Action动作算子reduce: 通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是可交换且可并联的collect: 在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素count: 返回RDD的元素个数first: 返回RDD的第一个元素（类似于take(1))take: 返回一个由数据集的前n个元素组成的数据takeSample：返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以
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2023-11-20 11:17:21
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1、特点快如闪电的集群计算：是Hadoop的100倍，磁盘计算快10倍大规模快速通用的计算引擎：支持Java/scala/python/R 提供80+种操作符，容易构建并行应用 组合SQL 流计算 复杂分析运行环境：Hadoop mesos,standalone等2、spark模块 spark core 核心模块spark SQL&
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2024-01-12 14:35:22
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Spark Sql的UDF函数非常好用，相比Hive，很简洁 import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.sql.SQLContextimport org.apache.spark.sql.types.StructTypeimport or...
原创
2022-11-03 14:43:18
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文章目录一、spark任务调度知识点1、Spark中的一些专业术语1.1、任务相关1.2、资源相关2、RDD的依赖关系2.1、窄依赖2.2、宽依赖2.3、宽窄依赖的作用2.4、为什么我们需要把job切割成stage？二、任务调度流程三、问题思考3.1、stage中的每一个task（管道计算模式）会在什么时候落地磁盘？3.2、Spark在计算的过程中，是不是特别消耗内存？3.3、什么样的场景最耗内
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2024-01-11 22:11:10
81阅读
# Spark Shell 单词统计
## 概述
在数据处理和分析过程中，经常需要对大量文本进行分析和统计。而单词统计是其中一个常见的任务。本文将介绍如何使用Spark Shell进行单词统计，并通过代码示例详细说明每个步骤的实现过程。
## Spark Shell简介
Spark Shell是Spark框架提供的一个交互式工具，可以快速测试和验证Spark代码。它基于Scala语言，提供了强
原创
2023-11-19 16:22:49
136阅读
参考来源：http://www.yiibai.com/spark/概述
Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算。它是建立在Hadoop MapReduce之上，它扩展了 MapReduce 模式，有效地使用更多类型的计算，其中包括交互式查询和流处理。Spark的主要特征是其内存集群计算，增加的应用程序的处理速度。三种部署方法：单机版 − Spark独立部署是指Spark占据在HDFS
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2023-08-03 15:00:39
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# Spark将单词分解为字母的探索之旅
在大数据处理的世界里，Apache Spark被广泛应用于各种数据处理和分析任务，尤其是在处理文本数据方面。本文将带领读者探索如何使用Spark将单词分解为字母，以及整个过程中的关键步骤和代码示例。
## 什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个快速而通用的大数据处理引擎，最初由加州大学伯克利分校开发。它在处理大规模数据时比传
一、Xshell是什么 Xshell是可以通过它支持的协议来访问远程的服务器主机的终端模拟软件。就是通过这个软件可以访问远程的服务器 百度百科：Xshell [1] 是一个强大的安全终端模拟软件，它支持SSH1, SSH2, 以及Microsoft Windows 平台的TELNET 协议。Xshell 通过互联网到远程主机的安全连接以及它创新性
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2024-09-03 10:43:24
36阅读
#include <stdio.h>
int main()
{
char string[50];
char c;
int i, num = 0, word = 0;
gets(string);
for (i&
原创
2015-10-22 20:12:55
322阅读
#include<stdio.h>
int main()
{
char string[81];
int i,num=0,word=0;
char c;
gets(string);
for(i=0;(c=string[i])!='\0';i++)
if(c==' ') word=0;
else if(word==0)
{word=1;
原创
2022-11-19 12:18:01
201阅读
一.Hadoop实战之mapreduce的WordCount统计单词数目1.前言： 上一篇文章[MapReducer项目结构分析]() 分析了hadoop的计算模型MapReducer的项目结构，下面就仿照先做一个WordCount统计单词数目的实战，便于理解。 参考本例子前： 1.需要确保搭建好了hadoop集群环境。 2.安装了eclipse开发hadoop的环境。 3.这是关于Hadoop实
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2023-09-20 12:45:55
137阅读
目录一、前提准备工作启动hadoop集群 windows可以访问二、整体流程三、核心代码讲解四、生成jar包上传五、运行程序Gitee仓库Hadoop项目下载地址其他系列技术教学、实战开发一、前提准备工作启动hadoop集群必须已经成功搭建好了hadoop集群，打开主节点和子节点全部虚拟机，启动hadoop windows可以访问关闭主节点虚拟机的防火墙，在windows的ho
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2023-10-25 14:59:26
81阅读
六、莱文斯坦编辑距离前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项，莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离；莱文斯坦编辑距离是通过添加、删除、或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数；我们假设两个单词u、v的长度分别为i、j，则其可以分以下几种情况进行计算当有一个单词的长度为0的时候，则编辑距离为不为零的单词的长度；\[ld_{u,v}(i,j)=max(i,j)\; \;
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2023-12-20 13:44:37
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单词计数是MapReduce的入门程序，跟编程语言当中的“Hello world”一样。案例讲解若干个文件当中，文件内容为若干个单词，要求计算出文件中每个单词的出现次数，且按照单词的字母顺序进行排序，每个单词和其出现次数占一行。例如hello world
hello hadoop
hello hdfs
hi hadoop
hi mapreduce结果为hadoop 2
hdfs 1
hello 3
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2023-07-12 15:36:08
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单词计数：直接查看官网：http://spark.apache.org/examples.html小案例，自己再次基础上进一步的实现，我用了两种语言实现主要文件：
原创
2022-10-31 12:36:52
386阅读
一、文件内容worldhellowwwcassiewwwhellowwwlisiworldcassiehello二、操作类package com.day.scala.sqlimport org.apache.sparkhe.spark...
原创
2022-11-03 14:39:03
70阅读
见下面代码实现import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spDataTypesimpo...
原创
2022-11-03 14:43:22
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WordCount程序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。Scala代码开发这里先使用Scala开发，sdk版本为：scala-2.11.12 以下为配置scal
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2023-11-26 16:17:48
370阅读
文章目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）Cluster Manager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11
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2023-09-05 10:08:41
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所有RDD行动算子如下：aggregate、collect、count、first、foreach、reduce、take、takeOrdered、takeSample、saveAsObjectFile、saveAsTextFile具体解释和例子1. aggregate 概念 1.将每个分区里面的元素进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine
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2023-11-26 21:03:35
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