Apache Flink 和 Apache Spark详细介绍、优缺点、使用场景以及选型抉择？
Apache Flink 是一个用于分布式流处理和批处理的开源框架。它以实时数据处理和事件驱动的流处理著称，提供高吞吐量和低延迟的处理能力。
更改IDEA中的jdk版本
一直下载的jdk17，各软件也一直用的jdk17，由于学习spark课程会与jdk17冲突，则换为jdk1.8，即为java8注意：本文IDEAL已使用汉化包，如需要请在setting（设置）-plugins（插件）中下载，如图在官网（Java Downloads | Oracle 中国）上下载即可
【spark数据处理】文件上传+文件读取+文件筛选
对多列进行分组，并对每组进行聚合计数,这段代码首先创建了一个SparkSession实例，然后创建了一个包含三列（"columnName1", "columnName2", "col"）的DataFrame。hadoop fs -put /data/wenjian1.csv /data //上传
基于Spark的学情日志数据分析可视化系统
基于Spark的学情日志数据分析可视化系统
学习Spark的数据清洗与预处理
1.背景介绍数据清洗和预处理是数据科学和机器学习的基础，它们有助于提高模型的准确性和性能。在大数据领域，Apache Spark是一个流行的分布式计算框架，它可以处理大量数据并提供高性能的数据处理能力。在本文中，我们将探讨如何使用Spark进行数据清洗和预处理。1. 背景介绍数据清洗和预处理是指对原
基于Spark3.3.4版本，实现Spark On Yarn 模式部署
企业中的海量数据都会使用大数据相关计算框架进行分析处理，在早期大数据处理中，我们会选择使用MapReduce分析处理海量数据，MapReduce存在计算慢、代码编写复杂、不支持流式计算及性能上的一些问题，Apache Spark计算框架的出现解决了MapReduce计算框架以上各种问题，Apache
头歌：Spark任务提交
这段脚本首先将 project.jar 复制到 /root 目录下，然后切换到 /opt/spark/dist/bin 目录。在 begin 和 end 之间，使用 spark-submit 命令提交 Spark 程序，其中 --master local 指定了本地模式，--class Studen
Spark与Hadoop的关系和区别
Hadoop是一个由Apache基金会维护的开源分布式数据处理框架。Hadoop分布式文件系统（HDFS）：用于存储大规模数据的分布式文件系统。Hadoop MapReduce：用于分布式数据处理的编程模型和框架。Hadoop最初是为批处理任务设计的，适用于对大规模数据进行批处理分析。Spark与H
spark独立集群搭建
spark独立集群搭建
spark 实验二 RDD编程初级实践
请下载chapter4-data1.txt，该数据集包含了某大学计算机系的成绩，数据格式如下所示：Jim,,60……
从了解到掌握 Spark 计算框架（一）Spark 简介与基础概念
Spark 是一个基于内存的分布式计算框架，最初由加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发，后来捐赠给了 Apache 软件基金会。它提供了一个高效、通用、可扩展且易用的大数据处理平台，支持各种类型的应用，包括批处理、实时流处理、机器学习和图处理等。
Hadoop+Spark大数据技术（自命题试卷测试）
1. Hadoop 核心组件包括：A. HDFS 和 HiveB. HDFS 和 MapReduceC. HBase 和 SparkD. YARN 和 ZooKeeper2. HDFS 数据块存储方式的优势不包括：A. 文件大小不受单一磁盘大小限制B. 简化存储过程C. 提高数据访问速度D. 提高数
Spark搭建 Standalone模式详细步骤
Spark搭建 Standalone模式详细步骤
大数据分析：Hadoop与Spark实战
1.背景介绍大数据分析是现代数据科学和业务分析的核心领域。随着数据规模的不断增长，传统的数据处理技术已经无法满足需求。为了解决这个问题，Hadoop和Spark等大数据处理框架诞生了。Hadoop是一个开源的分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)的集合。它可以在大量节点上进
spark综测
/读取文件：使用 sc.textFile("file:///C:/Users/用户名/Desktop/text02.txt")读取本地文件系统中的"text02.txt"文件，将内容加载为一个RDD（弹性分布式数据集）。//读取文件：使用 sc.textFile("file:///C:/Use
spark的简单学习二
spark-sql，DSL，
Spark向量化计算在美团生产环境的实践
Apache Spark是一个优秀的计算引擎，广泛应用于数据工程、机器学习等领域。向量化执行技术在不升级硬件的情况下，既可获得资源节省和加速作业执行。Gluten+Velox解决方案为Spark换上了向量化执行引擎，本文将阐述美团在这一方向的实践和思考，希望对大家有所帮助或启发。
不想搭集群，直接用spark
需要用到spark的本地模式，根本用不到集群，就不想搭建虚拟机，hadoop集群啥的，很繁琐，最后写作业还用不到集群（感觉搭建集群对于我完成作业来说没有什么意义），所以才想办法在windows环境下，直接安装jdk、scala、spark等，使用spark的本地模式来写作业。
Hadoop+Spark大数据技术（微课版）总复习
Hadoop+Spark大数据技术（微课版）总复习
从0开始学人工智能测试节选：Spark -- 结构化数据领域中测试人员的万金油技术（三）
分布式计算的原理总结一句话就是：分而治之。所有的分布式软件都是分而治之的思路， 当数据量大到了单机无法承载的时候， 那么就利用上面的原理 ，把数据分布到不同的机器中。这样的架构也就可以支持横向扩展，也就是当存储软件的性能或者磁盘空间不够用时， 只要加机器就可以了。
