基础原则：：RDD Lineage 设计、算子的合理使 用、特殊操作的优化等。1、避免创建重复的RDD1.1、原理概述 对于同一份数据，只应该创建一个 RDD，不能创建多个 RDD 来代表同一份 数据。开发细节：我们在开发一个 Spark 作业时，首先是基于某个数据源（比如 Hive 表或 HDFS 文件）创建 一个初始的RDD；接着对这个 RDD 执行某个算子操作，然后得到下一个 RDD；以此类
spark是一个基于内存的计算框架。它集成了离线批处理，sql类处理，实时处理/流式计算、机器学习和图计算计算模式。所以spark程序的优化对于spark执行效率来说是非常的重要的。1、1 开发调优开发调优首先需要了解一些spark开发的基本设计原则：（1）RDD lineage 设计；（2）算子的合理使用；（3）特殊的操作使用；在实际开发中需要结合自己的业务，来合理、灵活的开发程序；1、2 原则
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2024-02-26 06:26:47
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Spark基本开发流程
Spark 的层次 开发视角多涉及两种层面。 1.一种是Spark自身的开发， 这类开发涉及到Java和Sala以及一些底层的源码。了解这些内容，主要用于底层框架的开发以及针对Spark的二次开发，也就是Spark架构设计与实现。要求
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2023-08-03 11:15:47
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3.2 构建Spark的开发环境无论Windows或Linux操作系统，构建Spark开发环境的思路一致，基于Eclipse或Idea，通过Java、Scala或Python语言进行开发。安装之前需要提前准备好JDK、Scala或Python环境，然后在Eclipse中下载安装Scala或Python插件。3.2.1 准备环境准备环境包括JDK、Scala和Python的安装。1.安装JDK（1）
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2023-10-30 14:15:01
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Scala是一门以JVM为目标运行环境并将面向对象和函数式编程语言的最佳特性结合在一起的编程语言,此课程是大数据框架Spark的前置课程：1， Spark框架是采用Scala语言编写的，精致而优雅。要想成为Spark高手，你就必须阅读Spark的源代码，就必须掌握Scala；2，
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2023-11-21 21:27:07
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# Spark项目开发指南
## 1. 确定项目需求
在开始一个Spark项目开发之前，首先需要明确项目的需求和目标，确定要解决的问题是什么，以及项目的功能和特性。
## 2. 设计数据架构
根据项目需求，设计数据的存储和处理架构，确定数据的格式和存储位置。
## 3. 开发数据处理逻辑
编写Spark程序，实现数据的处理和分析，包括数据的读取、转换、清洗、计算等操作。
```mar
文章目录Spark内存计算框架Spark CoreRDD 基本介绍1. 什么是 RDD？2. RDD的五个主要特性3. 基于词频统计剖析Spark中的算子1. Transformation算子2. Action算子3. Shuffle算子RDD的创建方式1. 通过已存在的scala集合创建2. 加载外部数据源构建3. 从其他RDD转换得到新的RDD常见算子介绍1. map2. mapPartit
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2023-08-22 23:40:28
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【导读：数据是二十一世纪的石油，蕴含巨大价值，这是·情报通·大数据技术系列第[73]篇文章，欢迎阅读和收藏】1 基本概念无论 Windows 或 Linux 操作系统，构建 Spark 开发环境的思路一致，基于 Eclipse 或 Idea ，通过 Java 、 Scala 或 Python 语言进行开发。安装之前需要提前准备好 JDK 、 Scala 或 Python 环境，然后在 Eclips
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2023-08-21 20:46:47
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Spark 是一种专门用于交互式查询、机器学习和实时工作负载的开源框架。 它没有自己的存储系统，但会在其他存储系统，如 HDFS，或其他热门存储，如 Amazon Redshift 、 Amazon S3 、Couchbase、Cassandra 等之上运行分析。val service = new UsersService
//读取整个表
val allRdd:RDD[Users] = ser
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2023-11-24 10:37:13
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一、简介Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。在Spark内部，Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些。Spark SQL如今有了三种不同的API：SQL语句、DataFrame API和最新的Dataset API。不过真正运行计算的时候
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2023-11-20 00:38:09
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# 学习如何实现Spark大数据开发项目的指南
在当今数据驱动的时代，Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理框架，广泛用于数据分析和处理任务。在本文中，我将逐步教你如何实现一个简单的 Spark 大数据开发项目，包括必要的步骤、代码实例及其注释。我们将以处理 CSV 文件数据为例，来展示整个流程。
## 流程概述
下面是实现 Spark 大数据开发项目的流程步骤：
| 步骤
(1)初学者对于spark的几个疑问http://aperise.iteye.com/blog/2302481(2)spark开发环境搭建http://aperise.iteye.com/blog/2302535(3)Spark Standalone集群安装介绍http://aperise.iteye.com/blog/2305905(4)spark-shell 读写hdfs 读写re
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2024-03-14 22:54:33
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1.参数设置spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 控制spark streaming消费kafka速度 spark.streaming.backpressure.enabled 打开背压消费速度是动态浮动的，上限由spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition决定 spark.streaming.stopGracef
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2023-11-20 11:16:49
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一.简介Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。现在形成一个高速发展应用广泛的生态系统。Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark 依然比MapReduce 更加高效（官方称其速度比MapReduce要快100倍）Spark 所提供的接口非常丰富
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2023-08-08 20:15:04
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1. 到 Apache Spark 的github 页面内点击 fork 按钮2. 你的github帐户中会出现 spark 这个项目3. 本地电脑上， 使用git clone [你的 spark repository 的 github 地址] 例如： 本地得到一个叫 spark 的文件夹4. 进入该文件夹，使用 添加 Apache/spark 的远程地址5.
文章目录一级目录二级目录三级目录Spark基础及架构一、认识Spark快速易用通用多种运行模式Spark 与Map Reduce 比较Spark 技术栈二、了解 Spark 架构与运行环境spark 环境部署2.1.2 Standalone 一级目录二级目录三级目录Spark基础及架构一、认识SparkApache Spark 是大数据领域最活跃的项目之一，其活跃度目前远超 Hadoop。特点是
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2023-09-30 13:29:11
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J2EE程序开发思路一、开发思路 1、MVC分层 首先要将应用程序分层，根据J2EE的MVC框架，哪些部分属于V(iew)层，哪些部分属于C(ontrol)层，哪些部分属于M(odel)层。各层之间采用何种方式进行调用。 2、框架的选择 &nbs
# Java项目开发技术路线
Java是一种广泛应用于企业级应用开发的编程语言，具有跨平台、面向对象等特点，在项目开发中被广泛采用。本文将介绍Java项目开发的技术路线，并通过代码示例展示其中的关键技术。
## 技术路线概述
在Java项目开发中，通常需要掌握以下关键技术：
1. **Java编程语言**：作为Java项目的基础，熟练掌握Java的语法、面向对象特性以及常用的类库是必不可少
原创
2023-12-24 04:01:25
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1、简介 Spark是一个统一的、用于大数据分析处理的、快速且通用的集群计算系统。它开创了不以MapReduce为执行引擎的数据处理框架，提供了Scala、Java、Python和R这4种语言的高级API，以及支持常规执行图的优化引擎。 Spark还支持包括用于离线计算的Spark Core、用于结构化数据处理的Spark SQL、用于机器学习的MLlib、用于图形处理的GraphX和进行实
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2023-11-29 09:03:28
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3.1 使用Spark Shell编写程序要学习Spark程序开发，建议首先通过spark-shell交互式学习，加深对Spark程序开发的理解。spark-shell提供了一种学习API的简单方式，以及一个能够交互式分析数据的强大工具，在Scala语言环境下（Scala运行于Java虚拟机，因此能有效使用现有的Java库）或Python语言环境下均可使用。3.1.1 启动Spark Shell在
