SPARK学习

最新推荐文章于 2023-05-24 16:34:55 发布
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4个基本例程

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice1/

SCALA基本教程

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice1/

【spark学习】 spring boot 整合 spark
张小三的博客
11-22 2454
解压得到以下结构的目录.以下目录对应的是各个版本的hadoop的bin目录。此处是使用的是3.0.0版本。本例子是使用java语言实现的spark学习的案例笔记，整合springboot等相关框架。此类主要用于声明spark的配置，包括spark的运行模式，spark的运行环境等。下载完成后，解压出来到某个路径下。使用本地算力进行计算。创建一个定时任务类，用于测试整合是否成功。输出词频统计结果如下图。主要用于在window系统下的开发学习。：此处的地址在以下的代码中使用到。来获取网盘下载地址.
spark学习资料
03-31
总的来说，Spark学习资料包括对Spark核心概念、RDD操作、Spark SQL、Spark Streaming和MLlib的全面学习，无论你是Scala还是Python开发者，都能通过这些资料深入理解和掌握Spark技术，从而在大数据处理和分析领域提升...
Intel开源基于Spark的深度学习库BigDL
weixin_34268310的博客
08-15 175
近日，Intel 开源了 BigDL，这是一个基于 Apache Spark 的分布式深度学习库。使用 BigDL ，用户可以将他们的深度学习应用程序作为标准的 Spark 程序，它可以直接运行在现有的 Spark 或 Hadoop 集群之上。 特性： 丰富的深度学习支持。BigDL 模仿 Torch，提供对深度学习的全方位支持，包括数值计算(通过...
Spark学习总体概述
jiezou12138的博客
03-31 338
1.什么是Spark？与MR的区别？ Spark是开源的通用的计算框架，目的是为了使数据分析更快。MR也是计算框架。 区别？ 1).MR是基于磁盘迭代，Spark是基于内存迭代。 2).Spark中有DAG有向无环图。 3).MR中只有map,reduce两个类，相当于Spark中两个算...
使用 Scala 语言开发 Spark 应用程序
scalad
03-06 3603
本文旨在通过具有实际意义的案例向读者介绍如何使用 Scala 语言开发 Spark 应用程序并在 Spark 集群上运行。本文涉及的所有源数据都将从 HDFS（Hadoop Distributed File System）读取，部分案例的输出结果也会写入到 HDFS, 所以通过阅读本文，读者也会学习到 Spark 和 HDFS 交互的一些知识 引言 在当前这个信息时代里，大数据所蕴含的
Spark学习心得
qq_66293661的博客
05-24 2182
学习心得
Spark学习总结
nicole_33的博客
03-07 8288
第1章 Spark 概述 1.1 Spark是什么 Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。主要用于数据计算，经常被认为是Hadoop框架的升级版。 1.2 Spark 和Hadoop的缘分 组成： Hadoop 是由Java语言编写的，部署在分布式服务器集群上，用于存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架；其重要组件有，HDFS 分布式文件系统、MapReduce 编程模型、Hbase 基于HDFS的分布式数据库：擅长实时随机读/写超大规模数据集。 Spark是由Scala
Spark学习（1）-Spark基础
一个人的江湖
07-15 1432
定义ApacheSpark是用于大规模数据（large-scaladata）处理的统一（unified）分析引擎。Spark是一款分布式内存计算的统一分析引擎。其特点就是对任意类型的数据进行自定义计算。结构化、半结构化、非结构化等各种类型的数据结构，同时也支持使用Python、Java、Scala、R以及SQL语言去开发应用程序计算数据。Spark的适用面非常广泛，所以，被称之为统一的（适用面广）的分析引擎（数据处理）。...
Spark 学习路线
bigdata
01-05 972
参考文章： Spark 学习资源 - 知乎
Spark学习路线
JINGXI的博客
12-29 2795
准备 编程语言介绍 scala、java、python、R都有spark对应的api，但如果想深入理解spark还是需要学习scala的。（scala中隐式转换特性可以很大程度提高spark开发效率）； Scala（FP+OP面向对象和函数式编程混合语言）优势在于函数式编程； scala是在java之外套了一层壳，编译之后还是.class，运行在jvm，所以java语言在学习大数据组建中也特别重要...
Spark学习内容介绍
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。
03-28 929
Spark主要是内容： 通过一张图来看spark的主要内容如下： 由此可以看出，学习spark其实就是学习以上五个部分内容： 一、Spark Core （Apache Spark） 内核，是Spark中最重要的内容，相当于MapReduce, 都是进行离线计算,Spark Core的核心是：RDD（弹性分布式数据集），由分区组成。 二、Spark SQL 相当于Hive、Pig 支持SQL和DS...
spark学习文档
03-29
Spark学习文档的目的是帮助用户深入理解Spark的核心概念、工作原理以及如何在实际项目中应用Spark进行数据处理。以下是对每个文件内容的详细解读： 1. **01Spark生态和安装部署.pdf** Spark生态系统包括多个组件，...
Spark学习总结-入门
11-06
Spark是一个高效的分布式计算系统，发源...Spark立足于内存计算，相比Hadoop MapReduce，Spark在性能上要高100倍，而且Spark提供了比Hadoop更上层的API，同样的算法在Spark中实现往往只有Hadoop的1/10或者1/100的长度。
Spark 学习之路，包含 Spark Core，Spark SQL，Spark Streaming，Spark mllib 学
05-15
Spark 学习之路，包含 Spark Core，Spark SQL，Spark Streaming，Spark mllib 学习笔记 * [spark core学习笔记及代码 * [spark sql学习笔记及代码 * [spark streaming学习笔记及代码 Spark 消息通信 ### Spark ...
SPARK TOPK程序
songhao的专栏
05-07 536
第一种TOPK排序方式 整个排序取 TopK 的实现： Case:  输入：文本文件  输出：  (158,)  (28,the)  (19,to)  (18,Spark)  (17,and)  (11,Hadoop)  (10,##)  (8,you)  (8,with)  (8,for)算法：  首先实现wordcount，topk实现是以wordcoun
spark graphx 教程 join
songhao的专栏
05-02 411
https://blog.youkuaiyun.com/qq_40887813/article/details/90610672
SPARK笔记
songhao的专栏
05-04 322
参考 文章http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/spark-scala-writing-application/ 通过RDD转换算子操作和转换RDD，对于WordCount而言，首先需要从输入数据中每行字符串中解析出单词，然后将相同单词放到一个桶中，最后统计每个桶中每个单词出现的频率，举例如下： 1
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
hadoop和spark学习
06-14
### Hadoop 和 Spark 学习资料、教程及技术架构对比 #### ### Hadoop 和 Spark 的技术架构对比 Hadoop 和 Spark 是大数据处理领域的两个重要工具，它们在技术架构上有显著的差异。以下是两者的主要对比： - **类型**：Hadoop 是一个基础平台，包含计算、存储和调度功能[^3]，而 Spark 是一个分布式计算工具，主要用于替代 Hadoop 中的 MapReduce 计算模型[^2]。 - **场景**：Hadoop 主要适用于大规模数据集上的批处理任务[^1]，而 Spark 更适合于迭代计算、交互式计算和流计算。 - **价格与硬件要求**：Hadoop 对机器的要求较低，成本相对便宜[^3]；Spark 对内存有较高要求，因此成本相对较高。 - **编程范式**：Hadoop 使用 Map+Reduce 的编程模型，API 较为底层，算法适应性较差；Spark 提供了基于 RDD（弹性分布式数据集）的 DAG（有向无环图）编程模型，API 更加顶层，使用更加方便。 - **数据存储结构**：Hadoop 的 MapReduce 中间计算结果存储在 HDFS 磁盘上，延迟较大；而 Spark 的中间运算结果存储在内存中，显著降低了延迟[^3]。 - **运行方式**：Hadoop 的 Task 以进程方式维护，任务启动较慢[^3]；Spark 的 Task 以线程方式维护，任务启动更快[^3]。 #### ### Hadoop 和 Spark 的学习资料与教程 以下是针对 Hadoop 和 Spark 的学习资料和教程推荐： - **Hadoop 学习资料**： - 官方文档：[Hadoop 官方网站](https://hadoop.apache.org/) 提供了详细的安装、配置和使用指南[^1]。 - 书籍：《Hadoop权威指南》是一本经典的入门书籍，涵盖了 Hadoop 的核心概念、HDFS 和 MapReduce 的使用方法[^1]。 - 在线课程：Coursera 和 Udemy 提供了多门关于 Hadoop 的在线课程，适合初学者和进阶学习者[^1]。 - **Spark 学习资料**： - 官方文档：[Spark 官方网站](https://spark.apache.org/) 提供了丰富的文档和示例代码。 - 书籍：《Spark快速大数据分析》详细介绍了 Spark 的核心概念、RDD 编程模型以及与 Hadoop 生态系统的集成[^2]。 - 在线课程：edX 和 Pluralsight 提供了关于 Spark 的系统化课程，涵盖从基础到高级的主题。 #### ### 示例代码 以下是一个简单的 Spark 程序示例，展示了如何使用 Java 编写 Spark 应用程序： ```java import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.SparkConf; public class WordCount { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD<String> textFile = sc.textFile("input.txt"); JavaRDD<String> words = textFile.flatMap(s -> java.util.Arrays.asList(s.split(" ")).iterator()); JavaRDD<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = words.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1)).reduceByKey((a, b) -> a + b); wordCounts.saveAsTextFile("output"); sc.close(); } } ``` #### ###
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