# Spark和ES结合作用
近年来，随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始使用Spark和Elasticsearch（简称ES）来处理和分析海量数据。Spark作为一种快速、通用的大数据处理引擎，可以提供高效的数据处理能力；而ES作为一种分布式搜索和分析引擎，可以提供高效的数据检索和分析能力。将Spark和ES结合起来，可以更好地利用两者的优势，实现更加复杂和高效的数据处理和分析任务。
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原创
2024-05-20 06:11:48
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Windows窗口计算是流计算的核心，窗口将流数据切分成有限大小的“buckets”，我们可以对这个“buckets”中的有限数据做运算。Windows are at the heart of processing infinite streams. Windows split the stream into “buckets” of finite size, over which we can
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2023-08-24 22:27:59
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ES-Hadoop无缝打通了ES和Hadoop两个非常优秀的框架，我们既可以把HDFS的数据导入到ES里面做分析，也可以将es数据导出到HDFS上做备份，归档，其中值得一提的是ES-Hadoop全面的支持了Spark框架，其中包括Spark，Spark Streaming，Spark SQL，此外也支持Hive，Pig，Storm，Cascading，当然还有标准的MapReduce，无论用那一
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2024-01-11 11:36:41
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Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统。 它提供了Java，Scala和Python中的高级API以及支持通用执行图的优化引擎。Spark通常通过将数据缓存到内存中，从而为大型数据集提供快速的迭代/功能类功能。 与本文档中提到的其他库相反，Apache Spark是一种计算框架，与Map / Reduce本身无关，但它与Hadoop集成，主要针对HDFS。 elasticsearc
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2023-09-27 12:15:38
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一. Pytorch Basic(一)简介Pytorch是python中开源的一个机器学习库，类似tensorflow, keras, 可用于自然语言处理等应用，由Facebook 人工智能团队提出。加载cuda时，可使用GPU加速计算。1. tensor basic张量（tensor）可以简单地看作存储多维数据的容器。如下图所示0维张量是scalar，1维张量是vector，2维张量是matri
## PyTorch和Spark结合的实现过程
### 1. 简介
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，提供了丰富的工具和接口，用于构建、训练和部署深度学习模型。Spark是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。将PyTorch和Spark结合起来可以充分利用Spark的分布式计算能力来加速PyTorch模型的训练和推理。
在本文中，我们将介绍如何将PyTorch和Sp
原创
2023-11-17 16:50:30
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一、Elasticsearch for Hadoop安装Elasticsearch for Hadoop并不像logstash、kibana一样是一个独立的软件，而是Hadoop和Elasticsearch交互所需要的jar包。所以，有直接下载和maven导入2种方式。安装之前确保JDK版本不要低于1.8，Elasticsearch版本不能低于1.0。 官网对声明是对Hadoop 1.1.x、1
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2024-05-07 21:37:19
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# 使用 Elasticsearch (ES) 与 Apache Spark 的入门指南
在大数据处理的领域，Elasticsearch（ES）和Apache Spark是两种非常重要的技术。Elasticsearch主要用于搜索和分析数据，而Spark则是一种快速通用的集群计算系统。本文将逐步指导如何将这两者结合使用，实现数据分析和搜索功能。下面将通过一个简单的流程图和代码示例来展示整个过程。
ES和Redis环境安装与配置ES和Redis环境安装与配置ES安装配置校验Redis配置安装配置启动 ES和Redis环境安装与配置ES安装Java JDK1.8.0 以上的版本 11.0yum install -y java-1.8.0-openjdk*配置环境变量就不讲了安装ES yum公钥rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-
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2023-05-29 15:50:03
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在我当前的项目之一中，我们使用Cassandra和Spark Streaming进行了一些接近实时的分析。 Datastax的好伙伴已经建立了Cassandra和Spark的商业包装（Datastax Enterprise，又名DSE），使您可以轻松地启动并运行此堆栈。 Datastax产品不包括的一件事是一种汇总所有这些组件中的日志的方法。 集群中运行着许多进程，每个进程都会生成日志文件。
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2024-01-15 22:19:52
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SparkStreamingSparkStreaming是流式处理框架，是Spark API的扩展，支持可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理，实时数据的来源可以是：Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets，并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据。Flink & Storm & SparkStreaming 区别：Strom:纯实时处
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2024-02-18 09:39:19
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Spark-RDD简介以及算子实例一、RDD概述1.1 什么是RDD？RDD（Resilient Distribute Dataset）叫做分布式数据集。式Spark最基本的数据抽象。它代表
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2024-09-14 15:01:31
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ES6常用知识，职场足用！1.变量声明const和let在ES6之前，我们都是用var关键字声明变量。无论声明在何处，都会被视为声明在函数的最顶部(不在函数内即在全局作用域的最顶部)。这就是函数变量提升例如:function aa() {
if(flag) {
var test = 'hello man'
} else {
console.log(t
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2024-10-17 15:23:14
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前言Ref: kafka中文教程作为消息中间件，其他组件先跟Kafka交流，然后再有Kafka统一跟Hadoop沟通。 一、kafka名词解释producer：生产者，就是它来生产“鸡蛋”的。consumer：消费者，生出的“鸡蛋”它来消费。topic：你把它理解为标签，生产者每生产出来一个鸡蛋就贴上一个标签（topic），消费者可不是谁生产的“鸡蛋”都吃的，这样不同的生产者生
1.1spark简介1、Spark 是什么Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。AMPLab 开发以Spark 为核心的BDAS 时提出的目标是：one stackto rule them all，也就是说在一套软件栈内完成各种大数据分析任务
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2023-06-19 10:02:09
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在现代应用中，结合 Spring Boot、Elasticsearch（ES）和 MySQL 的开发模式越来越受到重视。通过这种架构，我们可以构建高效能、高可用的应用，利用 MySQL 进行数据的持久化存储，同时利用 ES 实现快速的全文搜索。本文将详细阐述如何配置、编译、优化、定制及调试一个结合 Spring Boot、ES 和 MySQL 的项目。
## 环境配置
首先，我们需要配置项目的
系列文章目录 Spring Boot + Vue 使用Maven进行打包发布 记录 -- 项目结构系列文章目录前言本文只是构建项目结构，需要pom文件配置的可以移步系列文章第二篇一、搭建父项目二、构建后端子项目：backend三、搭建前端子项目：frontend四、整合一下父项目与前端子项目的关系总结 前言本文仅是针对笔者操作的一个记录，以便以后使用。也希望可以对更多的同好们有所帮助。 现在前后端
团队精神，是指团队成员共同认可的一种集体意识，是显现团队所有成员的工作心理状态和士气，是团队成员共同价值观和理想信念的体现，是凝聚团队，推动团队发展的精神力量。 一、建设团队精神的重要性 1、团队精神能推动团队运作和发展。在团队精神的作用下，团队成员产生了互相关心、互相帮助的交互行为，显示出关心团队的
原创
2009-04-10 01:49:48
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Spark+Hadoop集群搭建：（二）集群节点上搭建Hadoop环境1 集群规划1.1 节点规划2 构建data12.1 复制生成data12.2 设置网卡2.3 配置data1服务器2.3.1 编辑hostname主机名2.3.2 配置core-site.xml2.3.3 配置YARN-site.xml2.3.4 配置mapred-site.xml2.3.5 配置hdfs-site.xml2
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2023-07-20 17:37:26
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目录组合标签计算-传统方案基于ES+Hbase组合标签方案传统方案痛点上一篇下一篇组合标签计算-传统方案痛点应用角度： 筛选客群得分别在多个索引搜索后，再做聚合，比较麻烦技术角度： 架构较重，维护复杂 Sql能力差(join和聚合等)，开发成本大， 定制开发，扩展不灵活 ES vs Hbasees主要是个查询引擎，大量存的代价较大，Hbase优势在大规模读写1）数据量 随着数据量的增加，
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2023-08-05 12:50:05
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