今天来认识一下无聊的spark和scala基础理知识
Spark 应用程序计算的整个过程可以调用不同的组件，如 Spark Streaming 的实时流处理应用、SparkSQL的即席查询、BlinkDB 的权衡查询、MLlib/MLBase 的机器学习、GraphX的图处理和SparkR的数学计算等。Scala 是一种纯粹的面向对象的语言，每个值都是
Spark SQL
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame的编程抽象，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
启动pyspark时：/usr/local/spark/bin/pyspark: 行 45: python: 未找到命令
启动pyspark时：/usr/local/spark/bin/pyspark: 行 45: python: 未找到命令的解决方法
IDEA软件中Scala配置安装教程（Spark计算环境搭建）
在com.atguigu.bigdata.spark.core 创建Scala class，命名为：Test ，选择object。在Java创建 new package，命名为：com.atguigu.bigdata.spark.core。print（“hello world”）进行验证，之后进行运
Spark的易用性：易用性工具和实践
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark是一个开源的大规模数据处理框架，它提供了易用性工具和实践，以便开发人员可以更轻松地处理大量数据。Spark的易用性是其吸引人的特点之一，因为它允许开发人员在短时间内构建和部署大规模数据处理应用程序。在本文中，我们将探讨Spark的易用性工具和实践，并
spark和scala环境安装与部署，有手就行
source /etc/profile使环境变量生效，接着scala -version查看是否安装成功，出现画线版本号即为成功。解压安装包 tar -zxvf /opt/scala2.12.12.tgz -C /opt/9.查看spark是否安装成功 返回主目录下输入spark-submit -
重生之开启大数据之路
有一个误区，Spark是基于内存的计算，所以快，这不是主要原因，要对数据做计算，必然得加载到内存，Hadoop也是如此，只不过Spark支持将需要反复用到的数据Cache到内存中，减少数据加载耗时，所以Spark跑机器学习算法比较在行（需要对数据进行反复迭代）。2.容易上手开发：Spark的基于RD
【Spark编程基础】实验一Spark编程初级实践（附源代码）
Line 类的第一个参数表示其位置，第二个参数表示另一个端点，Line 放缩的时候，其中点位置不变，长度按倍数放缩（注意，缩放时，其两个端点信息也改变了），另外，Line 的 move 行为影响了另一个端点，需要对move 方法进行重载。Circle 类第一个参数表示其圆心，也是其位置，另一个参数表
Spark-Scala语言实战（11）
今天开始的文章，我会带给大家如何在spark的中使用我们的键值对方法，今天学习键值对方法中的join,rightOuterJoin,leftOuterJoin三种方法。希望我的文章能帮助到大家，也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
Spark 安装（集群模式）
实际生产环境一般不会用本地模式搭建Spark。生产环境一般都是集群模式。下面就给出了安装集群模式的步骤。
Spark-Scala语言实战（13）
今天开始的文章，我会带给大家如何在spark的中使用我们的键值对方法，今天学习键值对方法中的fullOuterJoin，zip，combineByKeyy三种方法。希望我的文章能帮助到大家，也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
数据仓库的数据源与数据集成：实践与挑战
1.背景介绍数据仓库是企业和组织中的一个关键技术，它能够帮助企业和组织更有效地进行数据分析和决策。数据仓库的核心是数据源和数据集成。数据源是数据仓库中的基本数据来源，数据集成是将不同数据源集成到数据仓库中的过程。在本文中，我们将讨论数据仓库的数据源与数据集成的实践与挑战。我们将从以下几个方面进行讨论
使用Intellij idea编写Spark应用程序(Scala+SBT)
对Scala代码进行打包编译时，可以采用Maven，也可以采用SBT，相对而言，业界更多使用SBT。
学习了解Spark和Scala的理论知识以及安装部署
Spark 是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台之一。Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经
Spark+Flink+Kafka环境配置
Spark+Flink+Kafka环境配置
Spark-Scala语言实战（10）
今天开始的文章，我会带给大家如何在spark的中使用我们的RDD方法，今天学习RDD方法中的cartesian,subtract两种方法。希望我的文章能帮助到大家，也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。
大数据处理与分析-spark
比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase等。与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。b.RDD提供了一种
【Spark精讲】Spark任务运行流程
Spark精讲，Spark任务运行流程，Spark任务执行流程，client模式，cluster模式，yarn-client模式，yarn-cluster模式，master参数
Spark 部署与应用程序交互简单使用说明
在本章中，我们介绍了开始使用Apache Spark所需的三个简单步骤:下载框架，熟悉Scala或PySpark交互shell，掌握高级Spark应用程序概念和术语。我们快速概述了使用转换和操作来编写Spark应用程序的过程，并简要介绍了使用Spark UI来检查所创建的job、stage和task
集群上运行pyspark
一、PySpark应用背景大规模结构化数据处理要求；scala编写函数对开发人员接受度低，python的高度简化代码完美契合数据处理过程；和scala处理无任何性能上的差异；二、PySpark原理Spark是什么：分布式（集群部署），高性能（基于内存可缓存磁盘），高可用的基于RDD（分区的不可变的弹
