在这篇博文中，我将分享我在进行 Spark 开发实验中所遇到的挑战和解决方案。随着业务需求的不断增长，Spark 成为我们数据处理的重要工具。
### 背景定位
在我们团队的工作中，数据处理任务逐渐增多，用户量的增长也对我们的数据分析能力提出了更高的要求。为了满足这些需求，我们决定引入 Spark，进行大规模数据处理。
以下是展示我们业务增长的时间轴：
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timelin
大数据编程实验四：SparkStreaming编程 文章目录大数据编程实验四：SparkStreaming编程一、实验目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、利用Spark Streaming对不同类型数据源的数据进行处理2、完成DStream的两种有状态转换操作3、完成把DStream的数据输出保存到MySQL数据库中 一、实验目的与要求通过实验掌握Spark Streaming的基本编程方法熟悉
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2023-11-13 19:44:47
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第 2 章介绍了 Apache Spark 的基础知识。我们讨论了转换和动作，以及 Spark 如何惰性执行转换 操作的 DAG 图以优化 DataFrame 上的物理执行计划。我们还讨论了如何将数据组织到分区中， 并为处理更复杂的转换设定多个阶段。在第三章中我们将介绍庞大的 Spark 生态系统，并了解 Spark 中提供的包括流数据处理和机器学习等一些更高级的概念和工具。第 3 章 Spark
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2023-11-07 11:51:33
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在这篇博文中，我将分享如何进行“Spark应用开发实验报告”的整理过程。随着大数据技术的快速发展，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，已经成为许多数据处理场景的首选。在进行Spark应用开发时，编写实验报告不仅能帮助我们更好地理解应用，还能为后续的优化和维护提供基础支持。
### 背景定位
在现代数据处理环境中，Spark被广泛用于流处理和批处理，适用的场景包括但不限于实时数据
第十四课Spark里面一个Stage里面跑1000个步骤，在默认情况下产生一次结果。在Hadoop MR中，会产生999次结果。Spark是分布式函数编程的抽象。RDD是只读分区的集合。 不能让它立即计算，要不然就会产生中间结果。 RDD的产生是Lazy的。开始Spark只做数据标记比如flatmap在构造中new RDD（this，。。。） 把父RDD传了进去，每次构造RDD就像函数展开。f(x
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2024-02-22 23:33:04
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一、实验概述：【实验目的】掌握Spark计算环境的搭建方法；掌握Scala/Python语言下的Spark基本程序设计方法。【实验要求】保存程序，并自行存档；最终的程序都必须经过测试，验证是正确的；认真记录实验过程及结果，回答实验报告中的问题。【实施环境】（使用的材料、设备、软件） Linux操作系统环境，VirtualBox虚拟机，Hadoop、Spark等程序。二、实验内容第1题 Spark计
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2023-11-26 14:24:56
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# Spark实验简介
## 什么是Spark
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以用于处理大规模数据集。它支持多种编程语言，如Java、Scala和Python，并提供了丰富的API来处理和分析数据。
Spark的一个重要特点是其内存计算能力，它可以将数据加载到内存中进行处理，从而提高处理速度。此外，Spark还提供了分布式计算能力，可以在多台计算机上并行处理数据
原创
2023-11-12 04:11:16
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在idea中进行操作//System.setProperty("hadoop.home.dir","+hadoop路径")去解决could not locate winutils.exe的问题
//spark配置，指定任务的名称，指定资源管理器等
val conf=new Sparkconf()
//本地模式（方便实验，开启本地的进程执行程序）
conf.setMaster("local"
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2023-11-06 21:51:16
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一、 实验目的掌握分布式多节点计算平台Spark配置，Spark编程环境IDEA配置，示例程序启动与运行二、 实验环境Linux的虚拟机环境、线上操作视频和实验指导手册三、 实验任务完成Spark开发环境安装、熟悉基本功能和编程方法。四、 实验步骤请按照线上操作视频和实验指导手册 ，完成以下实验内容：实验2-1 Spark安装部署：Standalone模式(1)在Hadoop平台上配置Spark主
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2024-04-17 11:22:53
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Spark 编程指南概述Spark 依赖初始化 Spark使用 Shell弹性分布式数据集 (RDDs)并行集合外部 Datasets（数据集）RDD 操作基础传递 Functions（函数）给 Spark理解闭包示例Local（本地）vs. cluster（集群）模式打印 RDD 的 elements与 Key-Value Pairs 一起使用Transformations（转换）Actions
在master节点上执行如下命令：/opt/hadoop/sbin/start-all.sh //启动hadoop集群
/opt/spark/sbin/start-all.sh //启动spark集群1.在master的/opt目录下新建file1.txt数据文件直接复制file1.txt:1,1768,50,155
2,1218,600,211
3,2239,788,242
4,3101,28
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2023-11-10 11:12:49
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元组，字典和集合一，元组的简介元组的基本介绍：元组的表现形式为tuple元组是一个不可变序列（一般我们希望数据不改变时，我们使用元组，其它情况下基本都使用列表）使用（）来创建元素元组不是空元组至少有一个逗号，如果是空元组的话，当不是空元组的话逗号可以省略元组解包是指将元组中的元素都赋值给一个变量二，字典简介1.字典的基本介绍：字典属于一种新的数据结构称为映射（mapping）字典的作用和列表相似，
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2024-09-26 22:05:32
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目录01_尚硅谷大数据技术之SparkCore第06章-Spark案例实操P110【110.尚硅谷_SparkCore - 案例实操 - 数据准备 & 数据说明】12:03P111【111.尚硅谷_SparkCore - 案例实操 - 需求一 - 需求设计 & 思路梳理】09:46P112【112.尚硅谷_SparkCore - 案例实操 - 需求一 - 功能实现 - 分别统计点击
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2023-08-07 13:07:00
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目录一、了解Scala1.1 了解Scala语言1.2了解Scala特性1.3 函数组合器1.3.1 map()方法1.3.2foreach()方法1.3.3flter()方法1.3.4flatten()方法1.3.5flatMap()方法1.3.6.groupBy()方法二、Scala编程基础2.1创建RDD2.1.1从内存中读取数据创建RDD2.1.2从外部存储系统中读取数据创建RDD2.2R
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2024-06-01 12:08:24
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在进行Spark RDD实验时，我们需要处理数据的备份、恢复和监控等多个方面。本文将详细记录这个过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和监控告警的内容。
### Spark RDD实验的描述
Spark RDD（弹性分布式数据集）是Apache Spark的重要数据结构。它支持并行处理和容错，因此在大数据处理的应用中得到了广泛使用。在实际应用中，我们经常需要考虑数据的可靠
实验8顺序表奇数在左偶数在右1、实验题目 实验8：顺序表奇数在左偶数在右。 2、实验目的与要求 （1）实验目的： 让同学熟悉顺序表中奇数和偶数的输出，实现奇数在左偶数在右 （2）实验要求： 1. 实现奇数和偶数的输出，最后奇数在左偶数在右 2. 实现程序； 3、实验步骤与源程序 3.1启动Visual Studio 2012，点击【文件】，【新建项目】，【已安装】，文件下的，【Visual C++
一句话说，在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作，而对RDD的操作不外乎创建、转换、调用求值。什么是RDD RDD（Resilient Distributed Dataset），弹性分布式数据集。 它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令，而不是指真实的数据，Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作。 之所以称弹性，是因为其有高容错性。默
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2024-06-13 21:28:44
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for循环注意缩进动手试一试4-1 比萨：想出至少三种你喜欢的比萨，将其名称存储在一个列表中，再使用 for循环将每种比萨的名称都打印出来 修改这个 for 循环，使其打印包含比萨名称的句子，而不仅仅是比萨的名称。对于每种比萨，都显示一行输出，如“I like pepperoni pizza” 在程序末尾添加一行代码，它不在 for 循环中，指出你有多喜欢比萨。输出应包含针对每种比萨的消息
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2024-09-10 12:56:45
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二、官网下载安装Scala：scala-2.12.8.tgzhttps://www.scala-lang.org/download/ tar -zxvf scala-2.12.8.tgz -C /opt/module mv scala-2.12.8 scala 测试：scala -version 启动：scala三、官网下载安装Spark：spark-2.4.2-bin-hadoop2.7.tg
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2024-08-14 10:18:43
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一、SparkCoreSpark是一个计算框架，可以基于内存处理数据Spark & MR区别1.Spark可以基于内存处理数据，MR基于磁盘处理数据2.Spark有DAG有向无环图Spark技术栈Spark
Core, SQL，StreamingHadoop
MR,Hive, Storm ,HDFS,YarnSpark 运行模式Local
多用于本
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2023-08-10 02:13:28
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