# Spark脏数据处理简介
在大数据处理领域，脏数据处理是非常重要的一个环节。脏数据指的是数据中包含错误、缺失或者不规范的信息，这样的数据会影响到数据分析的准确性和可靠性。在Spark中，我们可以通过一系列的操作来清洗和处理脏数据，以确保数据质量和分析结果的准确性。
## Spark脏数据处理的方式
Spark提供了丰富的API和工具，可以帮助我们处理各种类型的脏数据。常见的脏数据处理方式
原创
2024-04-02 06:10:01
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1. 数据源1：JDBC1.1 使用load方法连接JDBC读取数据package com.bigdata.spark.day1021
import java.util.Properties
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql._
/**
* JDBC 数据源
*/
object JDBCD
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2024-07-24 14:34:50
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一、1.需求：（1）.数据清洗 1）读取sexDictFile.csv文件，把读出的数据封装成性别Map 2）spark读取netClean.csv文件，写一个过滤脏数据的方法，用filter算子过滤掉。 3）把性别加入源文件的第二个字段，返回字符串或tuple。 &nbs
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2023-10-09 07:56:33
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# Java 多线程脏数据处理
在现代软件开发中，尤其是高并发环境中，多线程编程是解决问题的一种常见手段。尽管多线程大大提高了程序的效率，但如果不加以合理控制，可能会导致脏数据的问题。所谓脏数据，是指一个线程对数据的修改在另一个线程中未立即反映，产生的数据不一致问题。
## 多线程中的脏数据问题
在 Java 中，多个线程共享同一资源（例如一个变量或对象）的情况非常常见。在这种情况下，如果一
原创
2024-08-12 06:07:11
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# 使用Apache Spark进行数据处理的入门指南
Apache Spark是一款强大的数据处理框架，能够处理大规模的数据集。对于刚入行的小白来说，了解整个数据处理的流程是非常重要的。本文将帮助你了解如何使用Spark进行数据处理，并通过步骤说明和代码示例来引导你入门。
## 数据处理流程
以下是数据处理的一般流程：
| 步骤 | 描述
spark 总结一一、Spark 简介RDD的解释二、Spark的核心概念2.1 名词解释2.1.1 ClusterManager2.2.2 Worker2.2.3 Driver2.2.4 Executor2.2.5 SparkContext2.2.6 RDD2.2.7 DAG Scheduler2.2.8 TaskScheduler2.2.9 Stage2.2.10 Task2.2.11 Tr
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2024-01-10 23:10:56
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第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
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2023-11-17 11:46:37
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一、使用 DataFrame 进行编程1、创建 DataFrame1.1 通过 Spark 的数据源创建Spark支持的数据源：// 读取 json 文件
scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/examples/src/main/resources/employees.json")
df: org.apache.sp
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2023-11-09 09:36:59
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（1）背景介绍：脏数据：从目标中取出的数据已经过期、错误或者没有意义，这种数据就叫做脏数据。脏读：读取出来脏数据就叫脏读。 （2）知识剖析：1、数据库中的并发事务处理问题：脏读：在并发访问的情况下，不同的事务对相同的数据进行操作，在事务A修改数据还未提交的时候，事务B对该数据进行读取，读出了事物A修改过后的数据，但是事物A最终没有提交，这种情况就是数据库中的脏读情况更新丢失：对于同一行数
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2023-07-16 14:23:32
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目录零、本节学习目标一、Spark的概述（一）Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos（二）Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点（一）速度快（二）易用性（三）通用性（四）兼容性（五）代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
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2023-08-08 10:02:29
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spark有自己的集群计算技术,扩展了hadoop mr模型用于高效计算，包括交互式查询和流计算。主要的特性就是内存的集群计算提升计算速度。在实际运用过程中也当然少不了对一些数据集的操作。下面将通过以下练习来深化对spark的理解，所有练习将使用python完成，java、scala版本将后续完成。操作一、使用RDDS操作数据集（这个练习将会在spark的交互式终端下完成，通过一个简单的文本文件，
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2017-03-23 15:43:00
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一、Spark介绍Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system. It provides high-level APIs in Java, Scala, Python and R, and an optimized engine that supports general execution graphs.
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2023-08-11 11:44:43
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1.spark简介弥补了hoodop流处理不足，性能优于hoodop,活跃度高于flink，提供了一站式大数据处理方案：支持批处理（Spark Core）。Spark Core 是 Spark 的核心功能实现，包括：SparkContext 的初始化（DriverApplication 通过 SparkContext 提交）、部署模式、存储体系、任务提交与执行、计算引擎等。
支持交互式查询（Sp
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2023-09-10 16:33:23
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在过去的几年中，大数据技术取得了巨大的进展。传统的数据处理工具和方法已经无法胜任处理日益增长的数据量和复杂度。在这种情况下，分布式计算框架如Apache Spark应运而生。Spark提供了一种高效、可扩展的方式来处理和分析大规模数据集，并且支持广泛的数据处理任务和机器学习算法。
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2023-08-01 12:50:07
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Spark和Hadoop的比较 MapReduceSpark数据存储结构：磁盘HDFS文件系统的split使用内存构建弹性分布式数据集RDD，对数据进行运算和cache编程范式：Map+ReduceDAG：Transformation+Action计算中间结果写入磁盘，IO及序列化、反序列化代价大计算中间结果在内存中维护，存取速度比磁盘高几个数量级Task以进程方式维护需要数秒时间才能够
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2023-09-03 16:37:22
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Spark Streaming的流数据处理和分析 Spark读写Kafka一、流是什么二、Spark Streaming1、简介2、流数据处理框架3、内部工作流程三、StreamingContext Spark Streaming读kafa数据1、创建2、入门 Spark Streaming读kafa数据示例无状态流处理有状态流处理四、Spark Streaming 写数据到kafka对Kafk
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2023-11-09 14:52:30
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<dependency>
<groupId>org.apache.
spark</groupId>
<artifactId>
spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.3.3</version>
</dependency>
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2023-10-17 21:28:22
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一、Spark 基础知识1.1 Spark 简介 Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等。1.2 核心概念介绍Spark常用术语介绍Application: Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干ExecutorSparkContex
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2023-08-13 23:03:10
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源码加数据集： 文件源码Gitee好像只收10M一下的文件类型，所以数据集就只能以链接的形式自己下了 KMeans和决策树KDD99数据集，推荐使用10%的数据集： http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/ALS电影推荐的Movielens数据集，推荐使用1m大小：https://files.grouplens.org/da
在大数据处理生态中，Apache Spark 作为一种强大的分布式计算框架，广泛应用于数据分析和处理。然而，在实际使用中，用户常常遇到数据处理的性能瓶颈和错误问题。本文旨在总结遇到的 Spark 数据处理问题，通过逐步分析，深入探讨其错误现象、根因分析、解决方案以及如何进行验证测试和预防优化。
## 问题背景
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，可以面对数以亿计的记录。例如
