大数据程序员必会之Spark框架上的实时流计算框架SparkStreaming
如今在大数据的世界里，Spark可谓是众所周知，风光无限了。在批处理领域取得巨大成功后，Spark开始向流计算领域进军，于是诞生了Spark Streaming。Spark Streaming是建立在，提供了可扩展、高吞吐和错误容忍的实时数据流处理功能。
如何在IDEA IDE 开发环境中直接以 Yarn 方式提交Spark 代码到远端 Yarn集群运行
IDEA IDE 中直接以Yarn 方式调试Spark 程序，无需打包上传
Spark结课总结
在程序运行过程中值不会发生变化的量为常量或值，常量通过val关键字定义，常量一旦定义就不可更改，即不能对常量进行重新计算或重新赋值。数组是一种存储了相同类型元素的固定大小的顺序集合，Scala定义一个数组的语法格式如下。var arr:Array[String] = Array(元素1,元素2,…)
使用Spark进行高效数据清洗与预处理
1.背景介绍在大数据时代，数据清洗和预处理是数据分析和机器学习的关键环节。Apache Spark作为一个高性能、易用的大数据处理框架，可以帮助我们更高效地进行数据清洗和预处理。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体最佳实践：代码实
Hadoop伪分布式安装
2 查看Linux是否安装java jdk如果查询有其他java版本，则需要卸载rpm -e --nodeps 查询的包名3.cd至上传目录tar 指令解压:tar -zxvf jdk-8u361-linux-x64.tar.gz重命名为jdk（方便配置环境变量）mv jdk1.8.0_361/ j
Spark总结
Spark是Apache软件基金会下的一个开源大数据处理框架，它最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发。Spark提供了一个快速、通用的大规模数据处理引擎，具有内存计算的优势，使得它能够比传统的基于磁盘的数据处理系统（如Hadoop MapReduce）快得多。内存计算：Spark的主要优势之一
Spark进阶（五）Spark的安全和权限管理
学习如何配置Spark的安全认证和权限管理，以保护Spark集群和应用程序的数据和资源安全。
【Gluten】Spark 的向量化执行引擎框架 Gluten
Gluten 项目主要用于“粘合” Apache Spark 和作为 Backend 的 Native Vectorized Engine。Backend 的选项有很多，目前在 Gluten 项目中已经明确开始支持的有 Velox、Clickhouse 和 Apache Arrow。通过使用Nati
头歌：Spark GraphX—寻找社交媒体中的“影响力用户”
Spark GraphX中提供了方便开发者的基于谷歌Pregel API的迭代算法，因此可以用Pregel的计算框架来处理Spark上的图数据。GraphX的Pregel API提供了一个简明的函数式算法设计，用它可以在图中方便的迭代计算，如最短路径、关键路径、n度关系等，也可以通过对一些内部数据集
Spark-RDD / DataFrame
1、：你可以使用方法从一个已有的 Scala 集合（如数组或列表）中创建。：你可以使用 Spark 提供的各种数据源来创建 RDD，比如文本文件、序列文件、JSON 文件、CSV 文件等。：你可以通过对已有的 RDD 进行各种转换操作来创建新的 RDD。
实验四 Spark Streaming编程初级实践
数据流：数据流通常被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合，是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列。通过对流数据处理，可以进行卫星云图监测、股市走向分析、网络攻击判断、传感器实时信号分析。
Spark中方法运用
spark.read的具体操作，在创建Dataframe之前，为了支持RDD转换成Dataframe及后续的SQL操作，需要导入import.spark.implicits._包启用隐式转换。Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象结构叫做DataFrame的
spark方法
Spark是一个开源的、大规模的、快速的数据处理引擎，专为大规模数据处理而设计。它提供了一个统一的编程模型来处理批处理、交互式查询、实时流处理和图计算等多种类型的数据处理任务。Scala源自Java，构建在JVM之上，与Java兼容、互通。Scala的优势：1.多范式编程：(1)面向对象编程：每个值
spark
在进行处理时，reduceByKey()方法将相同键的前两个值传给输入函数，产生一个新的返回值，新产生的返回值与RDD中相同键的下一个值组成两个元素，再传给输入函数，直到最后每个键只有一个对应的值为止。使用flatMap()方法时先进行map（映射）再进行flat（扁平化）操作，数据会先经过跟map
Spark总结
导论(基于Hadoop的MapReduce的优缺点）MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它将数据处理过程分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，
Docker搭建hadoop和spark集群
在宿主机器的浏览器输入0.0.0.0:8080 就可以查看spark集群的运行状况。在宿主机器的浏览器输入0.0.0.0:8080 就可以查看spark集群的运行状况。6.拉取的镜像的环境变量默认配置在/etc/profile中。6.拉取的镜像的环境变量默认配置在/etc/profile中。选择co
spark上如何终止目前正在运行的任务
命令提交任务，并通过 Spark Web UI 监控任务的执行状态。如果想要终止正在运行的 Spark 任务，可以在 Spark Web UI 中找到该任务，并点击“Kill”按钮来停止该任务的执行。是 Spark 应用程序在 YARN 上的应用 ID，可以在 Spark Web UI 或者命令行中
Spark编程基础详细总结
第二种方式生成的RDD中保存的是T的值，Seq［String］部分的数据会按照 Seqf（T,Seq［String］）的顺序存放到各个分区中，一个 Seq［Stringl对应存放至一个分区，并为数据提供位置信息，通过preferredLocations0方法可以根据位置信息查看每一个分区的值。（2）
使用Intellij idea编写Spark应用程序(Scala+Maven)
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。这里介绍IntelliJ IDEA和Maven的组合使用方法。IntelliJ IDEA和SBT的组合使用方法，请参考“使用Intellij Idea编写Spark应用程序（Scala+SBT）”。
Spark AQE 导致的 Driver OOM问题
因为原则上来说，如果没有开启AQE之前，一个SQL执行单元的是属于同一个Job的，开启了AQE之后，因为AQE的原因，一个Job被拆成了了多个Job，但是从逻辑上来说，还是属于同一个SQL处理单元的所以还是得归属到一次执行中。类在内存中存放着 一个整个SQL查询链的所有stage以及stage的指标
