笔者使用的开发环境是IntelliJ IDEA Community Edition 2021.3.3 scala版本是2.11.8，与Spark2.0严格对应。在maven环境中导入scala框架 导入Scala框架 导入成功后在main/java
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2023-11-14 20:34:15
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Windows 平台上进行 Spark 实战的设置和应用。无论你是第一次接触 Spark，还是想要在 Windows 环境中建立一个高效的数据处理框架，希望这些内容能够帮助你快速上手。
## 环境准备
首先，我们需要为 Spark 的运行准备相关环境。下面列出了前置依赖的安装步骤和一个甘特图来帮助你规划这个过程。
### 前置依赖安装
确保你的系统已经安
SparkStreaming 案例实操一、环境准备1、pom 文件2、生产数据二、需求一：广告黑名单1) 思路分析2) 存放黑名单用户的表3) 存放单日各用户点击每个广告的次数4) 代码实现5) 优化三、需求二：广告点击量实时统计1、思路分析2、MySQL 建表代码实现四、需求三：最近一小时广告点击量1、 思路分析2、代码实现优化页面展示 一、环境准备1、pom 文件<?xml versi
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2023-11-19 07:03:52
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大家好我是一名数据科学与大数据专业的一名大二学生，对大数据处理和大数据分析很感兴趣，写博客只是记录我学习的过程，并且与大家分享学习经验！ 下面为大家带来运用spark运算框架对流数据进行词频统计案例！1、首先新建一个maven项目导入spark-streaming程序开发所需依赖<dependency>
<groupId>org.apache.spa
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2023-11-10 13:11:44
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1.Spark简单介绍什么是Spark? Spark是UC BerkeleyAmp实验室开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架 Spark VS MapReduceMapReduce ①.缺少对迭代计算以及DAG运算的支持 ②.Shuffle过程多次排序和落地，MR之间的数据须要
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2017-07-05 09:25:00
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文章目录Spark 案例实操一、数据准备二、案例需求需求1：Top10 热门品类说明需求说明代码示例代码优化（aex） Spark 案例实操一、数据准备在之前的学习中，我们已经学习了 Spark 的基础编程方式，接下来，我们看看在实际的工作中如何使用这些 API 实现具体的需求，这些需求是电商网站的真实需求，所以在实现功能前，我们必须先把数据准备好。 上面的数据是从数据文件中截取的一部分内容，表
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2023-09-25 09:40:24
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二，开发篇下面介绍本地spark开发的示例，虽然spark是处理大数据的，常常在大型计算机集群上运行，但本地spark方便调试，可以帮助我们学习相关的语法。打开idea, file=>new=>project=>选择scala工程，选择IDEA=>输入工程名(如test)，路径，JDK选刚刚安装的1.8，scala SDK选刚刚安装的scala-sdk-2.11.8(或者点
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2023-07-28 21:24:49
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总结与体会1.项目总结本次项目实现了Spark 单机模式Python版的安装;介绍了与Spark编程有关的一些基本概念.特别对RDD的创建、转换和行动操作做了比较详细的说明;对从RDD 到DataFrame的实现进行了案例训练，包括 json 文件、csv文件和普通文本文件生成 Spark DataFrame 的多种练习:详细讲解了Spark综合编程，特别对 Python可视化编程做了详尽的描述和
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2023-08-13 20:33:31
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Spark大数据分析与实战：Spark SQL编程初级实践一、安装Hadoop和Spark具体的安装过程在我以前的博客里面有，大家可以通过以下链接进入操作：提示：如果IDEA未构建Spark项目，可以转接到以下的博客：IDEA使用Maven构建Spark项目：二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2三、Spark SQL基本操作将下列JSON格式数据复
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2023-09-12 22:02:36
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Spark是基于Hadoop的大数据处理框架，相比较MapReduce，Spark对数据的处理是在本地内存中进行，中间数据不需要落地，因此速度有很大的提升。而MapReduce在map阶段和Reduce阶段后都需要文件落地，对于连续的数据处理，就需要写多个MapReduce Job接力执行。
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2023-05-26 06:19:17
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全文共10887字，预计阅读时间70分钟。第二章 Spark入门介绍与基础案例1. 第一步：下载Apache Spark安装包 1.1 Spark的目录和文件2. 第二步：使用Scale或者PySpark Shell 2.1 使用本地机器3. 第三步：理解Spark应用的概念
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2023-08-15 18:15:20
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在master节点上执行如下命令：/opt/hadoop/sbin/start-all.sh //启动hadoop集群
/opt/spark/sbin/start-all.sh //启动spark集群1.在master的/opt目录下新建file1.txt数据文件直接复制file1.txt:1,1768,50,155
2,1218,600,211
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4,3101,28
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2023-11-10 11:12:49
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# Spark Windows实现流程
## 1. 简介
Spark是一个快速、可扩展的分布式计算系统，可以处理大规模的数据集并实现高效的数据处理。Spark提供了许多强大的功能，其中之一就是窗口函数（Window Functions），它可以对数据进行分组、排序和聚合操作。本文将介绍如何在Spark中使用窗口函数。
## 2. Spark窗口函数流程
下面是在Spark中使用窗口函数的一
原创
2023-10-12 11:33:47
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## Spark Hive实战：利用Spark SQL与Hive进行大数据分析
在大数据生态中，Apache Spark和Apache Hive都是非常流行的工具。Spark因其高速的处理能力和灵活性而受到青睐，而Hive则是用于数据仓库和SQL查询的工具，便于分析和处理大规模数据。本文将结合Spark和Hive，通过实际代码示例，演示如何在Spark中使用Hive数据，以及如何进行基本的数据处
# Spark 实战教程：大数据处理的利器
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据分析、机器学习和流处理等领域。它以快速、易用而著称，特别适合于大规模数据处理。本文将为您介绍 Spark 的基本概念和实战代码示例，帮助您快速上手。
## Spark 基本概念
Spark 的核心是一个分布式计算框架，它能够在集群上并行处理数据。其主要组成部分包括：
- **RD
原创
2024-10-20 06:41:01
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hdoop spark 实战，以现代数据处理工具的力量推动数据分析与大数据技术的结合。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在实际项目中成功实现 hadoop 与 spark 的集成，并提供详细的操作步骤和技巧，以帮助你快速上手。
### 环境准备
首先，让我们确保环境正常运行。以下是一些前置依赖的安装内容，包括 Hadoop 和 Spark 的必备组件。
```bash
# 安装 Java
su
初始化操作spark shell: bin/pyspark 每个spark应用都由一个驱动器程序(driver program)来发起集群上的各种并行操作，驱动器程序包含应用的main函数，并且定义了集群上的分布式数据集，还对这些分布式数据集应用了相关操作，驱动器程序通过一个sparkcontext对象来访问spark(sc),这个对象代表对计算集群的一个连接。可以用它来创建
## Spark SQL实战
### 简介
Spark SQL是Apache Spark的一个模块，提供了用于处理结构化数据的高级数据处理接口。它支持使用SQL语法进行查询，以及与DataFrame和DataSet API进行交互。Spark SQL在处理大规模数据时具有高性能和可扩展性。
本文将介绍如何使用Spark SQL进行数据处理和分析，并提供一些示例代码。首先，我们将简要介绍Spa
原创
2023-10-25 18:41:51
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在这个博文中，我将分享一个关于如何在 Spark 上进行实战项目的过程，涵盖了从环境准备到扩展应用的各个方面。这些执行步骤和配置详解能够帮助你更好地理解和实施 Spark 项目。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **硬件要求**
- CPU: 至少4核
- RAM: 至少8GB
- 硬盘: 至少50GB的可用空间
- **软件要求**
- Java 8或以上版本
# Spark实战Java
