Spark简单的word count，计算，stream代码

最新推荐文章于 2025-05-21 15:52:24 发布
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#spark

博主使用本地搭建的SpringBoot与Spark项目进行整合时，遇到了RPC连接无法建立的问题。项目源码位于gitee仓库，详细记录了遇到的挑战及可能的解决方案。
Spark Streaming 实现 word count
我玩的很开心的博客
10-23 1696
Spark Streaming 实现 word count一、一个输入源端口对应一个receiver1.1 数据源端口1.2 spark streaming 接收处理数据二、两个输入源端口对应一个receiver2.1 测试源端口 一、一个输入源端口对应一个receiver 1.1 数据源端口 使用网络猫作为数据的输入源端口 下载网络猫： linux命令行执行： yum install -y nc 使用测试端口： 9999 nc -lk 9999 1.2 spark streaming 接收处理数据 这
【Spark Streaming 原理总结】一个大数据流式数据（准实时）计算框架
不积跬步，无以至千里
09-26 1940
Spark生态最后一员 —— Spark Streaming 内容学习整理，如有错误，欢迎评论区交流指出。
Spark之wordcount程序（Java Scala）
weixin_34353714的博客
09-22 654
1.Java/** 使用java开发本地测试的wordcount程序 @author Administrator* */public class WordCountLocal { public static void main(String[] args) { // 编写Spark应用程序 // 本地执行，是可以执行在eclipse...
Java实现Spark词配对Wordcount计数代码实现
05-24
使用Spark实现对一个文档中的每一行的单词进行词配对计数，要求去标点符号，将大写符号统一转化成为小写单词。
spark运行wordcount例子
10-31
本例子是让新手熟悉了解如果用idea开发程序，提交到spakr集群上读取hdfs数据这么一个流程。博客讲解链接：https://blog.youkuaiyun.com/cuicanxingchen123456/article/details/83573838
spark wordcount
oDianZi1234567的博客
06-05 281
1.scala-sdk
spark的wordcount代码
zhangguangxu98的博客
10-27 1018
1、读取HDFS文件 scala> val lines=sc.textFile("hdfs://master-ubuntu:9000/wordcount/wordcount.txt") 2、压扁文件内容，以空格分割 scala> val rdd1=lines.flatMap(line=>line.split(" ")) 3、映射为（word,1)格式 scala> val rdd2=rdd1.map(word=>(word,1)) 4、对相同key的...
【Spark Streaming集成Kafka Stream】读取Kafka消息并写入MySQL中
最新发布
在记录自己编程工作与编程生活的同时，给那些困于无法入门编程世界的朋友提供一点帮助，在有限的生命中给有需要的人尽一点绵薄之力。
05-21 906
本文介绍了使用Spark Streaming从Kafka消费数据并写入MySQL的完整流程。系统架构包含Kafka作为数据源、Spark Streaming进行实时处理、MySQL存储结果数据。实验步骤包括：创建MySQL表结构、配置Maven项目依赖、编写Scala代码实现数据消费与存储功能。代码部分展示了如何定义Employee样例类、配置Kafka消费者参数、建立Spark Streaming上下文，以及实现从Kafka主题消费员工数据，经处理后存入MySQL数据库的完整逻辑。该方案适用于构建实时数据
Spark-Stream Spark的流式处理（十六）
weixin_45025143的博客
01-10 2790
Spark-Stream 之 Structured Streaming初见   在前面的章节中，我们学习了如何使用结构化API来处理数据规模巨大的有界数据。但是，数据经常连续到达并且需要实时处理。在本章中，我们将讨论如何将相同的结构化API来处理数据流。 1、Apache Spark流处理引擎的演变   流处理被定义为连续处理无穷无尽的数据流。随着大数据时代的到来，流处理系统已从单节点处理引擎过渡到多节点分布式处理引擎。传统的分布式流处理是用一个一次一记录的处理模型来实现的，如下图所示。   处理管道由节
Spark StructStreaming 流计算中的数据关联
2401_84052244的博客
08-06 4174
在上一讲，我们提到，Structured Streaming 会复用 Spark SQL 所提供的一切数据处理能力，比如数据抽取、过滤、分组聚合、关联、排序，等等。不过，在这些常规的数据处理类型中，有一类操作需要我们特别关注，它就是数据关联（Joins）。这主要是出于两方面的原因，一来，数据关联的应用非常普遍，可以说是数据应用中“出场率”最高的操作类型之一；再者，与批处理中的数据关联不同，流计算中的数据关联，还需要考虑到流处理过程中固有的一些限制，比如说时间窗口、数据延迟容忍度、输出模式，等等。因此，今天这
java实现的spark的wordcount单词技术程序
12-06
采用java实现的spark的wordcount单词技术的程序.可以跑通。
【Spark】第一个代码（WordCount）
HR的博客
12-07 511
Spark--->第一个代码（WordCount） import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Spark_WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //todo 建立和spark框架的连接 val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local
spark编写WordCount
weixin_65195823的博客
05-12 747
1.在hdfs的/user/spark/in/目录下建一个in.txt文件。2.在spark-shell中编写WordCount代码和运行。3>文件创建成功之后，将本地的in.txt文件上传至hdfs中。(2).在根目录创建in.txt文件并将其传到hdfs中。(1).我们需要现在hdfs中创建文件所需目录。4> 在hdfs中查看是否已经存在。2>通过pwd查看本地文件所在路径。在hdfs创建in.txt文件。2>也可通过命令创建多级目录。3>通过命令查看是否创建成功。1>首先创建txt文件。
spark3.0开发WordCount程序完整代码
学亮编程手记
12-26 1322
spark shell scala> sc.textFile("data/word.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect 20/12/26 17:39:43 WARN SizeEstimator: Failed to check whether UseCompressedOops is set; assuming yes res1: Array[(String, Int)] = Array((scala,1.
spark入门WordCount代码解读
04-09 2012
WordCount代码解读 object WordCount extends App { //setMaster：指定spark的运行模式，这里指定为本地运行 //local[1]：指定线程数 val conf = new SparkConf().setMaster("local[1]").setAppName("WC") //创建SparkContext...
关于Spark入门的第一个wordcount代码详解
LBJ_小松鼠的博客
01-20 494
简介: 学习计算引擎(MapReduce,Hive,Spark,Flink)等,wordcount案例都会是我们接触的要第一个Demo 下面就Spark学习的wordcount案例进行一个详解如下图: 代码: import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * @author liu a fu * @date 2021/1/11 0011 22:04 * @version 1
Spark 简单示例(WordCount)
程序员学习圈
01-07 4066
1.执行第一个spark程序（standalone）   /opt/module/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://hadoop102:7077 --executor-memory 1G --total-executor-co...
spark实现wordcount
csncd的博客
04-08 4199
创建spark上下文环境 def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("wc")) val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(List( "spark hello", "hive", "hadoop hbase", "spark ha
Spark中WordCount示例
weixin_34267123的博客
04-06 514
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
掌握Scala与Spark开发：核心、SQL与流处理代码解析
Spark Core是Spark的基本库，提供了基础的分布式任务调度、内存计算和容错机制。在Spark Core中，最重要和最核心的数据抽象是RDD（Resilient Distributed Datasets），即弹性分布式数据集。RDD是分布在计算机集群中...
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