# Spark 实例的实现流程
## 1. 简介
在开始介绍实现 Spark 实例的流程之前，让我们先了解一下 Spark 是什么。Spark 是一个用于大规模数据处理的快速通用的计算引擎，它提供了一个简单且高效的 API，可以在集群上进行分布式计算。在我们开始创建 Spark 实例之前，我们需要确保已经安装了 Spark 并且配置好了开发环境。
## 2. 创建 Spark 实例的流程
下面
原创
2024-01-07 11:42:07
30阅读
最近参考了几篇examples，发觉example+doc才是绝配。 由于集群Spark版本是2.1.1，所以我学习的examples示例是2.1.1版本中的，2.2.0版本中关于ml【也就是DataFrame版的mllib】的examples有不少内容与2.1.1版本不同。 **注意：**使用ml的一些example还需要导入examples下的scopt_2.11-3.3.0.jar和spar
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2023-09-06 10:53:26
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RDD编程在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运
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2023-09-28 00:58:46
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Spark是基于Hadoop的大数据处理框架，相比较MapReduce，Spark对数据的处理是在本地内存中进行，中间数据不需要落地，因此速度有很大的提升。而MapReduce在map阶段和Reduce阶段后都需要文件落地，对于连续的数据处理，就需要写多个MapReduce Job接力执行。
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2023-05-26 06:19:17
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Spark Streaming实例分析Example代码分析val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1));// 获得一个DStream负责连接 监听端口:地址val lines = ssc.socketTextStream(serverIP, serverPort);// 对每一行数据执行Split操作val words = l
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2016-11-02 20:53:00
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实验说明：1、 本次实验是第一次上机，属于验证性实验。实验报告上交截止日期为2023年2月26日上午12点之前。2、 实验报告命名为：信2005-1班学号姓名实验零.doc。 
# Spark程序实例实现流程
## 1. 确定问题和目标
在开始编写spark程序之前，首先需要明确问题和目标。了解要解决的问题是什么，以及期望的结果是什么。
## 2. 设计数据处理流程
在编写spark程序之前，需要设计数据处理流程。确定数据的来源和去向，以及需要进行的数据清洗、转换和分析操作。
以下是一个示例的数据处理流程：
```mermaid
gantt
dateFor
原创
2023-11-12 04:11:45
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spark的demon
原创
2017-05-22 08:33:28
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【实例一】 分布式估算pi 假设正方形边长为x，则正方形面积为：x*x，圆的面积为：pi*(x/2)*(x/2)，两
原创
2022-11-28 15:44:26
343阅读
# Spark Java实例
Apache Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它提供了一组丰富的API，用于在分布式环境中进行数据处理。Spark Java是Spark的一个开发框架，它提供了一种简单而强大的方式来构建基于Spark的应用程序。
在本文中，我们将通过一个简单的示例来介绍如何使用Spark Java来构建一个基本的数据处理应用程序。
## 示例：计算圆周率
原创
2024-05-23 04:18:08
67阅读
package testimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextobject PipeTest def main(args: Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("pipe Test") val sc =
原创
2022-07-19 11:26:03
122阅读
# Java Spark 实例科普文章
Apache Spark 是一个强大的开源计算框架，广泛应用于大规模数据处理和分析。通过分布式计算的能力，Spark 提供了高效的数据处理速度和丰富的编程接口。本文将通过一个简单的 Java 示例，来演示如何使用 Spark 进行基本的数据处理。
## Spark 的基本概念
在深入代码之前，让我们先简单了解一下 Spark 的几个核心概念：
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原创
2024-08-26 05:36:41
29阅读
# Spark Pipeline实例实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Spark Pipeline实例。Spark Pipeline是Spark MLlib中的一个重要概念，它可以帮助你将多个数据处理和机器学习算法组合在一起，形成一个完整的数据处理和模型训练流程。通过使用Pipeline，你可以更加高效地构建和管理复杂的数据处理和模型训练流程，从而提高开发效率和模型性能。
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原创
2023-09-30 05:49:59
62阅读
本文通过为一个虚构的公司设计的局域网应用实例——Spark Intranet Sample App（如图1），介绍了Flex 4 beata和Flash Builder 4 beta中新的一些特性。本文内容适合于有Flex 2或Flex 3知识，最好还对Flex 4 beta框架有一些基本接触的开发者。通过具体应用理解Flex 4与其更早版本之间差异，是一个好办法。本文主要介绍Flas
SparkLDA实例一、准备数据数据格式为：documents:RDD[(Long,Vector)]，其中：Long为文章ID，Vector为文章分词后的词向量；通过分词以及数据格式的转换，转换成RDD[(Long,Vector)]即可。二、建立模型importorg.apache.spark.mllib.clustering._valldaOptimizer=newOnlineLDAOptimi
原创
2019-02-12 15:06:05
2775阅读
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# Spark编程实例：大数据处理的利器
随着大数据时代的到来，传统的数据处理方式已无法满足海量数据的分析需求。Apache Spark作为一个快速、通用的大数据处理框架，受到了广泛的关注和应用。本文将通过一系列实例，带您深入了解Spark的编程方式与应用场景。
## Spark简述
Apache Spark是一个开源的大数据处理引擎，能够高效地处理大规模的数据集。它支持多种编程语言，包括S
系列文章目录spark第一章：环境安装 spark第二章：sparkcore实例 文章目录系列文章目录前言一、idea创建项目二、编写实例1.WordCount2.RDD实例3.Spark实例总结 前言上次我们搭建了环境，现在就要开始上实例，这次拖了比较长的时间，实在是sparkcore的知识点有点多，而且例子有些复杂，尽自己最大的能力说清楚，说不清楚也没办法了。一、idea创建项目这个可以参考我
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2023-10-26 14:07:01
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最近在招聘面试的时候，往往听到应聘者在介绍Spark的时候，通常拿Spark官网案例Spark和Hadoop做比较。当我问到为什么Spark比Hadoop快时候，得到的答案往往是：Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。果真如此吗？事实上，不光Spark是内存计算，Hadoop其实也是内存计算。Spark和Hadoop的根本差异是多个任务之间的数据
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2023-09-01 08:15:38
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在大数据处理框架不断更新和优化的过程中，Hadoop和Spark之间既有竞争关系，也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark，在一段时间内，很多人认为Spark会代替Hive，作为Hadoop的数据仓库，Hive真的已经落后了吗？ 这种说法我们是不赞同的，因为作为数据仓库来说，Hive和Spark之间，Spark真的没有压倒性的优势，下图我们做了一个对比—— 由上图
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2023-07-12 11:54:33
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目录准备工作：需求：最终效果解题思路：SparkSqlOnHive的UDAF实现代码1、pom.xml配置2、创建UDAF类2、创建TopN类3、运行结果 准备工作：--创建表
CREATE TABLE `user_visit_action`
(
`date` string,
`user_id` bigint,
`sess
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2023-09-21 08:43:51
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