Spark Streaming一、概述http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.htmlSpark Streaming是Spark Core功能拓展，可以实现数据流的可扩展、高吞吐、容错处理。SparkStreaming处理的数据可以来源于多种数据源（如:Kafka、Flume、TCP套接字），这些数据流经过流式
1. 引入依赖包 <!-- in your <properties> block -->
<pulsar.version>2.8.0</pulsar.version>
<!-- in your <dependencies> block -->
<dependency>
<groupId>org.a
转载
2023-10-28 16:01:27
98阅读
最近在考虑Spark在消费Kafka 分区数据的过程中究竟反生了什么? 因为比较疑惑现有系统架构会不会遭遇这方面的瓶颈,遂决定去搞一把,一探究竟.关于Kafka做一下简短的总结,Kafka可参考附件1:多个TOPIC分布在多个Broker中每个TOPIC的数据以分区的方式分布在多个Broker中一个分区同时只能被一个Consumer消费同一个TOPIC允许被不同的Group重复消费,Group内不
转载
2023-08-10 17:28:22
50阅读
SpringBoot 集成ElasticSearch的几种方式 SpringBoot 集成ElasticSearch有两种方式，1）通过客户端 如JestClient 。优点：依赖包少。2) spring-data框架。优点：可应用框架提供的功能。 准备工作：docker安装elasticSearch、kibanaelasticSearch、kibana版本选取7.
转载
2023-07-07 11:47:45
401阅读
SpringBoot初始化模板基于 Java Web 项目的 SpringBoot 框架初始化模板，该模板整合了常用的框架，该模板适用于前后端分离项目启动开发，保证大家在此基础上能够快速开发自己的项目，同时也适合入门学习，本项目会由作者持续更新。SpringBoot初始化模板模板特点主流框架业务特性业务功能示例业务单元测试快速上手必须执行可选执行启动前端项目整合缓存服务整合系统缓存（Redis）整
# Spring Boot 集成 Apache Spark 的指南
随着大数据技术的快速发展，Apache Spark 在处理大规模数据方面越来越受到关注。将 Spark 与 Spring Boot 集成，可以让你在构建微服务时，轻松处理复杂的数据分析任务。本文将为你详细讲解如何实现这一集成。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看看整体的流程。下表总结了将 Spring Boot 和 Ap
# Spring Boot集成Spark实现大数据处理
## 概述
本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spark，实现大数据处理。我们将使用Spring Boot作为应用程序框架，Spark作为大数据处理引擎。
## 步骤
以下是实现Spring Boot集成Spark的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 第一步 | 创建Spring Boot项目
# Spring Boot集成Spark
## 简介
Spark是一个快速、通用的集群计算系统，可以处理大规模数据集并提供高效的数据处理功能。Spring Boot是一个用于构建独立的、生产级的Spring应用程序的框架。本文将介绍如何在Spring Boot项目中集成Spark，并提供代码示例。
## 为什么选择Spark
Spark相比传统的Hadoop MapReduce具有更高的速
推荐项目：SpringBoot-Spark —— 整合Spring Boot与Apache Spark的利器在这个数字化的时代，数据处理和分析成为了企业竞争力的关键要素之一。SpringBoot-Spark 是一个开源项目，旨在简化在Java环境中整合Spring Boot微服务框架和强大的大数据处理工具Apache Spark的过程。项目简介SpringBoot-Spark项目是一个示例应用，它
一、前言本篇博客将讲解三种spring boot集成elasticsearch的方法REST ClientJestSpring Data Elasticsearch Repositories二、Spring Data Elasticsearch Repositories方式1、引入pom依赖<dependency>
<groupId>org.springfram
转载
2023-10-15 20:48:48
50阅读
# 如何实现Spark安装集成SpringBoot
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作) --> B(安装Spark)
B --> C(配置Spark)
C --> D(编写SpringBoot应用)
D --> E(集成Spark)
E --> F(测试)
```
## 关系图
```mermaid
erDi
准备依赖包：mybatis-plus-boot-startermybatis-plus-generatormp6spy其中mybatis-plus-boot-starter是mybatis-plus的依赖集合，mybatis-plus-generator是代码生成器，mp6spy是sql分析器，pom文件添加如下：1.设置yml配置信息#Config
spring:
datasource:
1.pom.xml <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-hadoop</artifactId> <version>2.5.0.RELEASE</version></depen
转载
2021-05-31 10:45:00
409阅读
2评论
# Springboot集成Spark On Standalone
## 介绍
在大数据领域中，Spark已经成为一种非常流行的分布式计算框架。它提供了高效的数据处理和分析能力，能够处理大规模的数据集。而Spring Boot则是一种用于创建独立的、基于Spring的应用程序的框架。本文将介绍如何在Spring Boot应用中集成Spark On Standalone模式，实现分布式计算能力。
# 使用Spring Boot集成Spark SQL
在大数据处理领域，Apache Spark的出现为数据分析带来了革命性的变化。Spark SQL是Spark提供的一种用于处理结构化数据的模块，可以很方便地与Spring Boot结合，来构建数据处理应用。本文将详细介绍如何在Spring Boot项目中集成Spark SQL。
## 整体流程
在开始之前，我们先来了解一下整个集成的流程。
## Spring Boot 集成 Spark 框架的指南
在现代数据处理和分析中，Apache Spark扮演着至关重要的角色。将其与Spring Boot结合，我们可以构建强大的数据处理应用。在本文中，我将带领你一步一步地完成这个集成过程。
### 整体流程
为了更好地理解整个集成流程，我们可以将步骤梳理如下：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
# Spring Boot 集成 Spark 部署指南
集成 Spring Boot 和 Apache Spark 是一种常见的建立大数据处理应用的方法。通过这种整合，我们可以方便地构建强大的 Web 应用，并利用 Spark 的强大数据处理能力。在这篇文章中，我们将详细介绍如何实现这一过程，包括步骤和详细代码示例。
## 流程概述
以下是实现 Spring Boot 集成 Spark 的步
# Spring Boot 集成 Spark 和 HBase 的应用
在大数据技术的蓬勃发展中，Spring Boot、Apache Spark 和 HBase 是三个重要的组件。Spring Boot 提供了简化的应用开发体验，Apache Spark 是一个强大的分布式计算引擎，而 HBase 是一个可扩展的NoSQL数据库。本文将讨论如何结合这三者，构建一个简易的数据处理应用。
## 1
一、安装 Vue CLI二、构建前端项目1.通用方法2.使用 IDE (IntelliJ IDEA)三、Vue 项目结构分析1.概览2.index.html3.App.vue4.main.js前言简单地说，前后端分离 的核心思想是前端页面通过 ajax 调用后端的 restuful api 进行数据交互，而 单页面应用（single page web application，S
转载
2023-08-21 16:03:53
82阅读
【系统环境】Ubuntu18.04cuda10.2GeForce GTX 1650 今天部署的项目虽然名称上叫做second.pytorch，实际上是PointPillars的作者fork自SECOND项目，并作了改动之后形成的PointPillars项目代码。创建虚拟环境(base) ➜ ~ conda create -n sec
