# Spark 是代码 API 吗？
在现代数据处理和分析的领域，Apache Spark 作为一个强大的大数据处理引擎，已经获得了广泛的关注和应用。很多开发者和数据科学家在使用 Spark 进行数据计算时，往往会问：“Spark 是代码 API 吗？”在这篇文章中，我们将详细探讨这个问题。在引言之后，我们会深入分析 Spark 的架构、核心概念以及如何通过代码 API 与 Spark 进行交互
Spark简介简介： Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室，开发的通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐形成大数
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2023-10-10 19:40:28
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1 Spark的生态Spark Core中的基本概念DAG(Directed Acyclic Graph), 有向无环图。Spark Core提供了有向无环图的分布式计算框架，并提供内存机制来支持多次迭代计算或者数据共享，大大减少了迭代计算之间读取数据的开销。RDD(Resilient Distributed Dataset)，它是一个分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一
一、RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集 Spark 中最基本的数据抽象是RDD。二、RDD五大特点 • A list of partitions RDD由很多parti
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2024-01-29 00:37:57
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一、Spark的特点Spark特性Spark通过在数据处理过程中成本更低的洗牌（Shuffle）方式，将MapReduce提升到一个更高的层次。利用内存数据存储和接近实时的处理能力，Spark比其他的大数据处理技术的性能要快很多倍。Spark还支持大数据查询的延迟计算，这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤。Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力，除此之外还为大数据解决方案提供一致的体
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2023-08-16 16:07:30
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弹性分布式数据集，对不同数据源数据的一种抽象表示The main abstraction Spark provides is a resilient distributed dataset (RDD), which is a collection of elements partitioned across the nodes of the cluster that can be operated
通过C/C++去操作数据库需要调用mysql客户端api，常用api和调用举例见后面。目录一.常用api1.环境初始化2.连接 mysql 的服务器3.增删改查操作4.事务处理5.处理查询数据集合6.释放资源，关闭连接7.字符集相关8.获取错误信息二.api调用举例一.常用api1.环境初始化/**
初始化得到一个MYSQL对象，参数mysql一般为空
*/
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2024-09-02 17:34:03
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项目功能就是封装SparkRestApi，用到了httpclient以及yarnclient，pom如下<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-insta
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2024-10-03 14:40:03
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由于最近在工作中刚接触到scala和Spark，并且作为python中毒者，爬行过程很是艰难，所以这一系列分为几个部分记录下学习《Spark快速大数据分析》的知识点以及自己在工程中遇到的小问题，以下阶段也是我循序了解Spark的一个历程。 先抛出几个问题：什么是Spark？Spark内部是怎么实现集群调度的？如何调用Spark？如何打包一个Spark独立应用？一、Spark是什么 Spar
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2024-06-03 10:59:21
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# Spark中的saveAsTable函数：解析与应用
Apache Spark是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。Spark提供了丰富的API，以支持数据的存储、查询和操作。其中，`saveAsTable`是一个重要的功能，能够将DataFrame保存为表格，便于后续的SQL查询和数据分析。本文将深入探讨`saveAsTable`的用法，并给出相关代码示例。
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Spark 数据ETL 说明1、本文翻译自《Machine Learning with Spark》书中第三章第3,4节内容。2、本文一些内容基于。3、大家如果有看不懂的地方可以参考原书（网上可以搜到）。 数据处理以及转化1、当我们完成了一些对数据集的探索和分析，我们知道了一些关于用户数据以及电影数据的特征，
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2023-10-16 06:39:05
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Shuffle简介Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。这一过程将会产生网络资源消耗和
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2023-08-13 17:04:45
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Spark提供了交互式shell，交互式shell让我们能够点对点（原文：ad hoc）数据分析。如果你已经使用过R，Python，或者Scala中的shell，或者操作系统shell（例如bash），又或者Windows的命令提示符界面，你将会对Spark的shell感到熟悉。 但实际上Spark shell与其它大部分shell都不一样，其它大部分shell让你通过单个机器上的磁盘或者内存操
首先创建kafka的分区：scala 版本 2.11spark版本2.4.7kafka 2.4.1kafka-topics.sh --create --topic mytopic1 --bootstrap-server 192.168.10.109:9092 --partitions 2 --replication-factor 1因为我只有一个节点，所以–replication-factor 选
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2024-09-29 08:34:36
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1、为什么要引入Yarn和Spark。(1)现有的hadoop生态系统中存在的问题1）使用mapreduce进行批量离线分析；2）使用hive进行历史数据的分析；3）使用hbase进行实时数据的查询；4）使用storm进行实时的流处理；(2)选用spark的原因1） 应用于流式计算的Spark Streaming;2） 应用于即席查询（Ad-hoc）的Spark SQL;3） 应用于机
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2024-10-24 10:40:42
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# Spark是ETL工具吗？
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经熟悉了Spark这个优秀的大数据处理框架。但是对于刚入行的小白来说，他可能会有一些困惑，比如“Spark是ETL工具吗？”今天，我们就来解答这个问题，并教会他如何实现ETL过程中的数据处理。
## ETL过程概述
首先，让我们来看一下整个ETL过程的流程。可以用如下表格展示：
```mermaid
erDiagram
原创
2024-07-11 05:49:05
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RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。创建RDD的两种方式：并行化驱动程序中的现有数据；引用外部存储系统中的数据集。并行化集合要创建并行化集合，在驱动程序中现有的集合上调用SparkContext的parallelize方法。复制集合的每个元素以形成可以并行操作的分布式数据集。%Spark
val info=Ar
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2024-09-11 21:00:18
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本文展现第3章第四部分的内容： 3.9 启动测量系统MetricsSystemMetricsSystem使用codahale提供的第三方测量仓库Metrics，有关Metrics的具体信息可以参考附录D。MetricsSystem中有三个概念：q Instance：指定了谁在使用测量系统；
q Source：指定了从哪里收集测量数据；
q Sink：指定了往
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2024-09-27 13:55:24
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API是什么意思呢？在定义上，API(Application Programming Interface)，中文翻译是应用程序编程接口，是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件的以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。有些公司会把程序封装起来，若将数据库应用程序里面的部分功能拿出来封装到一个函数里,你只需要调用函数,就可以实现
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2023-07-10 18:36:10
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spark简介Spark（注意不要同Apache Spark混淆）的设计初衷是，可以简单容易地创建REST API或Web应用程序。它是一个灵活、简洁的框架，大小只有1MB。Spark允许用户自己选择设计应用程序的模板引擎以及选择最适合他们项目的库，比如，HTML解析功能就有Freemarker、Mustaches、Velocity、Jade、Handlebars、Pebble或Water等选项可
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2023-12-13 23:10:57
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