Spark-Streaming+HDFS+Hive实战
文章目录 前言 一、简介 1. Spark-Streaming简介 2. HDFS简介 3. Hive简介 二、需求说明 1. 目标： 2. 数据源： 3. 数据处理流程： 4. HDFS文件保存： 5. Hive外部表映射： 三、实战示例演练 1. 编写gbifdataset.properties配置文件 2. 导入依赖 3. 编写ConfigUtils类 4. 编写FieldUtils类 5. 编写D...
Hadoop和Spark的区别
Hadoop 表达能力有限。磁盘IO开销大，延迟度高。任务和任务之间的衔接涉及IO开销。前一个任务完成之前其他任务无法完成，难以胜任复杂、多阶段的计算任务。 Spark Spark模型是对Mapreduce模型的改进，可以说没有HDFS、Mapreduce就没有Spark。 Spark可以使用Yarn作为他的资源管理器，并且可以处理HDFS数据。这对于已经部署了Hadoop集群的用户特别重要，因为他们不需要...
【Spark精讲】Spark RDD弹性体现在哪些方面？
什么是“弹性”？ 一般对于分布式系统，“弹性”指的是可以根据计算规模进行动态伸缩的特性。当计算量增长时，可以动态增加资源来满足计算需求，而当计算量减少时，又可以降低资源配置来节约成本。 我们在看一下RDD定义：Resilient Distributed Datasets，译为弹性分布式数据集，是一种基于集群内存计算的一种抽象。 所以从定义上看，RDD也是基于分布式系统的，主要是通过集群的内存资源来进行数据...
Spark_日期参数解析参数-spark.sql.legacy.timeParserPolicy
在Apache Spark中，spark.sql.legacy.timeParserPolicy是一个配置选项，它控制着时间和日期解析策略。此选项主要影响如何解析日期和时间字符串。 在Spark 3.0之前的版本中，日期和时间解析使用java.text.SimpleDateFormat，它在解析某些日期和时间格式时可能较为宽松。例如，它可能允许日期字符串中的月份部分超过12，或日期部分超过31，并尝试自动调...
spark学习一-------------------Spark算子最详细介绍
Spark学习–spark算子介绍 1.基本概念 spark算子：为了提供方便的数据处理和计算，spark提供了一系列的算子来进行数据处理。 一般算子分为 action（执行算子）算子 Transformation（懒执行）算子。 2.Transformation算子基本介绍 简介：transformation被称为懒执行算子，如果没有action算子，则代码是不会执行的，一般分为： map算子：map算...
Spark_spark shell退出方式
问题描述 在使用Spark Shell进行交互式编程时，如何优雅地退出Spark Shell，即关闭Shell会话，并释放资源。 解决方案 Spark Shell是一个交互式的Spark环境，基于Scala编程语言，可以用于快速开发和调试Spark应用程序。当我们完成了Spark Shell的使用，需要退出Shell时，可以通过以下几种方式来实现。 1. 使用退出命令 在Spark Shell中，可以使用 ...
SparkDesk知识库 + ChuanhuChatGPT前端 = 实现轻量化知识库问答
档选择的下拉框，然后再主对话框进行对话： 在与ChuanhuChatGPT结合前，自己先搭了一个大致的框架： 具体效果如下： 上传模块： 文档总结模块： 问答模块： 具体代码我放在了github里面：sparkdesk_document_qa_test.py 因为笔者之前对Gradio一无所知，这里本篇就稍微提一些笔者在实践中的一些特别点 # 上传星火 def upload_button_func(inde...
spark算子简单案例 - Python
第1关：WordCount - 词频统计 # -*- coding: UTF-8 -*-from pyspark import SparkContext if __name__ == "__main__": """ 需求：对本地文件系统URI为：/root/wordcount.txt 的内容进行词频统计 """ # ********** Begin **********# sc = SparkContex...
企业spark案例 —— 出租车轨迹分析(Python)
第1关：SparkSql 数据清洗 # -*- coding: UTF-8 -*-from pyspark.sql import SparkSessionif __name__ =='__main__': spark = SparkSession.builder.appName("demo").master("local").getOrCreate() #**********begin*********...
大数据毕业设计选题推荐-机房信息大数据平台-Hadoop-Spark-Hive
提高机房运维效率，降低设备故障风险，从而保障企业和组织关键数据的安全与稳定。总之，开展机房信息大数据平台研究对于推动信息化进程和提升组织运营效能具有重要价值。 二、开发环境 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机 三、系统界面展示 机房信息大数据平台-界面...