基于Spark的淘宝数据分析学习案例
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spark实验求TOP值
已知存在两个文本文件，file1.txt和file2.txt，内容分别如下：file1.txtfile2.txt以上两个文件所存储的数据字段的意义为：orderid, userid, payment, productid。
spark复习
5.构建一个机器学习流水线，首先要定义流水线中各个PipelineStage，称为工作流阶段，包括转换器和评估器，之后就可以按照具体的处理逻辑，有序组织PipelineStage并创建一个流水线。6.RDD编程中需要生成一个SparkContext对象，在Spark SQL编程中需要生成一个Sp
数据仓库技术与应用
然而，本地数据仓库的弹性较低，需要企业通过复杂的预测来确定如何扩展数据仓库，以满足未来需求。数据仓库能够集中、整合多个来源的大量数据，借助数据仓库的分析功能，企业可从数据中获得宝贵的业务洞察，改善决策。（1）外部表：因其指删除表时不会删除HDFS上的数据，安全性相对较高，且指定目录的特性，适合数据需
Spark spark-submit 提交应用程序
1、在集群不是特别大，并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下，用Standalone模式效率最高。2、Spark可以在应用间（通过集群管理器）和应用中（如果一个SparkContext中有多项计算任务）进行资源调度。
基于spark的音乐数据分析系统的设计与实现_基于spark的音乐数据分析系统的设计与实现的功能介绍
本文主要对音乐数据，进行分析，系统技术主要使用，1.对原始数据集进行预处理；3.使用python语言编写Spark程序对HDFS中的数据进行处理分析，并把分析结果写入到MySQL数据库；4.利用Spark MLlib进行数据和关系预测；5.利用IntelliJ IDEA搭建动态Web应用；6.利用p
大数据——大数据架构
大数据架构是关于大数据平台系统整体结构与组件的抽象和全局描述，用于指导大数据平台系统各个方面的设计和实施。数据平台层(数据采集、数据处理、数据分析)数据服务层(开放接口、开放流程、开放服务);6数据应用层(针对企业业务特点的数据应用)数据管理层(应用管理、系统管理)。
基于spark 程序用scala统计淘宝商品数据分析
从Spark的上手到最后的项目，整个过程我一路磕磕绊绊的时常遇到一些奇怪的问题，但是好在本人寻找bug的能力还不错，都一一得到了解决，后半期学习结束了，但我还需要继续花时间去学习，尤其是Hadoop的知识点，结合两者的实际应用去体会不同。三、导入要使用到的依赖包，有两个依赖包，一个是saprk_li
Spark RDD与算子详解:案例解析(第3天）
本文主要详解Spark RDD和工作中常用RDD算子；
Linux虚拟机环境搭建spark
大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新**
spark的搭建
Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了一个快速、通用和易于使用的计算引擎。Spark最初由美国加州伯克利大学AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。具体来说，Spark的优势包括：速度快：Spark能够快速进行数据读取、处
Windows下安装Spark（亲测成功安装）_windows spark，真香
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 [2]。现在形成一个高速发展应用广泛的生态系统。
实时大数据流处理技术：Spark Streaming与Flink的深度对比
Flink在流处理、状态管理和低延迟方面表现更优，而Spark Streaming在批处理和微批处理场景、以及成熟的生态系统支持方面有其独到之处。由于Flink的设计更加注重流处理，它能够为需要高吞吐量和低延迟的应用提供更优的支持。由于其广泛的社区支持和成熟的生态系统，提供了大量的库和API，使得开
基于Spark中随机森林模型的天气预测系统
使用Apache Spark和随机森林算法来构建一个天气预测系统。该系统将利用历史天气数据，通过机器学习模型预测未来的天气情况，特别是针对是否下雨的二元分类问题。
大数据技术与应用（Spark），2024年最新含面试题+答案
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Spark参数配置不合理的情况
通常 executor 堆外内存在 executor.cores=1 的时候，1g 足够了，正常来说最大值不超过 2g；，默认的 buffer 会在 64k 到 64m 动态伸缩，没有特殊需要不需要设置，如果数据比较大，设置。算法作业绝大多数是 rdd 操作，合理设置并行度，事半功倍，后面会专门介绍
【黑马程序员】PySpark学习
功能：map算子是将RDD的数据一条条处理（处理的逻辑基于map算子中接收的处理函数），返回新的RDD。PySpark的数据计算，都是基于RDD对象来进行的，RDD对象内置丰富的：成员方法（算子）功能：针对KV型RDD，自动按照key分组，然后根据你提供的聚合逻辑，完成数据的聚合操作。功能：对rdd
Spark Standalone模式部署
准备至少2台虚拟机，装好linux系统，我装的是Ubuntu20.04。
数据仓库面试题集锦（附答案和数仓知识体系(1)
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说1）
【大数据篇】Spark转换算子（Transformations）和行动算子（Actions）详解
Apache Spark 提供了大量的算子（操作），这些算子大致可以分为两类：转换算子（Transformations）和行动算子（Actions）。转换算子用于创建一个新的RDD，而行动算子则对RDD进行操作并产生结果。
