Spark 案例实操
在之前的学习中，我们已经学习了 Spark 的基础编程方式，接下来，我们看看在实际的工作中如何使用这些 API 实现具体的需求。这些需求是电商网站的真实需求，所以在实现功能前，咱们必须先将数据准备好。上面的数据图是从数据文件中截取的一部分内容，表示为电商网站的用户行为数据，主要包含用户的 4 种行为：搜索，点击，下单，支付。数据规则如下：数据文件中每行数据采用下划线分隔数据每
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2023-08-31 17:39:53
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# Spark 例子：大规模数据处理的利器
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛用于处理大规模数据集。它具备快速、通用、易于使用等优点，成为数据科学家和工程师的首选工具。本文将通过一个简单的 Spark 示例来展示其基本使用方法和优势。
## Spark 的基本组件
在使用 Spark 之前，我们需要了解几个关键概念：
1. **RDD (弹性数据集)**：Spa
原创
2024-08-31 05:39:14
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# 学习如何实现Spark示例
Apache Spark 是一个快速的通用计算引擎，广泛用于数据处理与分析。作为一名刚入行的小白，理解Spark的基础知识和简单示例是进军这一领域的重要一步。本文将指导您了解如何实现一个简单的Spark例子，并通过一个实例帮助您更好地理解其工作流程。
## 实现Spark示例的流程
我们将通过以下步骤来实现Spark示例：
| 步骤 | 描述
为了避免读者对本文案例运行环境产生困惑，本节会对本文用到的集群环境的基本情况做个简单介绍。 本文所有实例数据存储的环境是一个 8 个机器的 Hadoop 集群，文件系统总容量是 1.12T，NameNode 叫 hadoop036166, 服务端口是 9000。读者可以不关心具体的节点分布，因为这个不会影响到您阅读后面的文章。 本文运行实例程序使用的 Spark 集群是一个包含四个节点的 Sta
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2023-08-09 20:41:15
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了解spark的基本运行，在window下面的应用。了解本地运行一个spark程序的过程。
原创
2023-01-31 09:29:18
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# Spark优化例子
## 简介
Spark是一个流行的大数据处理框架，可以在分布式计算环境下高效地处理大规模数据集。在使用Spark时，我们常常需要优化代码性能，以提高数据处理效率。本文将介绍一些常见的Spark优化技巧，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据分区
数据分区是Spark中一个重要的概念，它决定了数据在集群中的分布方式。合理地进行数据分区可以加速数据的处理过程。
Sp
原创
2023-08-13 07:39:31
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一、统计指定索引的每个值有多少个：var textFile = sc.textFile("/xxxx_orgn/p1_day=20170609/*.txt");var pairRdd=textFile.filter(x=>x.split("\\|",-1).length>68).map{x=>val data=x.split("\\|",-1)(67); (data,1)}var
原创
2017-06-08 21:52:25
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"""
Pipeline Example.
"""
# $example on$
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.feature import HashingTF, Tokenizer
# $example
原创
2023-05-31 11:00:23
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windows10下spark本地开发环境搭建系统环境安装1. JDK7+ 安装a.设置 JAVA_HOME 变量b.设置 Path 变量，添加 ;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\binc.设置 Classpath 添加： .;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar2. Scala 安装下载地址：http
下在集群跑一下 监听1212端口(端口可以自己随便取) 可以看到反馈信息
原创
2022-06-20 13:01:27
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# Java Spark 例子实现指南
## 介绍
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Java Spark框架来实现一个简单的例子。Java Spark是一个开源的框架，用于快速构建基于Java的Web应用程序。它提供了一种简单而强大的方式来处理HTTP请求和响应，并支持路由、中间件和模板引擎等特性。
## 实现流程
下面是实现这个例子的步骤概览，你可以使用以下表格来跟随这个流程。
``
原创
2024-01-23 12:25:59
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RDD以及其特点1、RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。 2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集） 3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可
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2024-07-12 16:59:35
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Spark4：RDD实例一、词频统计实例二、键值对RDD1.创建键值对RDD2.键值对RDD转换操作①reduceByKey(func)②groupByKey()两者的区别③map④keys⑤values⑥sortByKey⑦mapValues(func)⑧join实例三、RDD数据读写四、文件排序 一、词频统计实例读文件 拍扁二、键值对RDD1.创建键值对RDD①加载数据scala> v
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2023-08-31 21:27:10
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spark将在1.6中替换掉akka，而采用netty实现整个集群的rpc的框架，netty的内存管理和NIO支持将有效的提高spark集群的网络传输能力，为了看懂这块代码，在网上找了两本书看《netty in action》和《netty权威指南》，结合了spark的源码既学习了netty也看完了spark netty的部分源码。该部分源码掺杂了太多netty的东西，看起来还是有点累的。下面是我
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2023-08-26 20:53:25
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[training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name":"Carla","age":19,
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2017-10-05 21:06:00
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Spark Python 索引页 [Spark][Python]sortByKey 例子 的继续: [Spark][Python]groupByKey例子 In [29]: mydata003.collect() Out[29]: [[u'00001', u'sku933'], [u'00001',
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2017-09-29 21:46:00
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# 教你如何实现“spark java代码例子”
## 1. 流程图
```mermaid
pie
title 整体流程
"了解需求" : 20
"编写代码" : 40
"调试测试" : 30
"部署上线" : 10
```
## 2. 详细步骤
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 了解需求 |
| 2 | 编写代码
原创
2024-04-08 04:06:24
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在处理大数据时，Apache Spark 提供了强大的工具来与 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）进行交互。本文将详细描述如何使用 Spark 操作 HDFS，通过一系列基础配置和示例代码，帮助你快速完成任务。
## 环境准备
### 软硬件要求
确保你的环境满足以下软件及硬件要求：
| 软件/硬件 | 最低要求 | 推荐配置 |
|--------
Spark学习之基于MLlib的机器学习1. 机器学习算法尝试根据训练数据（training data）使得表示算法行为的数学目标最大化，并以此来进行预测或作出决定。2. MLlib完成文本分类任务步骤：(1)首先用字符串RDD来表示你的消息(2)运行MLlib中的一个特征提取（feature extraction）算法来把文本数据转换为数值特征（适合机器学习算法处理）；该操作会返回一个向量RDD
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2024-10-09 11:14:23
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简介Graphx 集成了shortestpath 最短路径算法，具体采用的是迪杰斯特拉算法，引用库为：org.apache.spark.graphx.lib.ShortestPaths。该算法用于计算图中所有的到目标点（点集）的距离。shortestpath的大致使用方法val landmarks = Seq(1, 4).map(_.toLong)
val results = ShortestPa
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2023-09-01 08:02:01
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