[TOC]1 前言其实在之前的文章《Spark笔记整理（五）：Spark RDD持久化、广播变量和累加器》中也有类似的测试，不过当时做的测试仅仅是在本地跑代码，并以Java/Scala代码通过设置开始时间和结束时间的方式来进行统计测试，其实不够准确，最好的方式就是把Spark应用部署到集群中，通过观察Spark UI的统计信息来获取时间，这样会更准备，尤其是希望观察RDD缓存时对性能带来的提升。为
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2024-03-30 20:56:30
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一、SparkCoreSpark是一个计算框架，可以基于内存处理数据Spark & MR区别1.Spark可以基于内存处理数据，MR基于磁盘处理数据2.Spark有DAG有向无环图Spark技术栈Spark
Core, SQL，StreamingHadoop
MR,Hive, Storm ,HDFS,YarnSpark 运行模式Local
多用于本
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2023-08-10 02:13:28
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第 2 章介绍了 Apache Spark 的基础知识。我们讨论了转换和动作，以及 Spark 如何惰性执行转换 操作的 DAG 图以优化 DataFrame 上的物理执行计划。我们还讨论了如何将数据组织到分区中， 并为处理更复杂的转换设定多个阶段。在第三章中我们将介绍庞大的 Spark 生态系统，并了解 Spark 中提供的包括流数据处理和机器学习等一些更高级的概念和工具。第 3 章 Spark
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2023-11-07 11:51:33
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RDD及其特点1、RDD是Spark的核心数据模型，但是个抽象类，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集）3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；
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2023-10-11 15:49:45
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二、官网下载安装Scala：scala-2.12.8.tgzhttps://www.scala-lang.org/download/ tar -zxvf scala-2.12.8.tgz -C /opt/module mv scala-2.12.8 scala 测试：scala -version 启动：scala三、官网下载安装Spark：spark-2.4.2-bin-hadoop2.7.tg
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2024-08-14 10:18:43
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前言随着经济的不断发展和社会资源的集中，人们出现了向大城市集中的趋势，其中，北京作为我国的首都，吸引人才的能力在中国和世界都具有较强的竞争力。与此同时，每个在北京生活的人都有在北京租房或买房的需求，这使得北京市的房价在近些年显得水涨船高。年轻人在北京找到合适的工作后，如何根据自己的经济水平和能力在北京的不同区域选择适合自己的房子成为了一个凸显的难题。在互联网和大数据技术的指引下，传统的纸笔计算和实
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2023-10-26 15:45:23
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在数据处理和分析领域，Apache Spark 的 RDD（弹性分布式数据集）是一个核心组成部分。随着我们的业务数据量逐渐增加，如何有效地管理和备份 RDD 编程实验的数据成为了一个急需解决的技术痛点。
> **用户原始需求：**
> “我们需要一个可扩展的方案来管理和备份 Spark RDD 编程实验的数据，确保数据的持久性和易于恢复。”
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在这篇博文中，我们将总结一次“Spark初级编程实践实验”的经历，关注于如何解决过程中遇到的技术难点，并且在此过程中记录下我们的收获与反思。
在我们开始之前，首先需要明确此次实验的初始技术痛点。随着数据量的不断增加，传统的数据处理方式已经无法满足我们的需求。我们面临多个问题，包括数据处理效率低下、资源浪费严重以及系统架构的复杂性。
在明确了技术痛点后，我们使用四象限图对技术债务进行了分析。
# 机器学习房价预测实验总结
在本次实验中，我们将使用机器学习的方法来预测房价。我们将分步骤来完成这个任务，并对每一步进行详细的解释和代码的示例。以下是整个实验的流程表：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | ----------------------------------------- |
| 1
一、groupBy将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变，但是数据会被打乱重新组合，我们将这样的操作称之为 shuffle。极限情况下，数据可能被分在同一个分区中，一个组的数据在一个分区中，但是并不是说一个分区中只有一个组。例子：将奇数偶数分为两组def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkCon
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2023-11-12 10:59:44
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RDD基础概念创建RDD 创建RDD的方法： 1.载入外部数据集 2.分布一个对象的集合前边几次的笔记已经提到过多次了，因此，这里只列出几个注意事项： 1.利用sc.parallelize创建RDD一般只适用于在测试的时候使用，因为这需要我们将整个数据集放入一台机器的内存中。因此，除了我们学习使或者测试时，很少使用。 2.更通用的方法是从外部存储系统上加载数据创建RDDSpark支持两种
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2023-12-31 14:59:41
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1. 同花顺收费版之走势预测2014年后半年开始，国内 A 股市场可谓是热火朝天啊，路上的人谈的都是股票。小弟虽然就职金融互联网公司，但之前从来没有买过股票，但每天听着别人又赚了几套房几辆车，那叫一个心痒痒啊，那感觉，就跟一个出浴美女和你共处一室，但你却要死忍住不去掀开浴巾一样。终于，小弟还是”犯了全天下男人都会犯的错误”，还是在 2015.03.19 那天入市了，还记得自己的第一次是献给了一支叫
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2023-10-19 21:40:46
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基于Spark进行成绩预测的总结
在当今数据驱动的时代，教育行业同样从数据分析中获益匪浅。针对学生的成绩预测不仅能够为教育工作者提供针对性的辅导建议，还能帮助学生制定更合理的学习计划。本文将以基于Apache Spark的成绩预测为核心，通过回顾解决这个问题的全过程，分享一些关键的经验与教训。
## 背景定位
在我们着手进行成绩预测之前，明确业务场景至关重要。我们的目标是通过历史成绩、学习行为
Spark Streaming编程指南
概览Spark Streaming 是基于Spark 核心API的扩展，使高伸缩性、高带宽、容错的流式数据处理成为可能。数据可以来自于多种源，如Kafka、Flume、Kinesis、或者TCP sockets等，而且可以使用map、reduce、join 和 window等高级接口实现复杂算法的处理。最终，处理的数据可以被推送到数据库
Yarn分布式部署模式 独立部署（Standalone）模式由Spark自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但是你也要记住，Spark主要是计算框架，而不是资源调度框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项，所以还是和其他专业的资源调度框架集成会更靠谱一些。1、安装（1）集群规划hadoop101hadoop102hadoop103Sp
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2024-09-20 14:41:43
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在本篇博文中，我们将总结一次关于“Spark RDD编程实验”的过程，包括项目背景、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘及复盘总结等多个方面。希望能为日后的开发提供参考和借鉴。
### 背景定位
在大数据处理领域，随着数据规模的不断扩大，传统的数据处理方式显得力不从心。比如，在处理亿级数据记录时，传统的处理模型所需要的时间和资源都是巨大的。因此，我们需要一个高效而灵活的计算框架。初始技术痛点
1、概述 Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。 Spark是一张有向无环图（从一个点出发最终无法回到该点的一个拓扑），并对其进行优化。 Spark应用程序在集群上运行着独立、平行的操作集合，并且由主入口main函数，也可以称driver program（驱动程序）创建的SparkContext管理。 SparkContext可以连接到几种类型的集群管理中心（
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2024-01-03 10:50:19
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2.4 Standalone模式在Standalon模式中，Spark集群由Master节点和Worker节点构成，使用内置的Standalon框架进行资源管理。Spark程序通过与Master节点交互，申请所需资源。Worker节点负责具体的Executor的启动运行。Standadlon模式的程序执行流程如下图所示：图2-5 Standadlon模式的程序执行流程图Spa
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2024-04-16 14:31:38
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单项选择题1、Scala程序编译后的文件以什么结尾：A、.class B、java C、.scala D、.sc2、以下哪种Scala方法可以正确计算数组a的长度： A、count() B、take（1） C、tail(） D、length()3、以下语句中符合Scala编程规范的是： ①val s=“Spark” ②"abc".contains（“a”） ③"123".equals（123） ④
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2024-02-06 15:40:05
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概述与Spark建立连接初始化Spark使用Shell 概述总体来说，每个Spark应用程序都包含一个驱动程序，运行了用户的main函数并且在集群上执行多种并行操作。Spark提供的主要抽象就是弹性分布式数据集（RDD），它是跨节点的元素集合，可以并行操作。RDD可以由Hadoop文件系统（或者其它Hadoop支持的文件系统）的文件创建，也可以通过转换驱动程序中已存在的Scala集合创建。用户可
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2024-06-30 17:48:53
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