搭建单机伪分布式Hadoop+spark+scala
hdfs://master#注意这里是ip映射可改为自己的ip地址。/usr/local/src/hadoop/tmp
实验六 Spark机器学习库MLlib编程初级实践
数据集：下载Adult数据集(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult)，该数据集也可以直接到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载。//获取训练集测试集（需要对测试集进行一下处理，adult.data.txt的标签是>50K和50K.和
【pyspark速成专家】11_Spark性能调优方法2
Spark任务启动后，可以在浏览器中输入进入到spark web UI 监控界面。该界面中可以从多个维度以直观的方式非常细粒度地查看Spark任务的执行情况，包括任务进度，耗时分析，存储分析，shuffle数据量大小等。最常查看的页面是 Stages页面和Excutors页面。Jobs： 每一个Ac
大数据处理（选修）实验课：实验二 Spark Streaming实验
通过编写和执行基于Spark Streaming编程模型的wordcount程序，深入理解Spark Streaming的工作原理，并学会使用Spark框架进行大规模数据处理。
数据仓库技术及应用——概述
数据仓库是一种面向商务智能(BI) 活动（尤其是分析）的数据管理系统，它仅适用于查询和分析，通常涉及大量的历史数据。在实际应用中，数据仓库中的数据一般来自应用日志文件和事务应用等广泛来源。数据仓库的特点 / 优势。
Spark SQL【基于泰坦尼克号生还数据的 Spark 数据分析处理】
Spark SQL 数据分析案例【泰坦尼克号生还数据分析】
阿里云 EMR Serverless Spark 版开启免费公测
阿里云 EMR Serverless Spark 版是一款云原生，专为大规模数据处理和分析而设计的全托管 Serverless 产品。它为企业提供了一站式的数据平台服务，包括任务开发、调试、调度和运维等，极大地简化了数据处理的全生命周期工作流程。使用 EMR Serverless Spark 版，企
数据中台、数据仓库、数据湖的区别和关联
总结：这三者在实际应用中可能相互关联和融合，例如数据中台可以基于数据仓库或数据湖构建，而数据仓库也可以借鉴数据湖的技术和理念来优化其存储和分析能力。
spark第一篇简介
spark简介,安装以及初步使用
Spark Sql
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Spark Streaming的DStream与窗口操作
DStream是Spark Streaming的核心抽象，它代表了连续的数据流，可以从各种数据源创建，如Kafka、Flume、Socket等。DStream可以看作是一个高级别的抽象，它将实时数据流划分为一系列小的批次（micro-batch），每个批次包含一段时间内的数据。DStream上可以应
Spark中的Driver、Executor、Stage，2024年最新写给大数据开发软件工程师的3条建议
在 Spark 中，有多个概念和组件相互协作，以实现分布式数据处理。(img-2Aj9aXI6-1712533543442)]内容对你有帮助，可以添加VX：vip204888 （备注大数据获取）**
Spark SQL 多数据源操作（Scala）
文件中会对列加入统计信息: 包括列的 max, min, sum 等, 因此可以在 sql 查询时进行 RBO 中的谓词下推。本关任务：根据编程要求，完善程序，实现 Spark SQL 读取 ORC 格式的 Hive 数据表。本关任务：根据编程要求，编写 Spark 程序读取指定数据源，完成 Par
Spark大数据 Spark运行架构与原理
Spark大数据的运行架构与原理可以概括为以下几个方面：一、运行架构二、核心原理Spark的核心原理是将数据分散到多台计算机上并在这些计算机上并行执行计算任务，从而实现高效的数据处理和分析。
【Spark系列6】如何做SQL查询优化和执行计划分析
Apache Spark SQL 使用 Catalyst 优化器来生成逻辑执行计划和物理执行计划。逻辑执行计划描述了逻辑上如何执行查询，而物理执行计划则是 Spark 实际执行的步骤。
【scau大数据技术与原理2】综合性实验Spark集群的安装和使用——安装启动spark shell篇
Spark是一个分布式计算框架，常用于大数据处理。本次实验中，首先设计一个包含主节点和从节点的Spark集群架构，并在CentOS的Linux环境下进行搭建。通过下载并解压Spark安装包，配置环境变量和集群参数，部署Spark集群。接着言编写Spark应用程序，并将其打包通过spark-submi
基于spark的大数据分析预测地震受灾情况的系统设计
在本篇博客中，我们将介绍如何使用Apache Spark框架进行地震受灾情况的预测。我们将结合数据分析、特征工程、模型训练和评估等步骤，最终建立一个预测模型来预测地震造成的破坏程度，同时使用可视化大屏的方式展示数据的分布。我们使用了合并后的地震数据作为我们的数据集。
spark安装和编程实践（Spark2.1.0）
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Apache Spark简介与历史发展
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速、通用的计算引擎。本文深入介绍了Apache Spark，从其基本概念、历史发展、核心组件到生态系统的各个方面进行了详细的探讨。Spark作为一个快速、通用的大数据处理框架，具有高性能、多语言支持和丰富的内置库等优势，使其成为处理大规模数据的重要
【大数据】计算引擎：Spark核心概念
十分钟，一文讲明白复杂抽象的Spark核心概念。
