一、Transformation算子练习
一、map(func)
说明:返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成
scala> var source = sc.parallelize(1 to 10)
source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int]= ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at
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2024-05-19 12:31:25
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文章目录一、什么是Spark二、RDD的五大特性三、解释RDD的五大特性四、RDD的三类算子五、Spark Application的大概运行流程 一、什么是SparkApache Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模的数据。旨在快速进行数据分析、快速运行和快速开发。Spark不是由一个人开发的，而是诞生于美国加州大学伯克利分校的AMP实验室。于2010年开放源码，2012年发布了
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2023-12-27 15:42:54
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文章目录准备知识DAG概述shuffle概述SortShuffleManager普通机制bypass机制Spark任务调度流程准备知识要弄清楚Spark的任务调度流程，就必须要清楚RDD、Lineage、DAG和shuffle的相关知识，关于RDD和Lineage，我的这两天文章已经有过相关介绍，感兴趣可以去看一看【Spark】RDD(Resilient Distributed Dataset)究
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2023-07-12 15:28:13
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# Spark 有状态计算的实现
在现代大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具。其核心功能之一就是处理有状态流数据。这篇文章将带你了解如何在 Spark 中实现有状态计算的过程。我们会分步骤进行讲解，并提供必要的代码示例。最后，还会进行一个总结。
## 流程概述
以下是实现 Spark 有状态计算的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-18 07:12:05
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一、 基本原理 Authentication解决的是“如何证明某个人确确实实就是他或她所声称的那个人”的问题。对于如何进行Authentication，我们采用这样的方法：如果一个秘密（secret）仅仅存在于A和B，那么有个人对B声称自己就是A，B通过让A提供这个秘密来证明这个人就是他或她所声称的A。这个过程实际上涉及到3个重要的关于Authentication的方面： Sec
Spark总结Spark配置函数建立连接1>SparkConf().setAppName("xxx").setMaster("local") 设置配置文件2> SparkContext.parallelize(Array(1,2,2,4),4)将数据进行4个分片，分别存在不同的集群中3> .textFile("path") 加载数据关闭连接4> SparkContext.s
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2024-05-19 02:31:48
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关于“Spark有Windows版本吗”的问题，许多开发者和数据科学家在寻求一种高效的方式来搭建和使用Apache Spark环境。在这篇博文中，我将分享如何在Windows上安装和使用Apache Spark的策略，包括备份策略、恢复流程、可能的灾难场景，以及工具链集成等内容。
## 备份策略
在使用Spark的过程中，数据的安全性非常重要，因此我们需要制定合适的备份策略。我们将使用一些脚本
# 使用Spark包的Java实现
## 介绍
在Java开发中，使用Spark包可以帮助我们进行大数据处理和分析。本文将向刚入行的小白介绍如何在Java中使用Spark包，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
首先，让我们来看一下使用Spark包的整体流程。下表展示了使用Spark包的步骤以及每一步需要做什么。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 |
原创
2023-07-15 04:29:42
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# 使用Spark集群运行SparkSQL的完整教程
欢迎来到Spark世界！情不自禁地想让你成为一名出色的开发者。如果你刚刚入行，面对“Spark集群中如何运行SparkSQL”的问题，别担心！本文将详细解析如何在Spark集群上使用SparkSQL的整个流程，以及每一步的实现代码。
## 1. 流程概述
为了成功运行SparkSQL，我们需要完成以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-28 04:37:50
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Flume自定义拦截器开发1）进入IDEA，给
spark-log4j这个项目名称，单独加Module--->maven--->next--->Artifactld：log-flume--->next--->Module name：log-flume--->finish2）进入主的pom.xml添加flume的版本<properties>
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2024-09-21 07:24:59
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一、scala复习1. scala的简介
scala是一个面向对象，函数式的编程语言，运行在jvm上，可以调用java,c++,python等的api。追求优雅，简单。
我们学习的是2.11.8的版本。这周要学习的spark2.2.3版本是基于scala-2.11.8的
2. scala的安装（和安装jdk是一样的）
- windows平台：
(1)可以下载xxx.msi或者是xxx.z
## Spark中的临时表实现指南
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的框架。在使用 Spark 进行数据处理时，有时我们需要创建临时表以方便进行 SQL 查询。在本篇文章中，我将给你详细介绍如何在 Spark 中创建和使用临时表。
### 流程概述
为了实现临时表的创建和使用，以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-17 11:00:45
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# Spark官方镜像获取指南
## 文章概述
在大数据处理和分析的领域，Apache Spark广泛应用于机器学习、数据处理和分布式计算等场景。对于许多开发者而言，使用Docker镜像运行Spark是一个简便的选择，特别是对初学者来说更显得如此。本篇文章将详细介绍如何获取Apache Spark的官方镜像，并提供完整的步骤与代码示例，帮助你掌握这一过程。
### 流程概述
以下是获取Sp
一、本质Spark是一个分布式的计算框架，是下一代的MapReduce，扩展了MR的数据处理流程二、mapreduce有什么问题1.调度慢，启动map、reduce太耗时2.计算慢，每一步都要保存中间结果落磁盘3.API抽象简单，只有map和reduce两个原语4.缺乏作业流描述，一项任务需要多轮mr三、spark解决了什么问题1.最大化利用内存cache2.中间结果放内存，加速迭代3.将结果集放
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2023-10-05 16:12:17
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# Spark的服务端架构解析
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，以其高效的批处理和流处理能力而受到广泛应用。很多人可能会疑问：“Spark有服务端吗？” 本文将深入探讨这个问题，介绍Spark的架构，具体的服务端组件以及如何在Spark中进行代码示例的使用。
## 1. Spark基础架构
Spark的设计采取了主从模式，主要由以下几个组件构成：
- **Spark D
原创
2024-09-17 07:14:37
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛应用的工具。随着其影响力的不断扩大，许多用户开始关注其文档的可用性和准确性。最近，有人提出了“spark有中文文档吗”的问题。
### 背景定位
**问题场景**
在国内使用 Apache Spark 的开发者和数据科学家们往往需要深入理解其框架，但由于大部分文档为英文，非英语母语的用户在学习和应用时感到困难。尤其是在进行项目开发时，若
## 如何在Spark SQL中使用TIMESTAMPDIFF函数
### 概述
在Spark SQL中，TIMESTAMPDIFF函数可以用来计算两个时间戳之间的时间差。对于刚入行的开发者来说，可能不清楚如何使用这个函数。本文将指导你如何在Spark SQL中使用TIMESTAMPDIFF函数。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
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原创
2024-07-06 04:16:57
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本人环境：3台虚拟机分别为sparkproject1 192.168.124.110sparkproject2 192.168.124.111 sparkproject3 192.168.124.112参考：先通过：service mysqld status 查
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2023-09-13 21:08:15
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深入理解Spark RDD抽象模型和编写RDD函数immutable , fault-tolerant , partitioned 第二篇笔记介绍RDD，整个Spark项目的精髓所在，也是理解Spark源码的金钥匙。RDD是一个很棒的分布式计算抽象模型，它提供了通用的数据处理方法和高效的分布式容错机制，Spark是它的一种实现。 Spark基础知识Tran
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2024-08-26 19:14:36
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1、Spark的基本概念（RDD、DAG、Executor、应用、任务、作业、阶段）RDD：是Resillient Distributed Dataset（弹性分布式数据集）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系Executor：是运行在工作节点（WorkerNode）
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2023-12-21 11:48:58
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