wordcount 我想大家都是在学大数据的时间,就接触过了,好比在java中的Hello World, 那么大家知道在执行WordCount程序时,发生什么,使得数据在算子间传递;val sparkConf = new SparkConf()
.setAppName(this.getClass.getSimpleName)
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2024-10-20 19:25:22
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# Spark 的社区
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。它的流行程度在于其高性能、易用性和灵活性。而其成功的一个重要原因是活跃和强大的社区支持。本文将探讨 Spark 的社区构成，其贡献以及如何参与社区建设。
## Spark 社区概述
Apache Spark 作为开源项目，其背后有一个庞大的开发者和用户社区。这个社区由来自全球各地的开发者
面向API的编程：Spark基础Spark 概述Spark 运行架构Spark 基本概念和架构设计Spark 运行基本流程RDD运行原理RDD运行过程Spark开发（略）使用pyspark与环境配置 Spark 概述Spark 运行速度很快内存中做计算, 使用循环数据流 (即上一次 Reduce 的结果作为 input 给下一次 MapReduce 使用) 很少使用 IO 流能够不落磁盘, 尽量
SparkSession.read() 创建DataFrameReader对象，进行数据读取任务。DataFrameReaderformat
schema
option json、csv、text…通过format函数设置格式，并调用load函数加载数据。load
调用DataSource.lookupDa
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2023-11-02 06:11:38
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### 如何实现“代号spark社区密码”
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“代号spark社区密码”。下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[生成随机密码]
C[加密密码]
D[存储加密后的密码]
E[验证密码]
F[结束]
A --> B
B -->
原创
2024-01-17 07:27:30
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我叫Aaron,是一家研二在读计算机系学生。目前正在一家公司就职java后端研发实习。想往常一样正在逛csdn 的精选，看到一条 "Inscode 支持ai编程"的消息，我赶紧点进去看了下详情，并试用了Inscode的网站。在chatGPT大火的今天，国内能涌现出支持ai编程的编译器，真的很优秀，下面我就将我试用的感受分享给大家。目录一、产品介绍二、功能体验三、优缺点分析优点如下：缺点：四、改进意
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2023-12-01 15:28:18
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1、概念n-gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为n的滑动窗口操作，形成了长度是n 的字节片段序列。
每一个字节片段称为gram,对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好的阈值进行过滤，形成关键gram列表，也就是这个文本的向量特征空间，列表中的每一种gram就是一个特征向量维度。
该模型基于马尔科夫假设即：假设在一段文本中，第N个词
Overview页http://spark.apache.org/docs/latest/index.html Spark概述Apache Spark 是一个快速的，分布式集群计算系统.它提供了高等级的针对 Java, Scala, Python and R的API接口, 他还是一个优秀的图处理引擎. 它还支持一套高级的工具集： Spark SQL，Sql和结构化数
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2024-08-18 23:29:35
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算法介绍AllPairNodeConnectivity是基于 Spark Graphx 中的 Pregel 机制实现的算法。关于Pregel机制的理解可参考【大数据分析】基于Graphx的shortestpath源码解析。AllPairNodeConnectivity可以在有限的迭代次数内尽可能多地计算出图的所有节点（作为起始点） 到目标点集 之间的独立路径。所谓独立路径，指的是它与其他路径除
# Spark全量抽取实现流程
## 1. 概述
在Spark中进行全量抽取是一项常见的任务，它通常包括从数据源中加载数据、进行数据转换和处理，最后将处理结果保存到目标位置。本文将介绍一种实现Spark全量抽取的常见流程，并给出相应的代码示例。
## 2. 流程图
下面是实现Spark全量抽取的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
participant
原创
2023-11-02 05:16:41
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# 如何实现 Spark 吞吐量
Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。然而，了解如何测量和优化 Spark 的吞吐量则是提升性能的关键。本文将为你提供一个实现 Spark 吞吐量的流程指导，以及相应的代码示例，帮助你更好地掌握这一概念。
## 1. 实现流程概述
以下是实现 Spark 吞吐量的基本步骤：
| 步骤 | 描述
本課主題Shuffle 是分布式系统的天敌Spark HashShuffle介绍Spark Consolidated HashShuffle介绍Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手Shuffle 性能调优思考Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言Spark HashShuffle 是它以前的版本，现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle，那为
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2024-01-30 02:36:07
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1.什么是flink？ Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 2.sparktreaming 和 strom 有啥区别？ Strom是实时计算 sparkStreaming是微批处理。 容错性和事务性 storm容错非常好。sparkstring和fink需要che
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2023-08-17 09:43:36
45阅读
1、Spark在SQL上的优化，尤其是DataFrame到DataSet其实是借鉴的Flink的。Flink最初一开始对SQL支持得就更好。
2、Spark的cache in memory在Flink中是由框架自己判断的，而不是用户来指定的，因为Flink对数据的处理不像Spark以RDD为单位，就是一种细粒度的处理，对内存的规划更好。
3、Flink原来用Java写确实很难看
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2023-07-26 13:38:23
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收集性能测试结果性能测试执行过程中，场景监控的主要任务是收集测试结果，测试结果有事 务响应时间、吞吐量、TPS、服务器硬件性能、JVM使用情况和数据库性能状态 等。Jmeter中通过监听器及其它外置工具来完成测试结果收集工作事务响应时间用户从发出请求到接收完响应之间的总耗时，它由网络传输耗时、服务处理 耗时等多个部分组成。通常以毫秒（ms）作为单位。站在用户角度来说，你可 以将软件性能看作是软件对
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2023-10-23 10:35:29
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设计模式的诞生与定义模式是在特定环境下人们解决某类重复出现问题的一套成功或有效的解决方案。每个模式都描述了一个在我们的环境中不断出现的问题，然后描述了该问题的解决方案的核心，通过这种方式，人们可以无数次地重用那些已有的解决方案，无须再重复相同的工作。模式(Pattern)起源于建筑业而非软件业 模式之父——美国加利佛尼亚大学环境结构中心研究所所长Christopher Alexander
Hadoop概述Hadoop是基于Google的集群系统理论由Apache来进行的开源实现：Google的集群系统：GFS、MapReduce、BigTableHadoop的集群系统：HDFS、MapReduce、HBaseHadoop设计的初衷是为了解决Nutch的海量数据存储和处理的需求，可以解决大数据场景下的数据存储和处理的问题。一开始HDFS和MapReduce是作为Nutch的两个组件来
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2024-10-30 17:05:37
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# Docker社区代码贡献：开源的力量与实践
## 引言
随着云计算和微服务架构的普及，Docker已经成为开发与运维中不可或缺的工具。作为一个开源项目，Docker允许全球开发者共同参与代码贡献，这种开放的模式不仅推动了技术的进步，也促进了社区的形成。本文将探讨Docker社区的代码贡献机制，并通过代码示例来展示如何参与到Docker项目的开发中。
## 什么是代码贡献？
代码贡献是指
原创
2024-08-06 13:08:00
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(1)基本介绍Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。Docker 从 17.03 版本之后分为 CE（Community Edition: 社区版） 和 EE（Enterprise Edition: 企业版）。用社区版官网：https://docs.docker.com/(2)应用场景Web 应用
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2023-08-30 14:50:06
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# Spark 吞吐量测试指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源框架。进行 Spark 吞吐量测试是开发者评估 Spark 集群性能的重要步骤。本文将详细介绍如何进行 Spark 吞吐量测试，包括测试流程，以及每一步需要使用的代码示例和相关注释。
## 测试流程
首先，我们需要明确整个测试流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述
