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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环境搭建自行查阅资料了解spark的部署环境，本项目是本地环境，伪分布式的。在window上使用spark必须现在本地搭建hadoop环境，具体请参考之前的文章windows上配置hadoop并通过idea连接本地spark和服务器spark搭建完spark环境后正常创建spring boot程序，在启动类生产bean：//生产bean
@Bean(name = "sc")
public Java
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2023-06-12 20:48:11
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# Spring Spark 整合指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白了解如何实现Spring与Spark的整合。Spring是一个广泛使用的Java企业级应用开发框架，而Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎。将两者整合，可以充分利用Spring的依赖注入和Spark的数据处理能力，构建高效、可扩展的大数据应用。
## 整合流程
整合Spring与Spark的流程
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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1.重头：Kafka整合SparkStreaming官网整合文档：http://spark.apache.org/docs/2.2.0/streaming-kafka-0-10-integration.html 此处选择kafka 0.10版本 点进去首先就能看到关键东西 - Maven坐标，我们选择：<dependency>
<groupId>org.apach
基于Receiver 方式这个receiver是基于 Kafka high-level consumer API实现的。像其它的receivers一样，接收到的数据会放到spark的executor里面，然后sparkstreaming程序启动任务处理数据。直接方法，没有receiver这个方法是spark1.3引进的，现在都是spark2.0版本了，看样会一直延续下去了。这个的引入是为了保证端对
# 在Spring Boot中整合Spark的指南
在大数据时代，Apache Spark因其高效的数据处理能力和灵活性而成为了广泛使用的工具。而Spring Boot作为一个快速开发框架，它能有效提高开发效率。将这两者结合，可以创建强大的数据处理应用。本文将指导你如何在Spring Boot项目中整合Spark。
## 整体流程概况
在开始之前，我们先看一下整个过程的步骤。下面的表格简要展
一、概述 Spark Streaming是Spark对流式的计算框架，严格意义上说其实并不是真正实时性很高的流式计算，而是以时间片作为批次进行计算。Spark Streaming底层是以Spark Core为基础。 如上图所示，Spark Sreaming 是将流切分成一个一个的批次（batches），然后以批次为单位处理并输出。 Spark Core是以RDD为编程基础，Spark S
一：初始化与接收数据。 Spark Streaming 通过分布在各个节点上的接收器，缓存接收到的数据，并将数据包装成Spark能够处理的RDD的格式，输入到Spark Streaming，之后由Spark Streaming将作业提交到Spark集群进行执行，如下图：  
Spring Boot 整合 Bootstrap一、添加 Bootstrap 依赖二、配置静态资源三、创建一个 Bootstrap 页面运行程序五、使用 Bootstrap 组件高级用法：使用 Thymeleaf 和 Bootstrap使用CDN加速加载Bootstrap资源使用Thymeleaf Layoutsindex.html 一、添加 Bootstrap 依赖在 pom.xml 文件中添
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2023-06-14 16:55:05
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一、基本支持
通常我们整合Spring和struts2的目的是让Spring来管理struts2的控制器。也就是说把Action交由Spring来管理，利用IOC的特性把Action注入到业务逻辑中。
为此Spring提供了相应的监听器。通过注册 Servlet 监听器 ContextLoaderListener, Web 应用程序可以加载 Spring 的ApplicationContext 对
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2023-09-20 10:51:20
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kafka一、简介1.1、场景选择，与其他mq相比1.2、应用场景1.2.1、流量消峰1.2.2、解耦1.2.3、异步通讯1.3、消息队列的两种模式1.3.1、点对点模式1.3.2、发布/订阅模式1.4、Kafka 基础架构二、安装部署2.1、安装包方式2.2、docker安装方式2.3、docker安装kafka-map图形化管理工具三、Kafka 命令行操作3.1、主题命令行操作3.2、生产
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2023-08-04 13:55:42
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一、前言 首先说明一下，这个框架的整合可能对大神来说十分容易，但是对我来说十分不易，踩了不少坑。虽然整合的时间不长，但是值得来纪念下！！！我个人开发工具比较喜欢IDEA，创建的springboot的java工程再引入scala的library之后当前工程即可创建java文件又可创建scala文件，这个一个工程里可采用java+scala双语言来开发。用了这个框架搭建成功后给我们开发spark代码
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2023-07-11 18:25:43
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SpringSource发布了Spring for Apache Hadoop 1.0。 开发者能够通过它编写基于Spring Framework的Hadoop应用，还能很容易地与Spring Batch和Spring Integration集成。Spring for Apache Hadoop是Spring Data大型项目的一个子项目，它基于开源的Apache 2.0许可发布。Hadoop应用
spring-boot集成Apache ShardingSphere 5.0.0 初识 文章目录spring-boot集成Apache ShardingSphere 5.0.0 初识一、前言二、与spring-boot集成实现（分库、分表）1.建表语句2.pom.xml3.application.yml4.CURD 一、前言官方文档Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据
0.背景为什么会想到把这三个整合在一起? 当然是工作中遇到不舒服的地方。最近数据的需求特别多，有时候自己定位问题也经常要跑数据，通常就是spark+scala的常规画风。虽然是提同一个jar包，但执行的每个包的路径都不一样，这就导致我要不断的去改脚本，很不舒服。提交spark job的画风通常是这样子的：spark-submit --cluster hadoop-spark2.0 \
本文以单机的环境演示如何将Kafka和Spring集成。
单机的环境最容易搭建， 并且只需在自己的PC上运行即可， 不需要很多的硬件环境，便于学习。 况且，本文的目的不是搭建ZooKeeper的集群环境， 而是重点介绍Kafka和Spring的应用。
具体的软件环境如下：
OS: CentOS 6.4 Zookepper： zookeeper-3.4.6 Kafka：
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
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
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
