一、初始Spark1、产生背景 由于mapreduce只适用于离线数据处理（批处理），而不能支持对迭代式，交互式，流式数据的处理，因此,spark就诞生了 hive的产生就是为了解决mapreduce的编程复杂的问题&nbs
资料简介：本书以Spark 1.4.1版本源码为切入点，全面并且深入地解析Spark MLlib模块，着力于探索分布式机器学习的底层实现。 本书循序渐进，首先解析MLlib的底层实现基础：数据操作及矩阵向量计算操作，该部分是MLlib实现的基础；其次再对各个机器学习算法的理论知识进行讲解，并且解析机器学习算法如何在MLlib中实现分布式计算；然后对MLlib源码进行详细的讲解；最后进行MLlib实
找了一篇文章我自己试了一下，发现可以，所以就拿过来，在此基础上 加以标注，不然我啥也不知道呀。一、移植boa服务器 源码下载：boa-0.94.13.tar.gz 链接：https://pan.baidu.com/s/13pSIqRU47xkjInVfFDMorQ 密码：m7eg解压源码：tar -xvf boa-0.94.13.tar.gz安装需要工具bison，flex：sudo apt-g
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2024-05-22 07:05:34
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Spark以及SparkR的安装（standalone模式）操作系统 CentOS 7Java 版本 JDK 1.7Spark安装过程请见PDF文件 Spark 1.0的安装配置文件网址：http://www.it165.net/admin/html/201407/3379.html(别忘了配置免密码登陆和关闭防火墙)下面重点描述如何在linux环境下安装R，Rstudio 以及SparkR1 L
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2023-06-30 14:05:12
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1、RDD提供了两种类型的操作：transformation和action所有的transformation都是采用的懒策略，如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发。1）transformation操作：得到一个新的RDD，比如从数据源生成一个新的RDD，从RDD生成一个新的RDDmap(func):对调用map的RDD数据集中的每个
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2023-07-06 16:40:40
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# Spark实战指南
## 引言
Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，提供了高效的分布式数据处理能力。本文将教会你如何利用Spark进行数据处理。
## 流程概述
下面是实现"Spark in Action"的整个流程概述：
```mermaid
journey
title "Spark in Action"
section 初始化Spark环境
sec
原创
2023-11-21 08:59:02
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Action类算子也是一类算子（函数）叫做行动算子，如foreach,collect，count等。Transformations类算子是延迟执行，Action类算子是触发执行。一个application应用程序中有几个Action类算子执行，就有几个job运行。 （1）reducereduce其实是讲RDD中的所有元素进行合并，当运行call方法时，会传入两个参数，在call方法中将两
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2023-06-25 19:34:35
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本篇文章主要介绍：Transformation 与 Action 常用API 速览Transformation 与 Action 常用API DEMO1. Transformation 与 Action 常用APISpark支持两个类型（算子）操作：Transformation和Action1.1Transformation将一个已有的RDD生成另外一个RDD。Transformation 具有
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2024-01-11 21:22:22
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1.transformation和action介绍Spark支持两种RDD操作：transformation和actiontransformation操作会针对已有RDD创建一个新的RDDaction操作，主要是对RDD进行最后的操作，如遍历、reduce、保存到文件中等，并可以返回结果给Driver程序例子：map就是一种transformation操作，用于将已有RDD中的每个元素传入一个自定
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2023-11-19 11:54:13
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通过例子学习spark rddAction函数action函数foreachforeachPartitioncollectsubtractreducetreeReducefoldaggregateaggregateByKeycountcountByValuezipWithIndextakefirsttakeOrderedtopmaxisEmptysaveAsTextFilekeyBykeys 通
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2023-12-09 15:12:46
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上一节举例讲解了transformation操作，这一节以reduce为例讲解action操作首先看submitJob方法，它将我们reduce中写的处理函数随JobSubmitted消息传递出去，因为每个分区都需要调用它进行计算；而resultHandler是指最后合并的方法，在每个task完成后，需要调用resultHandler将最终结果合并。所以它不需要随JobSubmitted消息传递，
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2023-10-16 21:15:19
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摘要：RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作，一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子： Transformation（转换）：Transformation属于延迟计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅
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2023-07-03 22:17:25
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spark算子分为两大种，一种是transformation算子，另一种是action算子。transformation又叫转换算子，它从一个RDD到另一个RDD是延迟执行的，不会马上触发作业的提交，只有在后续遇到某个action算子时才执行；action算子会触发SparkContext提交Job，并将数据输出spark系统。今天举例讲解一下action算子。1) count就是统计RDD中元素
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2023-06-25 19:35:34
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在处理大规模数据时，Apache Spark提供了丰富的API，其中“Action”算子是执行数据计算的重要组成部分。Action算子用于触发实际的计算并获取结果，其行为包括返回具体数据到驱动程序、将结果以某种方式输出到外部存储、或者执行某些操作如保存文件或打印输出。本文将详述如何解决与“Spark Action 算子”相关的问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等
摘要 spark的RDD具有延迟计算的特性，spark有两种操作算子，一种是transformation，一种是action。tranformation是来创建RDD的，它有可能从文件创建，也可能集合中创建，也可能依赖其它RDD创建。当算子为transformation的时候，spark并不执行计算操作，只有当遇到action算子的时候才开始计算。这就是transformation的lazy特性
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2023-11-09 16:22:38
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Spark算子算子分为转换算子（transformation）和行为算子（action）转换算子：转换算子是懒执行的，需要由Action算子触发执行行为算子：每个Action算子会触发一个JobSpark的程序的层级划分：Application --> Job --> Stage --> Task 两者的区分：看算子的返回值是否还是RDD，如果是由一个RDD转换成另一个
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2023-12-08 13:21:16
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操作系统：CentOS-7.8 Spark版本：2.4.4 scala版本：2.11.12本篇文章锤子和大家一起学习Spark RDD的常用Action算子，锤子会对每个算子含义和入参进行说明，并附上演示代码，帮助大家快速理解和使用这些常用算子(由于Spark的RDD算子还是比较多的，本篇文章主要列出的是一些常用的，后续如果学习更多了再继续补充)，完整示例代码的GitHub地址：https://g
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2024-04-18 19:58:00
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RDD行动算子1. RDD行动算子1.1概述spark的算子可以分为trans action算子 以及 action算子 ，即变换/转换 算子。如果执行一个RDD算子并不触发作业的提交，仅仅只是记录作业中间处理过程，那么这就是trans action算子 ，相反如果执行这个 RDD 时会触发 Spark Context 提交 Job 作业，那么它就是 action算子及行动算子。总结来说就是在Sp
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2024-04-29 20:43:03
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本期内容：
1. Spark Streaming产生Job的机制
2. Spark Streaming的其它产生Job的方式
1. Spark Streaming产生Job的机制
Scala程序中，函数可以作为参数传递，因为函数也是对象。有函数对象不意味着函数马上就运行。Spark Streaming中，常利用线程的run来调用函数，从而导
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2023-12-08 19:50:26
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一、前述Spark中默认有两大类算子，Transformation（转换算子）,懒执行。action算子，立即执行，有一个action算子 ，就有一个job。通俗些来说由RDD变成RDD就是Transformation算子，由RDD转换成其他的格式就是Action算子。 二、常用Transformation算子 假设数据集为此： 1、filter  
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2023-12-28 13:36:04
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