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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            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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            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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            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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            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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            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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            大家好我是一名数据科学与大数据专业的一名大二学生,对大数据处理和大数据分析很感兴趣,写博客只是记录我学习的过程,并且与大家分享学习经验! 下面为大家带来运用spark运算框架对流数据进行词频统计案例!1、首先新建一个maven项目导入spark-streaming程序开发所需依赖<dependency>
            <groupId>org.apache.spa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SparkStreaming 案例实操一、环境准备1、pom 文件2、生产数据二、需求一:广告黑名单1) 思路分析2) 存放黑名单用户的表3) 存放单日各用户点击每个广告的次数4) 代码实现5) 优化三、需求二:广告点击量实时统计1、思路分析2、MySQL 建表代码实现四、需求三:最近一小时广告点击量1、 思路分析2、代码实现优化页面展示 一、环境准备1、pom 文件<?xml versi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            总结与体会1.项目总结本次项目实现了Spark 单机模式Python版的安装;介绍了与Spark编程有关的一些基本概念.特别对RDD的创建、转换和行动操作做了比较详细的说明;对从RDD 到DataFrame的实现进行了案例训练,包括 json 文件、csv文件和普通文本文件生成 Spark DataFrame 的多种练习:详细讲解了Spark综合编程,特别对 Python可视化编程做了详尽的描述和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            在这个博文中,我将分享一个关于如何在 Spark 上进行实战项目的过程,涵盖了从环境准备到扩展应用的各个方面。这些执行步骤和配置详解能够帮助你更好地理解和实施 Spark 项目。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **硬件要求**
  - CPU: 至少4核
  - RAM: 至少8GB
  - 硬盘: 至少50GB的可用空间
- **软件要求**
  - Java 8或以上版本            
                
         
            
            
            
            在master节点上执行如下命令:/opt/hadoop/sbin/start-all.sh	//启动hadoop集群
/opt/spark/sbin/start-all.sh	//启动spark集群1.在master的/opt目录下新建file1.txt数据文件直接复制file1.txt:1,1768,50,155
2,1218,600,211
3,2239,788,242
4,3101,28            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            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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            # Spark实战项目案例
## 1. 简介
本文将介绍一个基于Spark的实战项目案例,并提供相关代码示例。该项目案例是基于大规模数据处理的,使用Spark框架进行分布式计算,旨在帮助读者理解Spark的使用和应用。
## 2. 项目背景
假设我们有一个电商平台,每天会产生大量的用户行为数据,包括用户浏览商品、下单购买商品、取消订单等操作。我们希望通过分析这些数据来获取有关用户行为的洞察            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark项目Java实战
Apache Spark 是一个开源的快速、通用的大数据处理引擎,它支持在大规模数据集上进行高效的数据处理。在本文中,我们将介绍如何使用 Java 进行 Spark 项目实战。我们将通过一个简单的示例来展示如何使用 Spark 进行数据处理和分析。
## 环境准备
在开始实战之前,我们需要准备好环境。首先,确保你已经安装了 Java 开发环境和 Apache            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                     本文旨在帮助那些想要对Spark有更深入了解的工程师们,了解Spark源码的概况,搭建Spark源码阅读环境,编译、调试Spark源码,为将来更深入地学习打下基础。一、项目结构        在大型项目中,往往涉及非常多的功能模块,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Spark 实战小项目:分析天气数据
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架,尤其适用于快速数据处理和分析。本文将通过一个简单的项目示例,展示如何使用 Spark 来分析天气数据。我们将读取一个天气数据集,并对其进行基本分析。
## 项目背景
我们将使用一个包含过去几年的天气数据的 CSV 文件,数据包括日期、温度、湿度、风速等信息。我们的目标是通过 Sp            
                
         
            
            
            
            # Spark项目实战案例指南
## 引言
作为一名经验丰富的开发者,我将在本篇文章中教你如何实现一个Spark项目实战案例。Spark是一个强大的分布式计算框架,可以处理大规模数据集,并提供了丰富的API和工具来进行数据处理、机器学习和图计算等任务。在本案例中,我们将使用Spark来处理一组电影评分数据,并进行一些分析和推荐任务。
## 整体流程
下面是整个项目实战的流程,我们将按照这个流程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            学习资料✧ Spring Boot 官方文档:https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/        因为该项目简单易上手,比较合适新手作为第一个实战项目。所以为了尽可能的规范,该篇的代码基本上与视频导师中命名与开发代码一致。尽可能的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-16 12:35:49
                            
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