統計個數，集合計算vallines=List(“hellojavahellopython”,“helloscala”,“helloscalahellojavahellopython”)//切分壓平valwords=lines.flatMap(.split(""))//把每個單詞生成一個一個的元組pairvaltuples=words.map((,1))//以key進行分組valgro

 https://blog.csdn.net/uq_jin/article/details/51513307https://www.cnblogs.com/zengxiaoliang/p/6478859.htmlhttps://www.cnblogs.com/liugh/p/6624923.html  安装sparka.下载：http://spark.apache.org/downloads.html  b.安装spark上传文件：把下载下来的spar

本文实现了Spark与Habse之间的简单整合，通过一些入门的案例，有助于理解他们之间的API操作importorg.apache.hadoop.conf.Configurationimportorg.apache.hadoop.hbase.{CellUtil,HBaseConfiguration}importorg.apache.hadoop.hbase.client.{Put,Result}importorg.apac

1.Spark的四大组件下面哪个不是(D)A.SparkStreamingBMlibCGraphxDSparkRSparkSQL 2.下面哪个端口不是spark自带服务的端口(C)A.8080B.4040C.8090D.180804040：单机调试窗口；spark集群的web端口：8080historyserver端口:18080如果是集群模式，可以通过Sp

node1node2node3nn1nn2dn3dn1dn2nm3rm1rm2zk3nm1nm2mysqlzk1zk2hivestathivservhivemetazkServer.shstart主节点启动：start-dfs.sh#主节点启动：yarn-daemon.shstartresourcemanager主节点启动：start-yarn.shsto

sparkStreaming的入门1.概述sparkstreaming是sparkcoreapi的一个扩展，可实现实时数据的可扩展，高吞吐量，容错流处理。从上图可以看出，数据可以有很多来源，如kafka,flume,Twitter,HDFS/S3,Kinesis用的比较少；这些采集回来的数据可以使用以高级的函数

spark   UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架。   1、SparkStreaming：支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理   2、SparkSQL，Dataframes:结构化数据查询   3、MLLib：Spark生态系统里用来解决大数据机器学习问题的模块

一、实验目的（1）      通过实验掌握SparkSQL的基本编程方法；（2）      熟悉RDD到DataFrame的转化方法；（3）      熟悉利用SparkSQL管理来自不同数据源的数据。 二、实验平台操作系统：Ubuntu16.04Spark版本：2.1.0数据库：MySQL三、实验内容和要求1．Spar

转载自：https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/79780463Spark两种共享变量：广播变量（broadcastvariable）与累加器（accumulator）累加器用来对信息进行聚合，而广播变量用来高效分发较大的对象。共享变量出现的原因：通常在向Spark传递函数时，比如使用map()函数或者用fil

大数据推荐系统算法视频教程课程学习地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1U89CR_ZH_1JzsPOOKLbMyQ请添加链接描述提取码：5ipq课程简介：推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的

八、数据可视化1.Echarts（百度）的使用2.前面统计的结果存放在Mysql中，需要使用Echarts展示出来3.使用Echarts（详见百度官网）（1)从官网下载echarts.min.js (2)在html的头部引入echarts.min.js（3)在官网复制需要的图形的脚本文件并进行相应的修改4.使用idea创

Tom,DataBase,80Tom,Algorithm,50Tom,DataStructure,60Jim,DataBase,90Jim,Algorithm,60Jim,DataStructure,80.......根据给定的数据在spark-shell中通过编程来计算以下内容（1）该系总共有多少学生；vallines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.t

使用IDEA运行spark程序，除了需要导入spark的一些依赖包之外，还需要注意的是 当启动spark报找不到可执行的hadoopwinutils.exe   可已下载相应版本的winutils.exe到hadoop\bin 地址： https://github.com/4ttty/winutils 并配置环境变量classpath:%HADOOP_HOME%\bin\winu

随着时间的推移，大数据分析已达到一个新的程度，反过来又改变了其运作模式和期望。今天的大数据分析不仅处理大量数据，而且还具有快速周转时间的既定目标。虽然Hadoop是大数据分析背后无与伦比的技术，但它在快速处理方面存在一些不足。但是，随着Spark的出现，数据处理速度便有了更大的期望

【Spark内存模型】  Spark在一个executor中的内存分为3块：storage内存、execution内存、other内存。1. storage内存：存储broadcast，cache，persist数据的地方。2.execution内存：执行内存，join、aggregate、map等shuffle中间结果都缓存在这部分内存中，满了再写入磁盘，能够减

【数据倾斜及调优概述】大数据分布式计算中一个常见的棘手问题——数据倾斜：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。比如大部