Spark-SQL的Java实践案例(四)数据源:(读取与存储数据,JDBC服务器)这章我们来搞 数据源:(读取与存储数据,JDBC服务器)sparkSQL支持很多种结构化的数据源,并且把内部复杂的细节都封装了起来,方便我们从各种数据源轻松的获取Row对象数据源包括但不限:parquet,hive表,JSON等等而且当我们使用SQL查询数据源中的数据,并且只用到了一部分字段的时候,sparkSQL
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2023-11-13 12:47:37
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一、Spark概述1、什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。 目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkCore、SparkSQL、Spark Streamin
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2023-08-28 12:01:10
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在大数据处理领域，Apache Spark 已经成为了一个不可或缺的工具，尤其是在数据分析和实时处理方面。随着业务的不断发展，我的团队逐渐感受到了一些与 Spark 项目代码相关的技术痛点。随着数据量的增长，我们意识到原有的架构设计无法满足实时性和可扩展性的需求，迫切需要对现有的 Spark 项目进行改造。
为了更好地理解这一过程，我们可以用以下数学公式来表示业务规模模型：
$$
\text{
WordCount案例案例一： import org.apache.spark.streaming._ val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5)); val lines = ssc.textFileStream("file:///home/software/stream"); //val lines = ssc.textFileStream("hdf
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2024-07-11 14:17:35
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目录一、环境要求二、数据准备三、需求说明四、代码实现1.建立3张表： 2.需求实现一、环境要求IDEA中SPARK可以连接虚拟机外置HIVE 可参考（IDEA中Spark连接外置hive详细步骤）Spark3.0.0；Hadoop3.2.1; HIVE3.1.2二、数据准备1 张用户行为表，1 张城市表，1 张产品表用户行为表user_visit_action：主要包含用户的
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2023-11-03 15:17:41
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文章目录WordCount 案例案例流程图代码实现TopKey 案例sortByKeysortBytop代码实现 WordCount 案例案例流程图首先集群存在单词数据代码实现package cn.kaizi.spark
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
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2023-10-20 17:10:44
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案例一：计算网页访问量前三名源数据大致预览： 编写Scala代码： package day02
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* @author dawn
* @version 1.0, 2019年6月21日11:40:16
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2023-11-06 19:53:24
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背景：在平时的 Spark 开发中，若要将代码提交到 Spark 集群中，就必须打包，然后上传。这样非常繁琐，不方便调试。下面是在本地 Idea 中直接连接 Spark 集群，调试。代码如下：import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spar
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2023-07-13 13:40:55
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ods层-ProducerClientLog def main(args: Array[String]): Unit = {
if (args.length == 0) {
println("请输入日期")
System.exit(1) // 程序终止
}
var spark: SparkSession = null
if(ConfigU
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2023-08-18 15:47:44
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通产给我们做产品会先把产品进行定位，说我们是（在什么场景下）（为谁）解决（什么问题）的产品。而这个定位之中首先要做的就是“为谁”，也就是我们目标用户的确定。那么如果不是你的产品，而是你要研究的产品，你如何确定自己的目标用户，接下来细化就是（什么问题），然后是（什么场景），也就是我们常说的研究产品的用户画像呢？这里要说一下，虽然都叫用户画像，产品设计阶段的用户画像和数据产品经理口中的用户产品可不是一
目录 1、使用IDEA基于java语言开发spark的wordcount程序1.1、创建maven工程，引入依赖1.2、使用java语言开发spark的wordcount单词统计程序2、通过spark来实现点击流日志数据分析案例2.1 、PV（读取文件直接统计）2.2 、UV（读取文件，去重后再统计）2.3 、TopN（求访问次数最多的URL前N位）3、通过spark读取文件数据写入到m
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2023-12-05 19:15:21
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# 教你如何实现一个简单的Spark项目
作为一名新入行的开发者，学习Apache Spark是一个不错的选择。Spark是一个强大的分布式计算框架，能够处理大规模数据。本文将指导你通过一个简单的Spark项目案例，逐步实现一个字数统计的功能，帮助你掌握Spark的基本用法。
## 流程
首先，我们先来看看整个项目的基本流程。以下是我们需要执行的步骤：
| 步骤 | 描述
1. Spark项目的创建 说明一点，这里创建的项目，比之前稍微复杂一点点–基于maven的聚合和继承项目。 创建父工程，再创建多个子模块，这里用到spark-core因为我不想再重新截图，所以用之前的，模块名会不完全相同，但都是一个意思，但能看懂 注意：父模块，一般不做开发，也就可以删除src相关目录；主要的作用就是用来管理所有的子模块，管理整个项目中使用到的依赖及其版本。 创建子目录–通用co
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2023-11-09 14:14:30
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1、大数据项目处理流程和步骤 第一步：需求： 数据的输入和数据的产出，大数据技术项目好比一台榨汁机，数据输入相当于例如苹果、柠檬等，然后通过榨汁机产出果汁； 第二步：数据量、处理效率、可靠性、维护性、简洁性 第三步：数据建模 第四步：架构设计：数据怎么进来，输出怎么展示，最最重要的是处理流出的架构； 第五步：我会再次思考大数据系统和企业IT系统的交互； 第六步：最终确定的技术（例如S
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2023-08-02 13:32:41
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文章目录Spark编程基础-搭配Jupyter1.1 RDD编程1.1.1 RDD创建1.1.2 文件系统中加在数据集1.1.3 通过并行集合创建RDD1.1.4 RDD操作1.1.4.1 转换操作1.1.4.2 行动操作1.2 键值对RDD1.3 共享变量（分布式）1.4 数据读写1.4.1 文件数据读写 Spark编程基础-搭配Jupyter上节我们说道了Spark的基础知识和原理，这一节我
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2023-08-20 22:41:42
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文章目录Spark CoreSpark运行环境Yarn模式Spark运行架构核心组件核心概念Executor与Core并行度（Parallelism）提交流程Yarn Cluster模式提交的时候参数Spark核心编程SparkSQLSparkSQL核心编程DataFrameDataSetSparkStreaming知识点SparkStreamingSparkstreaming的概念背压机制sp
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2023-11-29 16:03:26
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一、为什么需要调优一般情况在实际的生产环境中编写代码会有各种各样的事情发生，比如说赶项目，所以留给程序猿的时间并不是很多，有时候还要面临需求方催进度或给领导进行汇报等等原因，造成在开发初期的时候一味的只是追求代码的功能实现，所以在易用性和性能上会比较差一些，所以在后期会对原有的代码进行性能调优和代码进行维护升级、优化、重构等等（ps：要不然性能低下的话真的是把人给“搞死”了，尤其是在大数据领域）。
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2023-12-31 21:45:54
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Spark Streaming运行流程源码解析
Spark Streaming源码流程解析。目录写在前面开干启动流处理引擎StreamingContext的创建outputOperator算子注册StreamingContext的启动接收并存储数据Driver端ReceiverTracker的操作Executor端ReceiverSupervisor的操
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2023-06-25 23:01:16
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文章目录一、Spark简介二、RDD和DSM（分布式共享内存）三、Spark实现1.Job Scheduling2.Interpreter Integration（解释器的集成）3.Memory Management4.Support for Checkpointing四、PageRank代码1.PageRank算法简介2.应用程序代码（1）Scala语法（2）PageRank的代码（3）执行P
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2023-08-28 14:20:59
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基础原则：：RDD Lineage 设计、算子的合理使 用、特殊操作的优化等。1、避免创建重复的RDD1.1、原理概述 对于同一份数据，只应该创建一个 RDD，不能创建多个 RDD 来代表同一份 数据。开发细节：我们在开发一个 Spark 作业时，首先是基于某个数据源（比如 Hive 表或 HDFS 文件）创建 一个初始的RDD；接着对这个 RDD 执行某个算子操作，然后得到下一个 RDD；以此类
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2024-06-04 07:42:08
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