Spark大数据处理第3页

深入探秘FlinkCDC：实时数据处理的新利器

在这样的大背景下，FlinkCDC应运而生，它作为一种强大的实时数据同步与处理工具，为大数据处理带来了全新的解决方案，在大数据生态体系中占据着举足轻重的地位。FlinkCDC，即FlinkCha

lucky_syq·2025-03-05 10:08

Spark是什么？可以用来做什么？

ApacheSpark是一个开源的分布式计算框架，专为处理大规模数据而设计。它最初由加州大学伯克利分校开发，现已成为大数据处理领域的核心工具之一。

Bugkillers·2025-03-05 10:37

spark 常见操作命令

配置虚拟机配置即让自己的虚拟机可以联网，和别的虚拟机通讯一、配置vm虚拟机网段。具体设置为：虚拟机左上角点击编辑→虚拟网络编辑器选择VMnet8，要改动两个地方（注意：它会需要管理员权限）：1.子网IP改成192.168.10.02.NAT设置→192.168.10.2让所有的VM配置的虚拟机使用NAT时，它们的网段都是一致的。注意:这里的第三个部分的10并不是固定的，我们自己可以约定，但是

小冻梨！！！·2025-03-05 10:07

PySpark实现获取S3上Parquet文件的数据结构，并自动在Snowflake里建表和生成对应的建表和导入数据的SQL

PySpark实现S3上解析存储Parquet文件的多个路径，获取其中的数据Schema，再根据这些Schema，参考以下文本，得到创建S3路径Stage的SQL语句和上传数据到Snowflake数据库的

weixin_30777913·2025-03-05 08:25

37.索引生命周期管理—kibana 索引配置

37.1背景引入索引生命周期管理的一个最重要的目的就是对大量时序数据在es读写操作的性能优化如通过sparkstreaming读取Kafka中的日志实时写入es，这些日志高峰期每天10亿+，每分钟接近100w

大勇任卷舒·2025-03-04 23:42

通过spark-redshift工具包读取redshift上的表

spark数据源API在spark1.2以后，开始提供插件诗的机制，并与各种结构化数据源整合。

stark_summer·2025-03-04 22:02

大数据面试临阵磨枪不知看什么？看这份心理就有底了-大数据常用技术栈常见面试100道题

4Spark和HadoopMapReduce的区别是什么？5如何在Spark中实现数据的持久化？6SparkStreaming的工作原理是什么？7如何优化Spark作业的性能？

大模型大数据攻城狮·2025-03-04 21:59

Spark复习八：简述Spark运行流程以及Spark分区以及简述SparkContext

1.简述Spark运行流程：1.构建SparkApplication的运行环境,启动SparkContext2.SparkContext向资源管理器(可以是Standalone,Mesos,Yarm)申请运行

IT change the world·2025-03-04 21:28

Spark使用Parqute存储方式有什么好处

列式存储：压缩效率和查询效率谓词下推存储层：查询数据块生态兼容性高：Spark，hadoop等都兼容

冰火同学·2025-03-04 21:27

初学者如何用 Python 写第一个爬虫？

大数据技术：涵盖Hadoop（HDFS）、Hive、Spark

ADFVBM·2025-03-04 16:19

14个Flink SQL性能优化实践分享

在大数据处理领域，ApacheFlink以其流处理和批处理一体化的能力，成为许多企业的首选。然而，随着数据量的增长，性能优化变得至关重要。

快乐非自愿·2025-03-04 15:40

Spark架构都有那些组件

Spark组件架构主要采用主从结构，分别是driver驱动器，Excutor执行器,和clusterManager集群管理器这个三个架构组件其中driver驱动器主要负责spark执行Excutor的任务分配

冰火同学·2025-03-04 11:37

hive-staging文件问题——DataX同步数据重复

所以会在相应目录下生成hive-staging文件；2.Hive-sql任务执行过程中出现异常，导致hive-staging文件未删除，未出现异常时，hive会自行删除hive-staging文件；3.使用spark-sqlonyarn

Aldebaran α·2025-03-03 23:38

避免Hive和Spark生成HDFS小文件

Hive和spark-sql是两个在常用的大数据计算分析引擎，用户直接以SQL进行大数据操作，底层的数据存储则多由HDFS提供。

穷目楼·2025-03-03 22:36

Python大数据处理实验报告（三）

实验目的本次实验的目的是练习使用Python编程语言和相关库进行网络爬虫和数据处理任务。具体来说，您将学习以下内容：使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来爬取当当网某一本书的网页内容，并将其保存为html格式文件。学习使用Python中的requests库和正则表达式来爬取豆瓣网上某本书的前50条短评内容，并计算评分的平均值。了解如何使用Python中的reques

小李独爱秋·2025-03-03 20:13

机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例

机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):任务类型:随机森林回归主要用于回归任务。

Mostcow·2025-03-03 18:01

强者联盟——Python语言结合Spark框架

引言：Spark由AMPLab实验室开发，其本质是基于内存的快速迭代框架，“迭代”是机器学习最大的特点，因此非常适合做机器学习。

博文视点·2025-03-03 12:15

Spark技术系列（三）：Spark算子全解析——从基础使用到高阶优化

Spark技术系列（三）：Spark算子全解析——从基础使用到高阶优化1.算子核心概念与分类体系1.1算子本质解析延迟执行机制：转换算子构建DAG，行动算子触发Job执行任务并行度：由RDD分区数决定（

数据大包哥·2025-03-03 12:11

大数据经典技术解析：Hadoop+Spark大数据分析原理与实践

ApacheHadoop和ApacheSpark是目前主流开源大数据框架。由于其易于部署、高容错性、并行计算能力强、适应数据量大、可编程、社区支持广泛等特点，大大提升了大数据应用的效率和效果。

AI天才研究院·2025-03-03 10:27

Spark核心之06：知识点梳理

spark知识点梳理spark_〇一1、spark是什么spark是针对于大规模数据处理的统一分析引擎，它是基于内存计算框架，计算速度非常之快，但是它仅仅只是涉及到计算，并没有涉及到数据的存储，后期需要使用

小技工丨·2025-03-03 07:03

Java应用实战：从入门到精通的全面指南

无论是企业级应用、移动应用开发，还是大数据处理、云计算平台，Java都扮演着举足轻重的角色。

听风吟丶·2025-03-03 05:53

【自学笔记】大数据基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录大数据基础知识点总览1.大数据概述2.大数据处理技术3.数据仓库与数据挖掘4.大数据分析与可视化5.大数据平台与架构6.大数据安全与隐私总结大数据基础知识点总览

Long_poem·2025-03-03 01:17

大数据处理实践探索 ---- 笔试面试题：ElasticSearch

ES中的倒排索引是什么？传统的检索方式是通过文章，逐个遍历找到对应关键词的位置。倒排索引，是通过分词策略，形成了词和文章的映射关系表，也称倒排表，这种词典+映射表即为倒排索引。其中词典中存储词元，倒排表中存储该词元在哪些文中出现的位置。有了倒排索引，就能实现O(1)时间复杂度的效率检索文章了，极大的提高了检索效率。加分项：倒排索引的底层实现是基于：FST（FiniteStateTransducer

shiter·2025-03-03 01:44

Airflow和PySPARK实现带多组参数和标签的Amazon Redshift数据仓库批量数据导出程序

设计一个基于多个带标签SQL模板作为配置文件和多组参数的PySPARK代码程序，实现根据不同的输入参数，用Airflow进行调度，自动批量地将AmazonRedshift数据仓库的数据导出为Parquet

weixin_30777913·2025-03-02 17:45

入门Apache Spark：基础知识和架构解析

介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，于2010年首次推出。

juer_0001·2025-03-02 08:19

Spark核心算子对比：`reduceByKey`与`groupByKey`源码级解析及生产调优指南

Spark核心算子对比：reduceByKey与groupByKey源码级解析及生产调优指南1.核心机制对比在Spark中，reduceByKey和groupByKey都是对键值对RDD（RDD[(K,

数据大包哥·2025-03-02 07:13

Flink架构体系：深入解析Apache Flink的架构与工作原理

Flink架构体系：深入解析ApacheFlink的架构与工作原理ApacheFlink是一种高性能、分布式、流式处理引擎，被广泛应用于大数据处理和实时分析场景。

雨中徜徉的思绪漫溢·2025-03-02 05:25

spark为什么比mapreduce快？

作者：京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快？

京东云开发者·2025-03-01 19:46

Spark 运行问题 java.lang.NoSuchMethodError 解决方案

一般情况，出现这种问题是因为scala和spark的版本不匹配，需要重新下载两者相匹配的版本。

@飞往你的山·2025-03-01 10:43

如何使用Spark Streaming将数据写入HBase

在SparkStreaming中将数据写入HBase涉及到几个步骤。以下是一个基本的指南，帮助你理解如何使用SparkStreaming将数据写入HBase。

Java资深爱好者·2025-03-01 05:02

Spark技术系列（一）：初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎

Spark技术系列（一）：初识ApacheSpark——大数据处理的统一分析引擎1.背景与核心价值1.1大数据时代的技术演进MapReduce的局限性：磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark

数据大包哥·2025-02-28 09:06

Spark之PySpark

PySpark是ApacheSpark的PythonAPI，它允许开发者使用Python编程语言进行大规模数据处理和分析。

james二次元·2025-02-27 18:01

pandas series 相加_Numpy和Pandas教程

-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。目录-numpy速成-Series-Da

weixin_39778393·2025-02-27 16:49

十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用

其中主要工作环节包括：♦大数据采集、♦大数据预处理、♦大数据存储及管理、♦大数据分析及挖掘、♦大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取

IT时代周刊·2025-02-27 14:00

Java中的堆外内存：DirectByteBuffer与Unsafe

堆外内存的使用场景广泛，尤其是在需要高性能、低延迟的应用中，如网络通信、文件IO、大数据处理等。

吴晓斌kobe·2025-02-27 12:48

华为MRS产品组件

MRS提供租户完全可控的一站式企业级大数据集群云服务（全栈大数据平台），轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。

QianJin_zixuan·2025-02-27 06:59

Hive SQL 使用及进阶详解

Hive将SQL查询转换为MapReduce、Tez或Spark等分布式计算任务，使得不熟悉Java编程的数据分析人员也能方便地处理大规模数据。二、HiveSQL基础使用（一）环境准备在

小四的快乐生活·2025-02-27 03:37

有哪些开源大数据处理项目使用了大模型

以下是一些使用了大模型的开源大数据处理项目：1.**RedPajama**：这是一个开源项目，使用了LLM大语言模型数据处理组件，对GitHub代码数据进行清洗和处理。

魔王阿卡纳兹·2025-02-26 19:02

HDFS是如何存储和管理大数据

HDFS（HadoopDistributedFileSystem，Hadoop分布式文件系统）是专为大数据处理而设计的分布式文件系统，具有高吞吐量、高容错性等特点，适用于大规模数据存储和管理。

python资深爱好者·2025-02-26 11:38

深入探索Spark MLlib：大数据时代的机器学习利器

ApacheSpark作为大数据处理的利器，其内置的机器学习库MLlib（MachineLearningLibrary）提供了一套高效、易用的工具，用于处理和分析海量数据。

concisedistinct·2025-02-26 10:59

Spark Streaming 容错机制详解

SparkStreaming是Spark生态系统中用于处理实时数据流的模块。它通过微批处理（micro-batch）的方式将实时流数据进行分片处理，每个批次的计算本质上是Spark的批处理作业。

goTsHgo·2025-02-26 04:20

Spark提交任务

1、Spark提交任务到Yarn1.1、DwKuduAppspark-submit--classcom.io.etl.dwkudu.DwKuduApp\--files/etl/etl-dwkudu/conf

docsz·2025-02-26 04:50

如何使用GraphX在Spark中进行图计算

GraphX是ApacheSpark的一个图计算框架，它允许开发者在分布式环境中进行大规模的图数据处理和分析。

python资深爱好者·2025-02-26 04:19

在Spark中如何配置Executor内存以优化性能

在Spark中，配置Executor内存以优化性能是一个关键步骤。