向Spark传递参数Spark的大部分转化操作和一部分行动操作，都需要依赖用户传递的函数来计算。在我们支持的三种主要语言中，向Spark传递函数的方式略有区别。这里主要写Java在Java中，函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。根据不同的返回来行，我们定义了一些不懂的接口。我们把最基本的一些函数接口列在下
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2023-08-21 11:38:44
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1: 问题描述： 图谱spark任务离线构图，发现原本有关联的点被分在多个连通图，且在一个连通图出现大量离散点，连通图构成出现错乱。 2: 问题初步排查及背景： 初步判断是spark提供的生成点唯一id算有问题。之前生成全图连通图时，原本提供的dense_rank函数在大数据量时，会有id重复的问题。所以换了一套更优秀的spark生成唯一id的方法，并且用在了离线团伙构建上，之前离线团伙构建并无问
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2023-09-21 13:40:59
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本文介绍超图大数据产品spark组件，iServer产品中的分布式分析服务，如何在部署好的spark集群，hadoop集群中采用spark on yarn模式提交任务进行空间大数据相关的分析。一、环境1. Ubuntu server 16，三个节点的hadoop集群和spark集群，一个客户端机器。
2. hadoop 2.7，spark 2.1，集群已部署好，未开启kerberos认证
3. i
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2023-12-11 10:59:10
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GraphX介绍GraphX应用背景Spark GraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。
众所周知·，社交网络中人与人之间有很多关系链，例如Twitter、Facebook、微博和微信等，这些都是大数据产生的地方都需要图计算，现在的图处理基本都是分布式的图处理，而并非单机处理。Spark Gra
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2023-08-04 18:07:57
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一、Spark中数据传输的种类1、Shuffle远程数据读取在DAG调度的过程中，每一个job提交后都会生成一个 ResultStage和若干个ShuffleMapStage，根据shuffle划分。存在shuffle时，会存在跨节点的数据文件传输。2、driver、executor等组件进程间通信运行时消息通信： Executor进程CoarseGrainedExecutorBacke
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2023-08-29 21:04:53
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GraphX是Spark框架上的图计算组件，通过对Spark中RDD进行继承与扩展，引入了弹性分布式属性图，并针对该图提供了丰富的API。GraphX基于Spark中RDD、DAG、高容错性等概念和特性，实现了图计算的高效性与健壮性。Graphx是一种基于内存的分布式的图计算库与图计算框架，用户不仅可以直接使用Graphx提供的经典计算算法库，还可以针对不同的业务需求开发相应的Graphx应用程序
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2023-11-23 13:09:56
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# Spark 图（Graph）及其应用
Apache Spark 是一个快速大规模数据处理框架，广泛应用于大数据分析、机器学习等领域。Spark 的图计算库 — GraphX，提供了一种用于处理图数据的强大 API。本文将介绍 Spark 图的基本概念及其在数据分析中的应用，辅以示例代码和可视化图表。
## 什么是图？
在计算机科学中，图是一种由顶点（节点）和边（连接顶点的链接）组成的结构
01 什么是DAG？DAG：Directed Acyclic Graph，中文意为「有向无环图」。DAG原本是计算机领域一种常用数据结构，因为独特的拓扑结构所带来的优异特性，经常被用于处理动态规划、导航中寻求最短路径、数据压缩等多种算法场景。我们直观点来理解：这就要从太阳系说起了，了解太阳系的运转方式有利于大家更加直观的了解什么是DAG。上学时候老师教我们银河系中的星球都是围绕着太阳旋转的，还在课
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2024-01-17 12:33:35
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1.1 什么是Spark GraphX Spark GraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。那么什么是图，都计算些什么?众所周知社交网络中人与人之间有很多关系链，例如Twitter、Facebook、微博和微信等，数据中出现网状结构关系都需要图计算 GraphX是一个新的Spark
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2023-09-06 16:49:21
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近期在做“发送原图”功能的时候，遇到一个bug：在Android、Windows、Mac 客户端发送原图，iOS客户端接收，保存原图后，原图物理尺寸不变，存储空间变小，对应的location等Exif信息丢失。与此同时，iOS客户端之间互发原图没有问题。针对这个问题，做了以下测试调研，现记录下来：一. 首先介绍一下发送一张原图的流程：比如 Android 端发送一张原图，先上传到 IM 的服务器，
# Spark groupByKey 传参实现流程
## 概述
在使用 Spark 进行数据处理时，经常需要使用 groupByKey 操作将数据按照某个键进行分组。在实际开发中，我们经常需要对 groupByKey 进行传参，以实现更加灵活的数据分组。本文将详细介绍如何在 Spark 中使用 groupByKey 进行传参。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
开
原创
2023-09-17 06:39:57
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# Spark中的Map函数及参数传递
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据分析与处理。在Spark中，`map`函数是一个常用的转换操作，它可以对数据集中的每个元素应用一个函数，生成一个新的数据集。这篇文章将探讨Spark中`map`函数的参数传递方式，以及如何使用它。
## 1. Spark中的Map函数
在Spark的RDD（弹性分布式数据集）中，`map
## Spark Shell传参实现步骤
为了帮助你实现"Spark Shell传参"，我将提供以下步骤来指导您：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Spark应用程序 |
| 2 | 定义参数 |
| 3 | 解析参数 |
| 4 | 使用参数 |
### 步骤1：创建一个Spark应用程序
首先，您需要创建一个Spark应用程序。在Spark中，可
原创
2023-10-28 07:27:16
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在处理大规模数据的场景中，Apache Spark 是一个强大的工具，特别是其 RDD（弹性分布式数据集）提供了灵活且高效的方式来处理和传递参数。本文将详细介绍如何在 Spark RDD 中传递参数，并全面记录从环境准备到优化技巧的过程。
## 环境准备
在开始之前，需要确保我们的开发环境里安装了必要的软件包和工具。以下是前置依赖的安装步骤。
```bash
# 安装 Java
sudo a
Spark-单value算子总结1. map算子（改变结构就用map）先看map函数/**
* Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD.
*/
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {
val cleanF
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2024-01-03 13:51:59
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转载必须注明出处：梁杰帆在这里要先感谢原作者们！如果各位在这里发现了错误之处，请大家提出 2017-12-28 15:41:131.提交应用程序 在提交应用程序的时候，用到 spark-submit 脚本。我们来看下这个脚本： if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then
export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)
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2024-06-05 23:08:13
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SPARK配置参数的两个地方：1. $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh 脚本上配置。 配置格式如下：export SPARK_DAEMON_MEMORY=1024m2. 编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx”）语句设置相应系统属性值)，即在spark-shell下配置如：scala&g
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2023-11-05 11:03:37
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1.spark提供了交互式接口 spark-shellspark-shell 实现了用户可以逐行输入代码，进行操作的功能。 即可以不像Java一样，编写完所有代码，然后编译才能运行spark-shell 支持 Scala交互环境 和 python交互环境在学习测试中可以使用spark-shell 进行API学习2.进入Scala交互环境在spark安装目录的根目录下，有个bin目录中有
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2023-08-01 23:59:05
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图论简介 图的组成 离散数学中非常重要的一个部分就是图论，下面是一个无向连通图 顶点(vertex) 上图中的A,B,C,D,E称为图的顶点。 边 顶点与顶点之间的连线称之为边。 图的数学表示《数学之美》一书时，才发觉，线性代数在一些计算机应用领域，那简直就是不可或缺啊。《数学桥 对高等数学的一次观赏之旅》。 在数学中，用什么来表示图呢，答案就是线性代数里面的矩阵，想想看，图的关联矩阵，图的邻
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2023-11-11 23:49:54
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讲说spark的资源调度和任务调度，基本的spark术语，这里不再多说，懂的人都懂了。。。按照数字顺序阅读，逐渐深入理解：以下所有截图均为个人上传，不知道为什么总是显示别人的，好尴尬，无所谓啦，开始吧~~1 宽窄依赖与Stage划分：上熟悉的图： 在 Spark 里每一个操作生成一个 RDD，RDD 之间连一条边，最后这些 RDD 和他们之间的边组成一个有向无环图
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2023-11-16 14:21:28
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