Spark的使用
pyspark在windows的安装和使用（超详细）
本文主要介绍在win10上如何安装和使用pyspark，并运行经典wordcount示例，以及分享在运行过程中遇到的问题。1. java安装和配置1.1 java安装jdk下载链接,建议按照1.8版本，高版本会出现兼容性问题。https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-windows我安装在C:\Program Files\
日期 2023-06-12 10:48:40
如果在SPARK函数中使用UDF或UDAF
Spark目前已经内置的函数参见： Spark 1.5 DataFrame API Highlights: Date/Time/String Handling, Time Intervals, and UDAFs 如果在SPARK函数中使用UDF或UDAF, 详见示例 package cn.com.systex import scala.reflect.runtime.universe
日期 2023-06-12 10:48:40
查看spark是否有僵尸进程，有的话，先杀掉。可以使用下面命令
查看spark是否有僵尸进程，有的话，先杀掉。可以使用下面命令yarn application -listyarn application -kill <jobid>
日期 2023-06-12 10:48:40spark 按照key 分组 然后统计每个key对应的最大、最小、平均值思路——使用groupby，或者reduceby
What you're getting back is an object which allows you to iterate over the results. You can turn the results of groupByKey into a list by calling list() on the values, e.g. example = sc.parallelize
日期 2023-06-12 10:48:40
pyspark启动与简单使用----本地模式（local）----shell
在Spark中采用本地模式启动pyspark的命令主要包含以下参数：–master：这个参数表示当前的pyspark要连接到哪个master，如果是local[*]，就是使用本地模式启动pyspark，其中，中括号内的星号表示需要使用几个CPU核心(core)；–jars： 这个参数用于把相关的JAR包添加到CLASSPATH中；如果有多个jar包，可以使用逗号分隔符连接它们； 1比如，要采用本
日期 2023-06-12 10:48:40
202_Spark编程工具：使用IDEA
1、实验描述 准备Spark编程所需的环境及安装集成开发环境IDEA，及为它安装scala插件，配置maven相关属性实验时长： 45分钟主要步骤： 解压安装IDEA配置IDEA scala 插件重启IDEA 2、实验环境 虚拟机数量：1系统版本：Cent
日期 2023-06-12 10:48:40spark graphx的Triangle三角形计数算法使用示例
Graphx作为Spark的图计算组件，提供了丰富的图操作接口，以及常用的算法(在graphx lib中)。本文介绍三角形计数TriangleCount算法原理； 1. 相关知识 三角形： 一种完全图（即任意2点之间有边），图中三角形的数量可以反应网络的稠密度和质量 三角形计算：一条边的2个顶点如果有共同的邻居，那么共同的邻居和这两个顶点就
日期 2023-06-12 10:48:40《Spark Cookbook 中文版》一1.8 使用Tachyon作为堆外存储层
本节书摘来异步社区《Spark Cookbook 中文版》一书中的第1章，第1.8节，作者： 【印度】Rishi Yadav（亚达夫）译者： 顾星竹 , 刘见康 责编： 胡俊英，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.8 使用Tachyon作为堆外存储层 Spark弹性分布式数据集（RDD）很适合在内存上存储数据集，可以在不同应用上存储大量备份。Tachyon可以解决Spar
日期 2023-06-12 10:48:40《Spark与Hadoop大数据分析》一一2.3 为何把 Hadoop 和 Spark 结合使用
本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第2章，第2.3节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam） 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.3 为何把 Hadoop 和 Spark 结合使用 Apache Spark 与 Hadoop 结合使用时表现更好。为了理解这一点，让我们来看看 Hadoop 和 Spark 的特性。2.3.1 H
日期 2023-06-12 10:48:40