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
spark概念： spark是统一的分布式大数据分析引擎，spark能够适应多种计算场景，spark能够分析数据，但是没有存储。一般线上的spark数据来源（HDFS，hive，kafka，flume，日志文件，关系型数据库，nosql数据库）。spark出口（hdfs，hive，redise，关系型数据库，nosql数据库）。spark一般情况是以集群模式存在，架构：master/slaver（
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2023-08-08 08:59:44
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在讨论“spark是属于python的吗”这个问题之前，一定要了解Apache Spark与Python之间的关系。Apache Spark是一个统一的分析引擎，支持多种编程语言，包括Scala、Java、R和Python。可以用Python编写Spark应用，使用PySpark库来实现分布式数据处理。接下来，我将整理一个文档，描述如何解决这个问题的知识结构。
**备份策略**
在设计一个有效
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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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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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
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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Python 命令行与参数解析方法有很多工具，本文使用python 自带的argparse 来说明python 如何进行命令行解析。 什么是命令行与参数解析？通俗来说，命令行与参数解析就是当你输入cmd 打开dos 交互界面时候，启动程序要进行的参数给定。比如在dos 界面输入：python openPythonFile.py "a" -b "number"其中的"a"， -b 等就是命
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。伴随Spark技术
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2023-11-06 16:06:39
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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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# 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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# Python smtplib库：系统库的探秘
在Python编程中，发送电子邮件常用的库是`smtplib`。对于刚接触Python的程序员来说，可能会好奇：**“smtplib库是系统库吗？”** 在本文中，我们将探讨smtplib的特性，并给出代码示例，以帮助你理解如何使用这个库。
## smtplib库概述
`smtplib`是Python的标准库之一，提供了一套用于构建和发送电子
原创
2024-09-02 06:35:25
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1 基本概念MLlib 是 Spark 的机器学习( Machine Learning )库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。 MLlib 由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道 API 。具体来说，其主要包括以下几方面的内容：1. 算法工具：常用的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤；2. 特征化工具：
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2023-09-19 10:19:14
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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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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
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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# 理解CryptoAPI与Python标准库的关系
在现代编程中，加密算法的实现变得越来越重要，特别是在处理敏感数据时。Python提供了一些库来处理加密操作，其中CryptoAPI是一个广泛使用的名称，但它并不是Python的标准库。接下来，我将指导你如何了解到这一点，并教你如何实际使用Python中的加密库。
## 流程概述
下面是了解CryptoAPI与Python标准库关系的简要流
