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。
Spark写数据到Kafka
例如，对于一个List对象list，可以通过下标来访问元素，实际上是调用了list的apply方法。)：当对象的apply方法具有参数时，可以通过将参数放入圆括号中来调用，例如obj(arg1, arg2)。在Scala中，apply方法是一种特殊的方法，可以在对象名后面使用圆括号调用，就像调用一个
Spark on Yarn安装配置
今天我们讲解Spark的安装配置，spark的部署分为两种，一种是Standalone模式，另一种就是on yarn 模式，我们这一节着重讲解on yarn 模式，因为符合生产活动，但也会提到Standalone模式。
Spark SQL函数详解：案例解析(第8天)
本文主要通过案例解析工作中常用的Spark SQL函数，以及应用场景
Spark的生态系统概览：Spark SQL、Spark Streaming
Spark SQL和Spark Streaming是Apache Spark生态系统中的两个核心组件，分别用于结构化数据处理和实时数据处理。了解它们的功能、适用场景和示例应用场景有助于更好地决策何时使用哪个组件。无论是处理大规模数据分析还是实时数据处理，Spark SQL和Spark Streami
基于Spark的淘宝数据分析学习案例
参考地址。
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。
