2023年Spark大数据处理讲课笔记

已于 2023-05-15 11:19:15 修改
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分类专栏： # Spark基础学习笔记（1） 文章标签： spark rdd
于 2023-04-16 07:55:55 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/howard2005/article/details/130178597
这篇博客详述了2023年Spark大数据处理的讲课内容，涵盖Scala语言基础，包括搭建环境、变量、数据类型等；深入讲解Spark基础与运行原理；重点解析RDD的创建、算子、分区和容错机制；最后介绍了Spark SQL的数据源操作和典型案例，涉及Parquet、JSON、Hive表和JDBC。

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Spark大数据处理讲课笔记2.1 初识Spark
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1. 了解什么是Spark计算框架； 2. 了解Spark计算框架的特点； 3. 了解Spark计算框架的应用场景； 4. 理解Spark框架与Hadoop框架的对比
Spark大数据处理讲课笔记4.8 Spark SQL典型案例
howard2005的专栏
05-15 1061
1. 使用Spark SQL实现词频统计； 2. 使用Spark SQL计算总分与平均分； 3. 使用Spark SQL实现分组排行榜； 4. 使用Spark SQL统计每日新增用户
Spark大数据处理讲课笔记3.8 Spark RDD典型案例
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05-10 1644
1. 利用RDD计算总分与平均分； 2. 利用RDD统计每日新增用户； 3. 利用RDD实现分组排行榜
Spark大数据处理讲课笔记3.2 掌握RDD算子
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04-10 1510
1. 了解RDD的处理过程； 2. 掌握转换算子的使用； 3. 掌握行动算子的使用
Spark大数据处理讲课笔记4.2 Spark SQL数据源 - 基本操作
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05-15 1213
1. 学会使用默认数据源； 2. 学会手动指定数据源； 3. 理解数据写入模式； 4. 掌握分区自动推断
Spark大数据处理讲课笔记1.6 掌握Scala数据结构
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03-01 1958
1. 掌握数组的使用； 2. 掌握列表的使用； 3. 掌握映射的使用； 4. 掌握集合的使用； 5. 掌握元组的使用
Spark大数据处理讲课笔记1.7 掌握Scala函数
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03-17 726
1. 掌握如何声明函数； 2. 了解各种类型的函数； 3. 掌握占位符的使用； 4. 理解闭包的现象； 5. 掌握可变参数； 6. 理解尾递归
Spark大数据处理讲课笔记2.4 IDEA开发词频统计项目
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03-29 1051
1. 掌握本地模式执行Spark程序； 2. 掌握集群模式执行Spark程序
Spark大数据处理讲课笔记1.5 掌握Scala内建控制结构
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02-20 1114
1. 掌握条件表达式； 2. 掌握各种循环； 4. 理解流间变量绑定； 5. 掌握yield语句的使用； 6. 掌握异常处理语句； 7. 了解match语句的使用； 8. 理解变量作用域
本地一键部署 Spark-TTS，支持Mac和Windows
分享开发心得
07-23 309
Spark-TTS是一款支持零样本语音克隆的多语言文本转语音工具，提供逼真音效和可控参数。用户可通过魔当(LM Downloader)实现本地一键部署，支持Windows(NVIDIA显卡/CPU)、macOS(Intel/M芯片)，需10GB硬盘空间。安装时点击"本地部署"找到Spark-TTS，未安装点"安装"，已安装可更新。运行后自动跳转浏览器使用，日志功能便于排查问题。项目下载地址：https://seemts.com/。
Spark实现WorldCount执行流程图
2401_87332612的博客
07-23 163
摘要：Spark支持分区并行处理，通过将数据分片实现任务并行化。同时，其基于内存计算的特性可高效完成迭代运算，避免了传统磁盘I/O瓶颈，显著提升机器学习等迭代算法的性能。这种内存并行机制使Spark兼具高效的数据处理能力和快速迭代能力。
【Spark征服之路-3.8-Spark-SQL核心编程（七）】
qq_46394486的博客
07-23 742
SparkSQL与Hive的集成使用指南 SparkSQL可以通过内置或外部方式集成Hive，支持Hive表访问、UDF函数和HQL查询。集成方式包括： 内置Hive（生产环境不推荐）； 外部Hive：需配置hive-site.xml、MySQL驱动和HDFS配置文件； Spark ThriftServer：兼容HiveServer2，可通过beeline连接； Spark-SQL CLI：本地运行Hive元数据服务；代码操作：需添加依赖，配置warehouse目录地址（默认本地，可修改为HDFS路径）
从8h到40min的极致并行优化：Spark小数据集UDTF处理的深度实践与原理剖析
涤生大数据
07-23 848
在大数据领域，Spark以其卓越的并行处理能力著称。但面对小数据集的极致并行需求时，默认优化策略往往成为瓶颈。本文将深入剖析如何通过精准控制分区策略，将仅170条数据的表拆分成170个独立Task并行执行，实现100%的并行度，并详细解释背后的分布式计算原理。
Spark 之 DataFrame
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07-23 62
【代码】Spark 之 DataFrame。
PLC控制变频器：三菱与汇川PLC通过485通讯板实现变频器正反转及调速控制
07-24
内容概要：本文介绍了如何利用三菱和汇川PLC通过485通讯板实现变频器的正转、反转及调速控制。主要内容涵盖硬件配置、软件编程、具体控制逻辑及上机测试。文中详细描述了各个步骤的操作方法和注意事项，包括关键寄存器的设置及其含义。程序中有详细的中文注释，便于理解和维护。最终通过上机测试验证系统的稳定性和可靠性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉PLC编程和变频器控制的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对电机进行精确控制的工业应用场景，如生产线、机械设备等。目标是提高控制系统灵活性和效率，确保系统稳定可靠。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带实际操作经验，有助于读者更好地掌握相关技术和应用。
Python桌面版数独（五版）-优化选择模式触发新棋盘生成
07-24
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jmeter 下载使用5.6.3
07-24
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数据工程ETL工程师全解析：从数据抽取到加载的技术要点与职业发展路径
最新发布
07-24
内容概要：文章详细介绍了ETL工程师这一职业，解释了ETL（Extract-Transform-Load）的概念及其在数据处理中的重要性。ETL工程师负责将分散、不统一的数据整合为有价值的信息，支持企业的决策分析。日常工作包括数据整合、存储管理、挖掘设计支持和多维分析展现。文中强调了ETL工程师所需的核心技能，如数据库知识、ETL工具使用、编程能力、业务理解能力和问题解决能力。此外，还盘点了常见的ETL工具，包括开源工具如Kettle、XXL-JOB、Oozie、Azkaban和海豚调度，以及企业级工具如TASKCTL和Moia Comtrol。最后，文章探讨了ETL工程师的职业发展路径，从初级到高级的技术晋升，以及向大数据工程师或数据产品经理的横向发展，并提供了学习资源和求职技巧。 适合人群：对数据处理感兴趣，尤其是希望从事数据工程领域的人士，如数据分析师、数据科学家、软件工程师等。 使用场景及目标：①了解ETL工程师的职责和技能要求；②选择适合自己的ETL工具；③规划ETL工程师的职业发展路径；④获取相关的学习资源和求职建议。 其他说明：随着大数据技术的发展和企业数字化转型的加速，ETL工程师的需求不断增加，尤其是在金融、零售、制造、人工智能、物联网和区块链等领域。数据隐私保护法规的完善也使得ETL工程师在数据安全和合规处理方面的作用更加重要。
基于51单片机的嵌入式系统开发_DS18B20温度传感器_LCD1602显示_I2C通信_24C02存储_Proteus仿真_Keil开发_温度监测与智能调控系统_包含温度上下限设.zip
07-24
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