需求:将前些日子采集的评论存储到hbase中思路:先用fastjson解析评论,然后构造rdd,最后使用spark与phoenix交互,把数据存储到hbase中部分数据:1 [
2 {
3 "referenceName": "Apple iPhone XR 64GB 黑色 移动联通电信4G全网通手机 双卡双待",
4 "creationTime": "2019-04
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2023-11-28 20:07:38
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需要实现的功能：写访问spark的接口，也就是从web上输入网址就能把我们需要的信息通过提交一个job然后返回给我们json数据。成果展示：通过url请求，然后的到一个wordcount的json结果（借助的是谷歌浏览器postman插件显示的，直接在浏览器上输入网址是一样的效果） 使用的关键技术：java语言编程，springmvc框架，tomcat容器，spark框架，scala相关依赖成体架
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2023-09-19 06:09:19
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Spark整合yarn原因：在公司一般不适用standalone模式，因为公司一般已经有yarn 不需要搞两个资源管理框架停止spark集群在spark sbin目录下执行
./stop-all.sh
spark整合yarn只需要在一个节点整合, 可以删除node1 和node2中所有的spark 文件1、增加hadoop 配置文件地址vim spark-env.sh
增加 exportH
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2023-05-25 10:53:49
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目的对达梦的数据通过hive/spark进行分析计算，将结果存入hbase。实际情况有两种方式可供选择：1）利用spark与dm的jdbc链接直接读取dm中的数据进行计算，但是spark与hbase无法建立映射所以数据不能直接写入hbase中；2）hive可以与hbase建立映射但是无法与达梦建立连接烦死了Solution1.通过spark与dm的jdbc连接，先把数据导入hdfs。 两种：一种是
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2023-12-19 20:56:19
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目录Maven依赖配置项目yml配置Spark Java配置Main函数示例Spark ServiceSpark Streaming ReceiverSpark向集群提交任务程序jar包运行Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持常规执行图的优化引擎。它还支持一组丰富的更高级别的工具，包括星火SQL用于SQL和
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2023-12-15 22:51:51
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目录： SparkCore架构 Spark架构组成数据多了，因此需要集群，数据都是存放在HDFS 若是在磁盘处理，则使用Hadoop中的MapReduce 若是在内存处理，则使用Spark… 因此Spark的原理就是在内存处理时代替MapReduce，这里介绍Spark的工作原理。 Processing Engine:Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以
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2023-09-02 22:10:15
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概述Hadoop作为最早开源的大数据处理系统，经过多年发展为业界主流架构，并拥有一套完善的生态圈，同时作为应用在HDFS之上的数仓解决方案，通过这么多年发展，是大企业大数据平台广泛采用的方案。但是Hive由于采用的MR计算架构，存在一定性能瓶颈，而各种新兴的大数据处理架构蓬勃发展，如何摆脱MR计算架构，同时兼容Hive架构是很多新兴架构的在技术演进过程中需要考虑的重要点。目前业界SQL引擎基本都兼
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2023-08-07 22:56:14
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Spark SQL主要目的是使得用户可以在Spark上使用SQL，其数据源既可以是RDD，也可以是外部的数据源（比如文本、Hive、Json等）。Spark SQL的其中一个分支就是Spark on Hive，也就是使用Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Sp
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2023-09-04 21:07:37
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【本文详细介绍了SparkSQL的运行架构和解析器，欢迎读者朋友们阅读、转发和收藏！】SparkSQL 运行架构类似于关系型数据库， SparkSQL 也是语句也是由 Projection ( a1 ， a2 ， a3 )、 Data Source ( tableA )、 Filter ( condition )组成，分别对应 sql 查询过程中的 Result 、 Data Source 、 O
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2023-12-09 10:14:58
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简介 精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况： 至少一次消费（at least once） 主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。 最多一次消费 （at most once） &
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2023-07-27 23:00:49
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背景：用pycharm建立pyspark应用程序时，需要先下载安装pyspark包，一般网络好时可以用File-->Settings-->Project:xxx-->Project Interpreter-->点击“+”-->搜索pyspark-->Install Package来安装pyspark另一种方法 步骤：1.下载spark安装包到windo
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2023-09-27 06:09:14
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# Spark 整合 Kafka 的探索之旅
在大数据时代，处理实时数据流成为了许多企业和开发者面临的一项重要任务。Apache Spark 和 Apache Kafka 是两个在大数据领域中广泛使用的开源工具，能够帮助我们轻松实现流处理和实时数据分析。本文将探讨如何将 Spark 与 Kafka 整合，并通过简单的代码示例进行演示。
## 什么是 Apache Spark？
Apache
# Spark整合Hive
## 简介
Apache Spark是一个快速而通用的集群计算系统，它提供了高级API来进行大规模数据处理和分析。而Apache Hive是一个数据仓库基础设施，它提供了一个方便的查询和分析大规模数据集的方式。将Spark与Hive整合可以让我们在Spark中使用Hive的元数据和查询语法，从而更好地利用数据仓库架构。
## 整合流程
下面是整合Spark和Hiv
原创
2023-11-25 06:29:01
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# Spark整合Redis
在大数据领域中，Spark是一个非常流行的分布式计算框架，而Redis是一个高性能的内存数据库。将Spark与Redis整合可以带来很多好处，包括更快的数据访问速度和更高的计算效率。本文将介绍如何在Spark中使用Redis，并提供相应的代码示例。
## 什么是Redis？
Redis是一个开源的、基于键值对的内存数据库。它具有高性能、高可用性和灵活的数据结构，
原创
2023-08-14 03:30:51
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在现代数据处理架构中，将 Elasticsearch（ES）与 Apache Spark 整合可以显著提高数据查找和分析的效率。这种整合能够为分析型应用提供强大的数据搜索能力与灵活的数据处理能力。以下是详尽的整合过程记录，涵盖从协议背景到工具链集成的各个环节。
## 协议背景
整合 Elasticsearch 和 Spark 的背景源自于现代数据处理需求的日益增强。Elasticsearch 作
# Spark整合Mongo
## 1. 整体流程
下面是整个"Spark整合Mongo"的流程图：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title Spark整合Mongo流程
section 准备工作
起始节点 :done, 2022-01-
原创
2023-09-13 16:47:01
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# Spark整合Hadoop：数据处理的新时尚
在大数据时代，Apache Spark和Hadoop是两个备受瞩目的开源框架。Spark以其高效的内存计算能力而著称，而Hadoop则以其强大的分布式存储体系——HDFS（Hadoop Distributed File System）而闻名。本文将探讨如何将这两者整合在一起，利用Hadoop的存储能力和Spark的计算能力，进行高效的数据处理。
SpringStrongGuoHadoop与SparkHadoop主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算。Spark主要解决海量数据的分析计算。Spark运行模式1）Local：运行在一台机器上。 测试用。2）Standalone：是Spark自身的一个调度系统。 对集群性能要求非常高时用。国内很少使用。3）Yarn：采用Hadoop的资源调度器。 国内大量使用。4）Mesos：国内很少使用
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2024-10-26 19:45:21
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在现代数据集成的场景中，Kafka的整合越来越成为一种趋势。Kettle（Pentaho Data Integration）在数据ETL（抽取、转换、加载）方面表现出色，而Spark以其强大的分布式计算能力赢得了数据分析的青睐。将Kettle与Spark结合，能够充分发挥两者的优势，实现高效的数据处理和分析。接下来，我们将探讨Kettle整合Spark的问题，并通过以下几个部分深入了解解决方案：备
# Spring Boot 整合 Spark 的科普文章
在大数据处理的领域，Apache Spark 以其高速的数据处理能力和易用性赢得了广泛的关注。而 Spring Boot 作为一个简化构建生产级应用的框架，可以帮助开发者快速上手。将 Spring Boot 与 Spark 集成，可以让我们在现有的应用中轻松地进行大数据处理。
## 整合步骤
### 1. 项目依赖
首先，我们需要在
