Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark 在 2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMP 实验室，2010 年开源，2014 年 2月成为 Apache 顶级项目。
Spark 运行模式之一，用于在本地机器上单机模拟分布式计算的环境。在 local 模式下，Spark 会使用单个 JVM 进程来模拟分布式集群行为，所有 Spark 组件（如 SparkContext、Executor 等）都运行在同一个 JVM 进程中，不涉及集群间通信，适用本地开发、测试和调试。
Scala语言开发Spark应用程序 本来这篇文章早就应该写了,拖到现在都有点不好意思了，今天就简单写点 算抛砖吧 ，砸不砸到人 ，请各位看官自行躲避。闲话少说步入正题。 Spark内核是由Sca
在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。但是，有时候需要在多个任务之间共享变量，或者在任务(Task)和任务控制节点(Driver Program)之间共享变量。
Spark是专为大规模数据处理而设计的，基于内存快速通用,可扩展的集群计算引擎，实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流，运算速度相比于MapReduce得到了显著的提高。
Apache Spark是一种闪电般快速的集群计算技术，专为快速计算而设计。它基于Hadoop MapReduce，它扩展了MapReduce模型，以便有效地将其用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理。Spark的主要特性是其内存中的集群计算，可以提高应用程序的处理速度。
最近散仙比较忙，只能利用下班之后，写文章了，发的时间晚了点，还请大家见谅，点击右上角的文字：我是工程师，即可关注本公众号，不多说了，赶紧回家，再晚就没地铁了。 初学编程的人，都知道hello world的含义，当你第一次从控制台里打印出了hello world，就意味着，你已经开始步入了编程的大千世界，这和第一个吃螃蟹的人的意义有点类似，虽然这样比喻并不恰当。 如果说学会了使用hello world就代表着你踏入了单机编程的大门，那么学会在分布式环境下使用wordcount，则意味着你踏入了分布式编程的
3.MyNetworkTotalWordCountV2.scala(开发自己的实时词频统计程序(累计单词出现次数))
首先，学习SparkStreaming流式计算模块，以批处理思想处理流式数据，进行实时分析。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理，首先介绍了 Spark 的基本概念和架构，然后通过一个简单的例子展示了如何使用 Spark 进行数据处理。最后，本文还介绍了 Spark 的部署方式，包括本地部署和集群部署。
使用搜狗实验室提供【用户查询日志(SogouQ)】数据，使用Spark框架，将数据封装到RDD中进行业务数据处理分析。数据网址：http://www.sogou.com/labs/resource/q.php
updateStateByKey操作，可以让我们为每个key维护一份state，并持续不断的更新该state。 1、首先，要定义一个state，可以是任意的数据类型； 2、其次，要定义state更新函数——指定一个函数如何使用之前的state和新值来更新state。
Apache Spark正在引起很大的热议。Databricks是为支持Spark而成立的一个公司，它从Andreessen Horowitz募集到了$ 1400万美元，Cloudera决定全力支持Spark，其他人也认为这是下一件大事。所以我认为现在是时候看看并了解整个动态了。
Spark框架核心概念 首先介绍Spark中的核心名词概念，然后再逐一详细说明。 RDD：弹性分布式数据集，是Spark最核心的数据结构。有分区机制，所以可以分布式进行处理。有容错机制，通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。 依赖关系：RDD的依赖关系是通过各种Transformation（变换）来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种：①窄依赖②宽依赖。 ①窄依赖：父RDD的分区和子RDD的分区关系是：一对一。 窄依赖不会发生Shuffle，执行效率高，spark框架底层
基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序，将符号数据过滤，并统计出现的次数
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Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2016-01-15 (updated: 2016-03-07) 6309 29 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark 正如其名，最大的特点就是快（Lightning-fast），可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。此外，Spark 提供了简单易用的 API，几行代码就能实现 WordCount。本教程主要参考官网快速入门教程，介绍了 Spark 的安装，Spar
搭建spark和hdfs的集群环境会消耗一些时间和精力，处于学习和开发阶段的同学关注的是spark应用的开发，他们希望整个环境能快速搭建好，从而尽快投入编码和调试，今天咱们就借助docker，极速搭建和体验spark和hdfs的集群环境；
虽然SparkStreaming已经停止更新，Spark的重点也放到了 Structured Streaming ，但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题，可能还是会选择SparkStreaming。SparkStreaming对于时间窗口，事件时间虽然支撑较少，但还是可以满足部分的实时计算场景的，SparkStreaming资料较多，这里也做一个简单介绍。
离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于隐语义模型的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于内容的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于物品的协同过滤推荐（相似推荐）
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率).
本篇作为scala快速入门系列的第十六篇博客，为大家带来的是关于函数式编程的相关内容。
Spark入门第一步：WordCount之java版、Scala版 Spark入门系列，第一步，编写WordCount程序。 我们分别使用java和scala进行编写，从而比较二者的代码量 数据文件 通过读取下面的文件内容，统计每个单词出现的次数 java scala python android spark storm spout bolt kafka MQ elasticsearch logstash kibana hive hbase mysql oracle sqoop hadoop hdfs m
相信经过前面几篇 Flink 文章的学习，大家对于Flink的代码书写一定非常期待。本篇博客，我们就来扒一扒关于Flink的DataSet API的开发。
可以发现在一个Spark Application中，包含多个Job，每个Job有多个Stage组成，每个Job执行按照DAG图进行的。
StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。比如下面的列表进行StringIndexer
就是说, 我们对待处理列表, 正常我们处理它 需要 先对其进行map操作, 然后再进行flatten操作 这样两步操作才可以得到我们想要的结果.
Apache Spark是基于Hadoop MapReduce的数据分析引擎，它有助于快速处理大数据。它克服了Hadoop的限制，正在成为最流行的大数据分析框架。
通晓多种语言的人就是能讲多种语言的人。在我看来，通晓多种语言的数据科学家是指使用多种编程语言、工具和技术来获取、清理、探索和建模数据的人。
Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing
Spark Streaming 是 Spark Core API的一个扩展，它对实时流式数据的处理具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。数据可以从诸如Kafka，Flume，Kinesis或TCP套接字等许多源中提取，并且可以使用由诸如map，reduce，join或者 window 等高级函数组成的复杂算法来处理。最后，处理后的数据可以推送到文件系统、数据库、实时仪表盘中。事实上，你可以将处理后的数据应用到 Spark 的机器学习算法、 图处理算法中去。
RDD(Rseilient Distributed Datasets)是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行运算，提供了一种高度受限的共享内存模型。
首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。
上海站 | 高性能计算之GPU CUDA培训 4月13-15日 三天密集式学习 快速带你晋级 阅读全文 > 正文共11264个字，7张图，预计阅读时间28分钟。 Spark与Scala 首先，介绍一
虽然SparkStreaming已经停止更新，Spark的重点也放到了 Structured Streaming ，但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题，可能还是会选择SparkStreaming。 SparkStreaming对于时间窗口，事件时间虽然支撑较少，但还是可以满足部分的实时计算场景的，SparkStreaming资料较多，这里也做一个简单介绍。
本篇文档是介绍如何快速使用spark，首先将会介绍下spark在shell中的交互api，然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用。可以查看编程指南了解更多的内容。 为了良好的阅读下面的文档，最好是结合实际的练习。首先需要下载spark,然后安装hdfs，可以下载任意版本的hdfs。 Spark Shell 交互 基本操作 Spark Shell提供给用户一个简单的学习API的方式 以及 快速分析数据的工具。在shell中，既可以使用scala（运行在java虚拟机，因此可以
Spark采用Local模式运行，Spark版本3.2.0，Scala版本2.12，集成idea开发环境。
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本案例编写Flink代码选择语言为Java和Scala，所以这里我们通过IntelliJ IDEA创建一个目录，其中包括Java项目模块和Scala项目模块，将Flink Java api和Flink Scala api分别在不同项目模块中实现。步骤如下：
本篇博客，Alice为大家带来关于如何在IDEA上编写Spark程序的教程。
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目。
●maven-assembly-plugin和maven-shade-plugin的区别
开发人员一直非常喜欢Apache Spark，它提供简单但功能强大的API，这些特性的组合使得用最少的代码就可以进行复杂的分析。我们通过引入 DataFrames 和 Spark SQL 继续推动 Spark 的可用性和性能。这些是用于处理结构化数据（例如数据库表，JSON文件）的高级API，这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。在这些 API 背后，Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象（RDD）API无法实现的方式优化应用程序，例如以原始二进制形式对数据进行操作。
RDD中包含很多函数，主要可以分为两类：Transformation转换函数和Action函数。
连续处理（Continuous Processing）是“真正”的流处理，通过运行一个long-running的operator用来处理数据。
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第三篇，为大家带来的是Action的内容。
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