69、take原型 def take(num: Int): Array[T]含义 take 提取RDD中元素的前几个，这几个是没有排序的，不需要排序，但是这个底部代码实现起来非常困难，因为他们分布在不同的分区示例val a = sc.parallelize(1 to 10,2)
a.take(2)
res1: Array[Int] = Array(1, 2)
val b = sc.parall
# Spark UI怎么看数据输出
Spark是一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模的数据并行计算任务。在使用Spark进行数据处理时，我们经常会遇到需要查看数据输出的需求，以确保我们的数据处理结果是正确的。Spark提供了一个方便的用户界面（UI）来监视作业的进度和输出结果。本文将介绍如何使用Spark UI来查看数据输出，并解决一个实际问题。
## 实际问题
假设我们有一个包含大量用
原创
2023-12-30 06:31:01
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1.概述Spark是分布式基于内存的数据处理引擎，它的一个基本功能是将RDD持久化到内存中。巧妙使用RDD持久化，甚至在某些场景下，可以将spark应用程序的性能提升10倍。对于迭代式算法和快速交互式应用来说，RDD持久化，是非常重要的。Spark中最重要的功能之一是操作时在内存中持久化(缓存)数据集。默认情况下当使用action 在RDD上时Spark会重新计算刷新RDD.但也可以通过持久化方法
1,spark为什么称为内存计算模型?第一,不是说spark的数据都加载到内存中进行计算就是内存计算模型了,基于冯诺依曼架构,任何计算不都是加载到内存中计算么?第二个,数据集太大的话,例如到PB级,目前任何内存也处理不了第三,实则是spark会把一部分数据集的子集加载进内存,然后这其中的一部分中间计算的结果存放在内存,方便下一步的计算,而不是大量中间结果写到HDFS中2,spark的计算过程划分s
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2024-04-18 16:23:14
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# Devecostudio如何评估UI设计
UI（User Interface，用户界面）设计在软件开发中非常重要，它直接影响用户的使用体验和产品的用户友好性。在评估Devecostudio的UI设计时，我们可以从以下几个方面进行考虑和分析。
## 1. 用户需求分析
首先，我们需要了解用户的需求和期望。这可以通过用户调研、访谈以及数据分析等方式来收集和分析。通过这些方法可以获得用户对于D
原创
2024-01-09 23:49:09
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使用Python脚本随机生成日志(获取日志)使用脚本方式将日志自动上传至HDFSSpark Streaming 自动监控HDFS目录，自动处理新文件业务背景：Web log 一般在 HTTP 服务器收集，比如 Nginx access 日志文件。一个典型的方案是 Nginx 日志文件 + Flume + Kafka + Spark Streaming，如下所述：接收服务器用 Nginx ，根据负载
架构 前三章从 job 的角度介绍了用户写的 program 如何一步步地被分解和执行。这一章主要从架构的角度来讨论 master，worker，driver 和 executor 之间怎么协调来完成整个 job 的运行。
实在不想在文档中贴过多的代码，这章贴这么多，只是为了方面自己回头 debug 的时候可以迅速定位，不想看代码的话，直接看图和描述即可。
部署图 重新贴一下
# 基于Spark的实时数据处理项目方案
## 1. 项目背景
在大数据时代，实时数据处理已经成为，各行业进行决策支持的重要组成部分。Apache Spark作为一个强大的开源框架，能够提供分布式计算和内存计算的能力，广泛应用于大数据处理、机器学习等场景。为了帮助开发者更好地理解和使用Spark，本项目方案将介绍如何阅读和分析Spark代码，以及如何利用Spark构建一个实时数据处理系统。
# Spark怎么看版本
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源集群计算框架。在使用 Spark 进行数据处理时，了解你当前使用的 Spark 版本是非常重要的。这不仅可以帮助你理解所拥有的功能，还能确保你的代码与特定版本兼容。
以下是关于如何查看 Spark 版本的详细指南，包括代码示例、关系图和状态图。
## 1. 获取 Spark 版本信息
在 Spark 中，你可
# 如何查看 Spark 进度
在大数据处理和分析中，Apache Spark 被广泛应用。然而，使用 Spark 进行计算时，了解其任务的执行进度是非常重要的。通过监控 Spark 进度，用户可以及时识别瓶颈和潜在的错误，从而做出调整。本文将介绍如何查看 Spark 的进度，并通过代码示例来说明具体实施方案。
## Spark 监控基础
Spark 提供了一个用户友好的 Web 界面，允许
原创
2024-10-03 04:11:18
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这两天在配单机多redis实例，发现配好之后在ubuntu15.10上无法自启，看来用sysvinit的方式不灵了，顺便研究了一下systemd，发现这东西挺好使的，不但支持服务自启，还支持job，可以替换crontabsystemd.service几个重要的路径 /usr/lib/systemd 这是system的服务单元，所有服务单元都放这里，下面有两个目录比较重要 system和user
# 项目方案：Devecostudio预览UI
## 介绍
在开发过程中，我们经常需要预览UI设计，以便及时调整和优化。本方案将介绍如何使用Devecostudio来实现预览UI，并提供代码示例作为参考。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了Devecostudio，并且了解了基本的使用方法。如果没有安装，可以通过以下命令来安装：
```markdown
npm install -g
原创
2024-01-10 02:18:07
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# 如何查看Spark的日志
Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架，它提供了丰富的日志信息帮助开发者调试和优化程序。在Spark应用程序运行过程中，日志文件记录了各种信息，包括任务执行情况、性能指标、错误信息等。本文将详细介绍如何查看Spark的日志。
## 1. 日志级别
Spark的日志分为不同级别，常见的日志级别包括：
- INFO：提供对Spark应用程序运行状态
原创
2024-07-12 05:36:32
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# 如何通过YARN Spark页面监控Spark作业
在大数据处理的过程中，Spark是一个非常强大的框架，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是用来管理集群资源的工具。通过YARN的Spark页面，我们可以实时监控和查看Spark作业的状态，进而及时发现并解决问题。本文将通过一个具体问题来阐述如何利用YARN Spark页面进行监控。
## 问题背
原创
2024-09-19 03:33:03
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我们在初始化SparkConf时，或者提交Spark任务时，都会有master参数需要设置，如下：conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
sc = SparkContext(conf=conf)/bin/spark-submit \
--cluster cluster_name \
--mas
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2024-09-12 22:38:36
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1. 简介SparkConf类负责管理Spark的所有配置项。在我们使用Spark的过程中，经常需要灵活配置各种参数，来使程序更好、更快地运行，因此也必然要与SparkConf类频繁打交道。了解它的细节不无裨益。2. SparkConf类的构造方法下面先来看一看SparkConf类的构造方法。为了读起来清晰明了，可能会在不影响理解的前提下适当删去无关代码、注释，并调整顺序。class SparkC
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2024-10-22 15:42:35
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Spark 很多模型之间的通信采用的scala原生支持的akka，akka的Actor模型的一个完美实例。因此在spark中充斥着Actor的概念，我们知道对于每个Actor都有一个ActorRef与之对应。ActorRef就是Actor的代理，负责发送消息，接收消息并放到消息队列中。
本文基于源码来简单描述下client、master、w
1.四个需求 需求一：求contentsize的平均值、最小值、最大值 需求二：请各个不同返回值的出现的数据 ===> wordCount程序 需求三：获取访问次数超过N次的IP地址 需求四：获取访问次数最多的前K个endpoint的值 ==> TopN 2.主程序LogAnalyzer.scala 1 package com.ibeifeng.bigdata.sp
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2024-06-02 23:44:18
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声明：没博客内容由本人经过实验楼整理而来内容描述在给定的日志文件是一个标准的Apache2 程序产生的access.log文件，根据业务需求，我们需要分析得到下面几方面的数据：统计每日PV和独立IP统计每种不同的HTTP状态对应的访问数统计不同独立IP的访问量统计不同页面的访问量Apache日志格式首先下载apache日志文件 wget http://labfile.oss.aliyuncs.co
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2023-10-31 23:57:26
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一直想学习着写博客做个备忘，但是一直懒也没有开始做，终于最近虚拟机的东西太多了想重新装一个虚拟机，由于自己是学数据挖掘的，就写一篇关于单机版spark的安装攻略来练练手。安装包准备 spark原理什么的这里就不介绍了，有问题大家最好参考官方文档，网址为：http://spark.apache.org/。 本次安装主要用到的安装包如下： 1.spark-1.5.2-bin-
