hadoop集群搭建、spark集群搭建、pyspark搭建（linux+window）
linux和window上安装pyspark库。
Spark-Scala语言实战（6）
今天我会给大家带来如何在IDEA中导入jars包，以及使用SparkRDD，并正确使用它们同时也会给大家讲解一道实训题例。希望在本篇文章中，大家有所收获。也欢迎朋友们到评论区下一起交流学习，共同进步。
Spark读写MySQL数据库
使用Spark读写MySQL数据
Spark Map 和 FlatMap 的比较
本节将介绍Spark中map(func)和两个函数的区别和基本使用。
从零开始学习Spark大数据技术与应用
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，项目是用Scala进行编写。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLib、SparkR等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展
实时数据处理的流式计算框架：Apache Spark Streaming 与 Apache Flink 的实践
1.背景介绍随着互联网的普及和大数据时代的到来，实时数据处理变得越来越重要。实时数据处理技术可以帮助企业更快地响应市场变化，提高业务效率，提升竞争力。在大数据处理领域，流式计算是一个重要的技术，它可以实时处理大量数据，并在数据到达时进行分析和处理。Apache Spark Streaming 和 A
Pulsar 社区周报 | No.2024.03.08 Pulsar-Spark Connector 助力实时计算
关于ApachePulsarApache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。Gi
Spark实战-基于Spark日志清洗与数据统计以及Zeppelin使用
基于spark的数据清洗与统计，以及Zeppelin的配置与使用
基于 Spark 的电商用户行为分析系统
基于Spark的电商用户行为数据分析
Spark---创建DataFrame的方式
5、DataFrame是一个Row类型的RDD，df.rdd()/df.javaRdd()。3、DataFrame原生API可以操作DataFrame。4、注册成临时表时，表中的列默认按ascii顺序显示列。2、df.show()默认显示前20行数据。ErrorIfExists：如果存在就报错。1、
Spark_spark shell退出方式
本文介绍了四种退出Spark Shell的方式：使用退出命令、使用Ctrl+D组合键、使用系统命令和结束Shell进程。这些方式都可以有效地退出Spark Shell，并释放资源。在使用Spark Shell时，我们可以根据实际需求选择合适的退出方式。遵循良好的退出习惯，可以提高工作效率，同时避免资
Spark搭建日志，记录一些踩过的坑
本文记录在搭建hadoop与Spark的standalone模式中踩过的坑，有一定的借鉴作用
Spark概述
结构化数据：即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。非结构化数据：不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。5.MapReduce和Spark的区别（1）Spark的速度比MapReduce
大数据之 Spark 常用的端口号
7077，这是 Spark 在 Standalone 模式下的主节点（Master）与 Worker 节点通信的服务端口，客户端提交应用时也会连接此端口。：18080，历史服务器提供已完成作业的持久化存储和查询功能，用户可以在此端口下查看过去运行过的所有 Spark 应用的相关统计信息。：默认为 8
基于Spark的气象数据处理与分析
本实验采用Python语言，从网页爬取气象数据，并使用大数据处理框架Spark对气象数据进行处理分析，并对分析结果进行可视化。
Spark RDD 基本操作
下面以例子的方式详细介绍Spark RDD的这两种操作涉及的函数。
速速上车学Spark+Scala部署安装步骤
一、Spark是什么？sparkSpark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。Hadoop之父指出：大数据项目的MapReduce引擎的使用将下降，由取代。二、了解Spark的特点作为新一代轻量级大数据处理平台，SparkSpark是基于内存运行的而MapReduce是基
Spark内容分享(十八)：70个Spark面试题
Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的核心组件和功能，用于处理和分析大规模数据集。Spark Core：Spark的核心组件，提供了分布式任务调度、内存管理和错误恢复等基本功能。它还定义了RDD（弹性分布式数据集）的概念，RDD是Spark中的基本数据结构，用于表示可并行处理的数
使用Spark清洗统计业务数据并保存到数据库中
1）打开SpringBoot项目：BigData-Etl-KongGuan创建StreamingContext，设置拉取流的时间，准备读取Kafka数据。本地开发时Spark配置使用local[*]方式，设置成本地运行模式，放到集群中运行时需要修改为Yarn模式。该分支是，这里会用到一个类Spark
Spark-Scala语言实战（2）（在IDEA中安装Scala，超详细配图）
对一个真正想深入学习Scala的人来说，今天我会给大家带来如何在IDEA中安装Scala，了解IDEA。望在本篇文章中，大家有所收获。也欢迎朋友们到评论区下一起交流学习，共同进步。
