如何实现Spark编程案例
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现一个Spark编程案例。在这个过程中，我将指导你完成每一步所需的代码，并解释这些代码的作用。
## 流程
下面是整个流程的简要概述，请仔细阅读：
```mermaid
flowchart TD
A[设置Spark环境] --> B[导入必要的库]
B --> C[创建SparkSession]
原创
2023-12-21 10:25:18
32阅读
读者可以使用RDD的编程API完成这些小练习题，并输出结果。这些练习题基本可以在15行代码以内完成，如果遇到困难，建议回看上一节RDD的API介绍。完成这些练习题后，可以查看本节后面的参考答案，和自己的实现方案进行对比。import findspark
#指定spark_home为刚才的解压路径,指定python路径
spark_home = "/Users/liangyun/ProgramFi
Spark Streaming的两个应用案例
原创
2021-07-12 16:38:32
280阅读
Spark Streaming的两个应用案例
原创
精选
2023-10-19 11:31:49
222阅读
文章目录输出单科成绩为100分的学生ID使用union()合并多个RDD使用filter()进行过滤使用distinct()进行去重简单的集合操作intersection()subtract()cartesian()任务实现创建数据RDD通过filter操作过滤出成绩为100分的学生数据，并通过map提取学生ID通过union操作合并所有ID，并利用distinct去重输出每位学生所有科目的总成
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2023-11-02 14:15:24
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本期内容：Java开发DataFrame实战Scala开发DataFrame实战 Spark1.3开始大多数SparkSQL都基于DataFrame编程。因为DataFrame高效且功能强大。SparkSQl作为一个分布式查询引擎。SparkSQL一般都和Hive一起使用。Java开发Spark应用程序的原因：Java为核心更傻瓜，更易理解 中有HiveContext子类
目录入门RDD编程指引创建rdd集合，可以将rdd看做是spark分布式环境下的list读取文件RDD操作转换transform：生成了新的RDD行动action：汇总所有结果返回驱动程序缓存打印部分记录共享变量累加器创建累加器构造累加器留意惰性(spark2.4.0中疑似取消了，因为以下代码在spark2.4.0中测试返回了正常结果)入门val textFile = sc.textFile("/
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2023-10-11 03:18:14
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测试数据:192.168.88.1 - - [30/Jul/2017:12:53:43 +0800] "GET /MyDemoWeb/ HTTP/1.1" 200 259192.168.200 713192.168.88.1 - - [30/J...
0.前言这次的学习内容是，在eclipse里用java编写spark程序。相关jar包用maven来管理。程序实现笔记7一样的内容，做一个README.md文件的单词计数，并打印出来，这次只做单机下运行，集群模式可以参考Spark学习笔记7的内容完成。1.安装eclipse1.1下载eclipse下载地址如下： http://www.eclipse.org/downloads/ 我的是64位的m
概述与Spark建立连接初始化Spark使用Shell 概述总体来说，每个Spark应用程序都包含一个驱动程序，运行了用户的main函数并且在集群上执行多种并行操作。Spark提供的主要抽象就是弹性分布式数据集（RDD），它是跨节点的元素集合，可以并行操作。RDD可以由Hadoop文件系统（或者其它Hadoop支持的文件系统）的文件创建，也可以通过转换驱动程序中已存在的Scala集合创建。用户可
1、创建一个1-10数组的RDD，将所有元素*2形成新的RDD
2、创建一个10-20数组的RDD，使用mapPartitions将所有元素2形成新的RDD
3、创建一个元素为 1-5 的RDD，运用 flatMap创建一个新的 RDD，新的 RDD 为原 RDD 每个元素的 平方和三次方 来组成 1,1,4,8,9,27..
4、创建一个 4 个分区的 RDD数据为Array(10,20,
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2023-10-13 22:32:50
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需求：根据 jsp 文件的名字，将各自的访问日志放入到不同的分区文件中，如下：生成的分区文件例如：part-00000 文件中的内容：只包含了 ja
原创
2023-10-26 10:45:38
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RDD编程在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运
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2023-09-28 00:58:46
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一、简介RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的
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2023-08-18 22:47:18
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# Spark案例介绍及示例
## 什么是Spark
Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，可以用于大规模数据处理、机器学习等任务。它提供了丰富的API，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等模块，使得用户可以方便地进行数据处理和分析。
Spark基于内存计算，可以比传统的MapReduce处理框架更快地处理数据。它支持多种数据源，包括HDFS、HBas
当我对Scala（Spark的编写语言）感兴趣时，我在2013年底首次听说了Spark。 一段时间后，我做了一个有趣的数据科学项目，试图预测《泰坦尼克号》的生存情况 。 事实证明，这是进一步介绍Spark概念和编程的好方法。 我强烈建议有志向的Spark开发人员寻找入门的地方。 如今，Spark已被Amazon，eBay和Yahoo!等主要公司采用。 许多组织在具有数千个节点的群集上运行S
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2024-01-09 13:12:09
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  其实小编写这篇文章的目的就是，前两天突然对spark心血来潮，想重温一下scala编写spark，知识嘛要温故知新，虽然现在写的比较少，但是平时花一小时复习复习，看看官网，对知识的巩固和深入有莫大的好处，于是乎小编就从网上搜了搜关于spark的一些入门案例，搜了半小时发现，基本上都是Wordcount，或者一些简单的调用API，让小编实在有些无从下手，于是乎小编就突发奇想，
原创
2019-05-19 10:13:59
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本文将会介绍四个Demo案例，分别是updateStateByKey算子的使用，SparkStreaming写入MySQL，窗口函数使用和黑名单过滤。。。案例一、updateStateByKey算子的使用首先先看一下updateStateByKey的介绍 这个算子可以在保持任意状态下去更新信息，但是有两个要求：状态可以是任意类型定义状态的更新，要用函数指定更新前的状态和更新后的状态需求：统计到目前
一个Spark应用开发的简单例子这个实验楼上的项目题目是某年《高校云计算应用创新大赛》里的最后一道题，题目是莎士比亚文集词频统计并行化算法。下面是我通过实验楼的教程的学习记录。目录一个Spark应用开发的简单例子我需要做的准备工作复习编程模型项目准备题目的具体描述啥是停词表资源下载开搞初始化_spark启动_创建基本对象_创建RDD我需要做的准备工作复习编程模型Spark 上开发的应用程序都是由一
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2023-07-18 22:56:18
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Spark练习题数据Spark练习题的数据可以通过URL链接下载，均是免费！然后再项目中新建一个data目录，将数据放在data目录下学生信息表(data/students.txt)：学生分数表(data/score.txt)：学生科目表(data/subject.txt)：依赖pom.xml文件需要导入的依赖<dependencies>
<!-- https://mvn
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2023-10-21 10:06:11
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