用的基本步骤：
| 步骤 | 描述
## Spark 应用jar 实现流程
为了帮助你实现“spark 应用jar”，我将指导你完成以下步骤。下面是整个流程的简要概述：
1. 编写 Spark 应用代码
2. 打包应用代码和依赖项
3. 提交应用到 Spark 集群
接下来，我将详细介绍每个步骤中需要做的事情以及相应的代码。
### 步骤 1：编写 Spark 应用代码
首先，你需要编写 Spark 应用代码。这些代码通常
原创
2023-12-02 04:51:29
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