前面经过部署之后，Spark就可以用了。 怎么用呢？ 可以有两个办法： 1.直接在shell中调用Spark提供的API方法，去做一些运算。 2.通过Scala，Java或者Python等语言的
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2023-08-09 20:56:35
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本文主要讲述运行spark程序的几种方式，包括：本地测试、提交到集群运行、交互式运行 等。在以下几种执行spark程序的方式中，都请注意master的设置，切记。运行自带样例可以用 run-example 执行spark自带样例程序，如下：./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi或者同样的：run-example SparkPi交互运行
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2023-09-19 20:48:08
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# Python Spark使用指南：处理大数据的示例
在当今数据驱动的时代，如何高效地处理和分析海量数据是企业面临的一大挑战。Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，能够以极高的性能进行数据分析。本文将通过一个实际案例，介绍如何利用Python和Spark处理数据。
## 问题背景
假设我们是一个电商平台的数据分析师，想要分析用户行为数据，以了解购买记录和用户活跃度，从而改善
原创
2024-09-11 04:17:20
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# 如何在Windows上使用Apache Spark
Apache Spark是一个强大的开源数据处理框架，广泛应用于大数据分析和机器学习。虽然大多数Spark的用户都是在Linux系统上使用它，但在Windows上使用Spark同样是可行的。本文将介绍如何在Windows上安装和配置Spark，并通过一个实际示例来解决一个数据处理问题。
## 安装Apache Spark
### 1.
要解决“spark repartition怎么使用”的问题，以下是相关内容与结构。
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在大数据处理领域，Apache Spark 提供了灵活的分布式数据处理能力。然而，对于需要特定数据布局的场景，`repartition`函数的恰当使用尤为重要。它不仅影响数据处理的性能，还对后续分析任务的效率产生深远影响。
## 问题背景
在某个用户场景中，数据科学团队需要处理一个包含数亿行记录的数
一，pandas的结构pandas的基本原则：数据的绑定，即数据和标签绑定；通常在数据分析中将一列数据看作一组特征，特征(pandas中的列索引）和对应的数据之间相互绑定。1，pandas的组成单位：Series ，Serie是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型。1.1Seise的创建：import pandas as pd
s = pd.Series(data, index=index,
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2024-09-10 08:36:46
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本文主要记录从CDH4升级到CDH5的过程和遇到的问题，当然本文同样适用于CDH5低版本向最新版本的升级。1. 不兼容的变化升级前，需要注意 cdh5 有哪些不兼容的变化，具体请参考：Apache Hadoop Incompatible Changes。2. 升级过程2.1. 备份数据和停止所有服务2.1.1 让 namenode 进入安全模式在NameNode或者配置了 HA 中的 active
SPARK的核心就是RDD，对SPARK的使用入门也就是对RDD的使用， 对于JAVA的开发者，Spark的RDD对JAVA的API我表示很不能上手， 单单看文档根本是没有办法理解每个API的作用的，所以每个SPARK的新手，最好按部就班直接学习scale, 那才是一个高手的必经之路，但是由于项目急需使用，没有闲工夫去学习一门语言，只能从JAVA入门的同学， 福利来了：  
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2024-05-22 13:23:07
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本博客是个人在学习Spark过程中的一些总结，方便个人日后查阅，同时里面出现的一些关键字也可以作为后来一些读者学习的材料。若有问题，欢迎评论，一定知无不言。
val scores=Array(Tuple2(1,100),Tuple2(2,90),Tuple2(3,100),Tuple2(2,90),Tuple2(3,100))
val content=sc.parallelize(s
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2023-08-18 22:52:50
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1.实验学时4学时2.实验目的熟悉Spark Shell。编写Spark的独立的应用程序。3.实验内容（一）完成Spark的安装，熟悉Spark Shell。首先安装spark:将下好的压缩文件传入linux，然后进行压解：之后移动文件，修改文件权限：然后是配置相关的文件：Vim进入进行修改：然后是运行程序判断是否安装完成：由于信息太多，这时需要筛选信息：运行示例代码输出小数。然后是shell编程
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2023-06-19 09:52:29
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spark是先进的大数据分布式编程和计算框架。试图替代hadoop，它是内存分布式计算，所以运行速度比磁盘读取式io流hadoop快100倍；spark的运行模式有批处理，流方式和交互方式hadoop是离线式计算，spark可以实时计算spark主要基本功能在SPARK CORE里，它是spark的调度中心，其中包括任务调动，内存管理，容错管理及存储管理。同时也是一些列应用程序的集中地。包括两个重
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2023-08-08 07:31:11
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参考上文即可! 案例一: reduceByKeyAndWindow// 热点搜索词滑动统计，每隔10秒钟，统计最近60秒钟的搜索词的搜索频次，并打印出排名最靠前的3个搜索词以及出现次数package com.sea.scala.demo.windows
import org.
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2024-01-03 21:31:35
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# 大数据处理项目方案：使用Flink和Spark
## 引言
在当前的数据驱动时代，处理大规模数据流的能力显得尤为重要。Apache Flink和Apache Spark是当前最为流行的大数据处理框架，它们各有特点，适合不同场景的需求。本方案将探讨在一个数据分析项目中如何高效利用Flink和Spark，结合二者的优势，最终实现高性能的数据处理效果。
## 项目背景与目标
本项目旨在分析用
原创
2024-10-17 10:52:21
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# Spark中的JavaPairDStream的使用
## 引言
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，提供了用于大规模数据处理的高性能计算能力。它支持多种编程语言，包括Java、Scala和Python，提供了丰富的API，用于处理各种数据处理任务，如批处理、流处理、机器学习和图处理等。
在Spark中，PairDStream是一种特殊的DStream，它表示一个由(key
原创
2023-08-17 11:35:07
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# 使用mapToPair过滤数据解决实际问题
在Spark中，我们经常需要对数据进行一些筛选和过滤的操作。使用`mapToPair`方法可以帮助我们实现这一目的。在本文中，我们将使用一个实际问题来演示如何使用`mapToPair`来过滤数据。
## 问题描述
假设我们有一个包含学生姓名和成绩的数据集，我们需要过滤掉成绩低于60分的学生。
## 解决方案
### 数据准备
首先，让我们
原创
2024-05-06 06:35:55
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本篇接着讲解RDD的API，讲解那些不是很容易理解的API，同时本篇文章还将展示如何将外部的函数引入到RDD的API里使用，最后通过对RDD的API深入学习，我们还讲讲一些和RDD开发相关的scala语法。1) aggregate(zeroValue)(seqOp,combOp) 该函数的功能和reduce函数一样，也是对数据进行聚合操作，不过aggregate可以返
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2024-07-17 11:08:03
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Spark内存管理堆内和堆外内存规划作为一个 JVM 进程, Executor 的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上, Spark 对 JVM的堆内(On-heap)空间进行了更为详细的分配,以充分利用内存。同时,Spark 引入了堆外(Off-heap)内存,使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间,进一步优化了内存的使用。堆内内存受到 JVM 统一管理,堆外内存是直接向操作系统进行内存的
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2024-10-09 21:51:55
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# Spark中Future的使用
## 1. 简介
在Spark中，Future是一种用于异步计算的编程模型。它允许我们在一个任务中执行一些计算操作，并在计算完成后获取结果。
## 2. Future的基本概念
Future是一个代表了异步计算结果的对象。它的核心思想是将一个计算过程封装在一个Future对象中，然后可以在需要的时候获取计算结果。
Future的基本用法包括以下几个步骤：
原创
2024-01-26 14:41:13
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概述 SortShuffleManager会判断在满足以下条件时调用UnsafeShuffleWriter，否则降级为使用SortShuffleWriter：Serializer支持relocation。Serializer支持relocation是指，Serializer可以对已经序列化的对象进行排序，这种排序起到的效果和先对数据排序再序列化一致。支持relocation的Serial
根据Spark2.1.0入门：Spark的安装和使用在虚拟机安装Spark，并进行测试实验3 Spark读取文件系统的数据将文件上传hdfs （1）在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数； （2）在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/te
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2023-07-03 17:15:06
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