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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SpringBoot 整合 Mybatis一、SpringBoot创建项目二、添加相关依赖2.1打开pom.xml文件 -> 使用EditStarter 插件添加依赖2.2添加的依赖三、配置yml配置文件3.1将.properties配置文件修改成.yml配置文件3.2 配置内容3.3创建目录结构四、创建简单数据库,表4.1使用Navicat For Mysql 可视化工具创建数据库4.2
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2023-09-18 23:18:39
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大家好呀，我是阿瞒，感谢大家收看我的博客，今天给大家带来的是一个众所周知的推荐系统的小demo，废话不多说，上才艺！！！首先简单的看一下项目结构，很简单。你得会创建SpringBoot项目详细教程走这个链接，写得非常详细了IDEA 如何快速创建 Springboot 项目1.SparkApplication：SpringBoot的启动类package com.study;
import org.
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2023-12-29 23:04:40
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# 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
# Spring Boot与Spark整合指南
在大数据开发中，Spring Boot和Apache Spark是两个非常流行的框架。Spring Boot用于构建微服务，而Spark则用于处理大规模数据。本文将指导您如何将这两个框架整合在一起，以便高效地开发数据驱动的应用程序。我们将通过以下步骤完成整合：
## 整合流程
| 步骤 | 说明 |
|
原创
2024-08-14 05:36:41
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# Spring Boot 整合 Spark 教程
在大数据处理的浪潮中，Apache Spark 因其高性能且易用的特性而广受欢迎。而 Spring Boot 则为构建微服务提供了灵活性和简便性。将二者整合能够帮助开发者构建高效的应用系统。接下来，我们将通过一系列步骤教会你如何实现 Spring Boot 整合 Apache Spark。
## 整体流程
以下是实现 Spring Boot
原创
2024-10-04 05:39:22
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一：版本预备：Scala :2.11 版Spark: 2.2.3 版二：版本之间的差异： Spark 2.x 版中将使用Dataset 取代Spark 1.x 版 DataFrame三：项目工程搭建构建一个SpringInitializr 项目在pom.xml 文件中添加依赖<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupI
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2023-11-29 09:06:39
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在云服务器上做的，由于白嫖的云服务器性能比较差，就设计了如下架构。功能与设计(大数据集群+架构设计+功能分析与设计) 总体架构图 功能： 订单成交量统计分析 历史成交总金额 热门分类的实时和离线统计分析 热门商品的实时和离线统计分析 活跃用户统计分析项目实现SpringBoot tmall商城部署在服务器git拉取tmall springboot项目到本地，配置mysql，创建对应数据库，运行sq
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2023-12-19 17:27:02
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# Spring Boot整合Spark GraphX
## 引言
Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，而GraphX是Spark的一个图计算库，用于处理大规模图形数据。Spring Boot是一个轻量级的Java框架，用于快速构建独立的、生产级别的Spring应用程序。本文将介绍如何在Spring Boot应用中整合Spark GraphX，并给出代码示例。
## 准备工作
原创
2024-01-10 05:51:31
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介绍官网：https://www.activiti.org/一 、工作流介绍1.工作流（workflow） 就是通过计算机对业务流程自动化执行管理，它主要解决的是“使在多个参与这之间按照某种预定义规则自动化进行传递文档、信息或任务的过程，从而实现某个预期的业务目标，或者促使目标的实现。”2.BPM BPM(Business Process Management),即业务流程管理，是一种规范化的构造
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2023-09-17 15:10:27
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# Spring Boot 整合 Spark 模块
在当今大数据时代，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，因其高性能和易于使用而受到广泛欢迎。而Spring Boot则使得开发Java后端服务更加高效和简单。将这两者结合，可以让我们更加灵活地处理大数据任务。本文将探讨如何将Spring Boot与Spark结合，提供代码示例，并帮助大家理解整合的过程。
## 1. 环境搭建
原创
2024-09-22 05:06:16
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Apache Spark 快速入门Interactive Analysis with the Spark ShellBasicsMore on RDD OperationsCachingA Standalone App in ScalaA Standalone App in JavaA Standalone App in PythonRunning on a ClusterIncluding Y
Spark安装：厦大数据库实验室Spark安装Scala安装：厦大数据库实验室Scala安装相应软件的安装环境：
jdk 1.8.0_161scala 2.12.12spark 2.4.7maven 3.6.3zookeeper 3.6.1kafka_2.12-2.5.0apache-tomcat-8.5.61nginx-1.17.10.tar.gzjdk的安装在 /usr/local/ 下创建
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2024-08-06 18:30:53
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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：  
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2024-04-29 15:40:50
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目录背景准备工作主要流程效果截图主要代码外部引用 背景一直很好奇web后台如何启动Spark应用程序，查找Api后发现可以使用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher来做到这一点。我想得动手测试一下，而且要做的体面一些，所以搞个简易的web工程吧，顺便学习熟悉一下使用springboot框架。在这里将整个折腾的过程记录下来准备工作1. 搭建hadoop集群，
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2023-12-20 15:50:26
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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
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2023-11-28 10:56:16
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需求描述：前后端分离系统，用SpringBoot整合Spark API,调用大量数据（几百GB，上TB）进行处理计算，单机环境难以达到性能要求，此，需整合直接调用spark跑程序，且在集群跑…在此，一台测试服务器模拟，搭建伪分布spark集群，用standalone模式运行。 文章目录一、集群环境二、项目配置环境 一、集群环境包版本：
1.java1.8
2.spark 2.3.1
3
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2023-11-23 22:56:10
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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、Nacos基础简介1、概念简介Nacos 是构建以“服务”为中心的现代应用架构，如微服务范式、云原生范式等服务基础设施。聚焦于发现、配置和管理微服务。Nacos提供一组简单易用的特性集，帮助开发者快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据及流量管理。敏捷构建、交付和管理微服务平台。2、关键特性动态配置服务服务发现和服务健康监测动态 DNS 服务服务及其元数据管理3、专业术语解释命名空间用于进行
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2024-01-15 21:00:29
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# Spring Boot 整合 Spark 2 的指南
在现代数据处理中，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它能够高效处理海量数据。而 Spring Boot 是一个简化 Java 应用程序开发的框架，它可以加快开发速度。将这两者结合起来，可以让我们轻松创建强大的数据处理应用程序。本文将为您讲解如何将 Spring Boot 与 Spark 2 整合，并提供一些代码示例。
