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IDEA开发Spark应用实战(Scala)

将下载好的文件解压，例如我这里解压后所在目录是：C:\software\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7 IDEA安装scala插件打开IDEA，选择"Configure"->“Plugins...如下图，在红框1输入"scala"，点击红框2，开始在中央仓库说搜索： ? 在搜索结果中选中"scala"，再点击右侧的"Install"，如下： ?...新建scala工程点击下图红框，创建一个新工程： ? 在弹出窗口中选择"Scala"->“IDEA”，如下图： ?...在弹出窗口选择前面安装的spark-2.3.3-bin-hadoop2.7文件夹下面的jar文件夹，如下： ? 如下图，弹出的窗口用来选择模块，就选工程目录即可： ?...将文件上传到spark服务器上，执行提交命令： spark-submit --class com.bolingcavalry.sparkscalademo.app.FirstDemo /root/jars

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spark streaming知识总结

Spark Streaming将数据流以时间片为单位分割形成RDD，使用RDD操作处理每一块数据，每块数据（也就是RDD）都会生成一个Spark Job进行处理，最终以批处理的方式处理每个时间片的数据...batch创建 batch在时间间隔开始被创建，在间隔时间内任何到达的数据都被添加到批数据中，间隔时间结束，batch创建结束。...想创建滑动窗口上一个30秒（或则上3batches)），我们应该设置windowDuration30秒。sliding时间间隔，默认是batch时间间隔，控制DStream刷新计算结果。...()是hadoop输出格式，例如Spark Streaming没有SaveAsSequenceFile()函数，我们可以保存为SequenceFiles Scala val writableIpAddressRequestCount...Apache Kafka 订阅Panda的topic【Scala】 import org.apache.spark.streaming.kafka._ ... // Create a map of topics

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大数据之脚踏实地学11--Spark神器的安装

安装Scala 由于Spark 是在 Scala 语言中实现的，并且其将 Scala 用作应用程序的框架，所以，在安装Spark之前，必须安装它的依赖，即 Scala软件。...解压缩将xshell软件的的窗口调整至下图所示的效果（即通过菜单中的“选项卡“设置为“瓷砖排序”，并选择“工具”内的“发送键输入到所有对话“）： ?...source /etc/profile 输入scala命令，如果出现下图中的结果，就说明你已成功安装scala软件。 ?...如上图所示，你会发现，在启动Spark的交互式窗口后，命令行的前缀是scala>，说明接下来等待你输入的是Scala语句。...结语本期的内容就介绍到这里，由于后期我们将重点讲解Spark机器学习的应用，但考虑到很多朋友对Scala的了解并不是很多，所以我将准备15期左右的内容介绍Scala工具。

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【Spark Streaming】Spark Day11：Spark Streaming 学习笔记

将当前批次聚合结果与以前状态数据进行聚合操作（状态更新） /* def updateStateByKey[S: ClassTag]( updateFunc: (Seq[V],...修改上述代码，将聚合函数和窗口window何在一起编写： package cn.itcast.spark.app.window import cn.itcast.spark.app.StreamingContextUtils...scala-library ${scala.version} org.apache.spark...org.apache.spark spark-sql_${scala.binary.version} ${spark.version...spark-streaming-kafka-0-10_${scala.binary.version} ${spark.version}

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Flink入门学习笔记

2.2.1 CountWindowCountWindow 根据窗口中相同 key 元素的数量来触发执行，执行时只计算元素数量达到窗口大小的 key 对应的结果。...：滚动窗口（Tumbling Window）将数据依据固定的窗口长度对数据进行切片。...特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠。所有的数据只能落在一个窗口里面滚动窗口分配器将每个元素分配到一个指定窗口大小的窗口中，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。...一个数据可以被统计多次，滑动间隔、窗口长度是某个数值的整数倍滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。...session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组，session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素

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Flink - 自己总结了一些学习笔记

2.2.1 CountWindow CountWindow 根据窗口中相同 key 元素的数量来触发执行，执行时只计算元素数量达到窗口大小的 key 对应的结果。...：滚动窗口（Tumbling Window）将数据依据固定的窗口长度对数据进行切片。...特点：时间对齐，窗口长度固定，没有重叠。所有的数据只能落在一个窗口里面滚动窗口分配器将每个元素分配到一个指定窗口大小的窗口中，滚动窗口有一个固定的大小，并且不会出现重叠。...一个数据可以被统计多次，滑动间隔、窗口长度是某个数值的整数倍滑动窗口分配器将元素分配到固定长度的窗口中，与滚动窗口类似，窗口的大小由窗口大小参数来配置，另一个窗口滑动参数控制滑动窗口开始的频率。...session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组，session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比，不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况，相反，当它在一个固定的时间周期内不再收到元素

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什么是Flink？Flink能用来做什么？

事实证明，Flink 已经可以扩展到数千核心，其状态可以达到 TB 级别，且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。世界各地有很多要求严苛的流处理应用都运行在 Flink 之上。...处理无界数据通常要求以特定顺序摄取事件，例如事件发生的顺序，以便能够推断结果的完整性。有界流：有定义流的开始，也有定义流的结束。有界流可以在摄取所有数据后再进行计算。...你可以通过扩展实现预定义接口或使用 Java、Scala 的 lambda 表达式实现自定义的函数。...Flink将窗口划分为基于Time、Count、Session，以及Data-driven等类型的窗口操作，窗口可以用灵活的触发条件定制化来达到对复杂流传输模式的支持，用户可以定义不同的窗口触发机制来满足不同的需求...Spark是批计算，将DAG划分为不同的Stage，一个完成后才可以计算下一个。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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BigData--大数据技术之SparkStreaming

依赖（采用scala 2.12.x版本） xml org.apache.spark spark-core...(_ + _) //将结果打印出来 wordToSumDStream.print() //启动采集器 streamingContext.start() //...基于窗口的操作会在一个比 StreamingContext 的批次间隔更长的时间范围内，通过整合多个批次的结果，计算出整个窗口的结果。 ?...除此以外，它们还有一种特殊形式，通过只考虑新进入窗口的数据和离开窗口的数据，让 Spark 增量计算归约结果。这种特殊形式需要提供归约函数的一个逆函数，比如 + 对应的逆函数为 -。...对于较大的窗口，提供逆函数可以大大提高执行效率 scala //窗口大小应该为采集周期的整数倍，窗口滑动的步长也应该为采集周期的整数倍 val windowDStream: DStream[ConsumerRecord

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Note_Spark_Day14：Structured Streaming(以结构化方式处理流式数据，底层分析引擎SparkSQL引擎)

{DataFrame, SparkSession} /** * 基于Structured Streaming 模块读取TCP Socket读取数据，进行事件时间窗口统计词频WordCount，将结果打印到控制台...{DataFrame, SparkSession} /** * 基于Structured Streaming 读取TCP Socket读取数据，事件时间窗口统计词频，将结果打印到控制台 *...scala-library ${scala.version} org.apache.spark...spark-core_${scala.binary.version} ${spark.version}...org.apache.spark spark-sql_${scala.binary.version} ${spark.version

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Spark案例库V1.0版

，关闭资源 sc.stop() } } 案例七：广播变量和累加器案例基于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 -a....第三步、将最终处理结果RDD保存到HDFS或打印控制台 resultRDD.foreach(println) // 可以累加器的值，必须使用RDD Action函数进行触发 println(...当应用运行结束以后，关闭资源 sc.stop() } } 案例八：将RDD数据保存至MySQL表中一般模式 a. 对结果数据降低分区数目 b....= conn) conn.close() } } } 案例九：将RDD数据保存至MySQL表中高级模式要求：a. 对结果数据降低分区数目 b....: 将结果数据resultRDD保存至MySQL表中 resultRDD.coalesce(1).foreachPartition(saveToMySQL) // 4.

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独孤九剑-Spark面试80连击(下)

Spark SQL UDF 其实是一个 Scala 函数，被 catalyst 封装成一个 Expression 结点，最后通过 eval 方法计根据当前 Row 计算 UDF 的结果。..._ssql_ctx scala_spark_context = sqlContext._sc scala_spark_context....说说Spark的特点，相对于MR来说减少磁盘 I/O，MR 会把 map 端将中间输出和结果存储在磁盘中，reduce 端又需要从磁盘读写中间结果，势必造成磁盘 I/O 称为瓶颈。...Spark 允许将 map 端的中间结果输出和结果存储在内存中，reduce 端在拉取中间结果的时候避免了大量的磁盘 I/O。...并将数据输出 Spark系统。 5.保存结果 6.关闭应用程序 64. Spark的计算模型没有标准答案，可以结合实例讲述。 ? 用户程序对RDD通过多个函数进行操作，将RDD进行转换。

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【智能大数据分析 | 实验四】Spark实验：Spark Streaming

RDD 的 Transformation 操作，将 RDD 经过操作变成中间结果保存在内存中。...扩展性与吞吐量：Spark 目前在 EC2 上已能够线性扩展到100个节点（每个节点4Core），可以以数秒的延迟处理6GB/s的数据量（60M records/s），其吞吐量也比流行的 Storm 高...结果存储：为了便于前端展示和页面请求，处理得到的结果将写入到数据库中。相比于传统的处理框架，Kafka+Spark Streaming 的架构有以下几个优点。...按回车结束一次输出。在命令提交的 xshell 连接中观察程序输出。按 Ctrl+C 可终止程序运行。六、实验结果在提交任务之后应该能看到以下结果（因屏幕刷新很快，所以只能看到部分结果）。...实验让我看到，Spark Streaming 通过将流式数据划分成一系列的批处理任务，将实时数据按指定时间窗口转换为 RDD，并对 RDD 进行一系列的转换操作。

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独孤九剑-Spark面试80连击(下)

Spark SQL UDF 其实是一个 Scala 函数，被 catalyst 封装成一个 Expression 结点，最后通过 eval 方法计根据当前 Row 计算 UDF 的结果。..._ssql_ctx scala_spark_context = sqlContext._sc scala_spark_context....说说Spark的特点，相对于MR来说减少磁盘 I/O，MR 会把 map 端将中间输出和结果存储在磁盘中，reduce 端又需要从磁盘读写中间结果，势必造成磁盘 I/O 称为瓶颈。...Spark 允许将 map 端的中间结果输出和结果存储在内存中，reduce 端在拉取中间结果的时候避免了大量的磁盘 I/O。...并将数据输出 Spark系统。 5.保存结果 6.关闭应用程序 64. Spark的计算模型没有标准答案，可以结合实例讲述。用户程序对RDD通过多个函数进行操作，将RDD进行转换。

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独孤九剑-Spark面试80连击(下)

Spark SQL UDF 其实是一个 Scala 函数，被 catalyst 封装成一个 Expression 结点，最后通过 eval 方法计根据当前 Row 计算 UDF 的结果。..._ssql_ctx scala_spark_context = sqlContext._sc scala_spark_context....说说Spark的特点，相对于MR来说减少磁盘 I/O，MR 会把 map 端将中间输出和结果存储在磁盘中，reduce 端又需要从磁盘读写中间结果，势必造成磁盘 I/O 称为瓶颈。...Spark 允许将 map 端的中间结果输出和结果存储在内存中，reduce 端在拉取中间结果的时候避免了大量的磁盘 I/O。...并将数据输出 Spark系统。 5.保存结果 6.关闭应用程序 64. Spark的计算模型没有标准答案，可以结合实例讲述。用户程序对RDD通过多个函数进行操作，将RDD进行转换。

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Scala 高阶（八）：集合内容汇总（下篇）

滑窗. list.sliding(n, step = 1) 框住特定个数元素，方便移动和操作，得到的是一个迭代器，进行遍历输出结果。...步长：当前窗口每次滑动的范围，窗口之间相隔的距离为滑动步长代码实操： val list1 = List(12, 34, 56, 32, 24, 45) val list2 = List(...", "hello scala spark", "hello scala spark flink" ) // 对字符串进行拆分 val wordList...", 4), ("hello scala spark", 7), ("hello scala spark flink",5) ) // 解法一：直接展开为普通版本...集合总结分享到这里就结束了，希望对大家学习Scala语言有所帮助！！！

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Flink 01 | 十分钟搭建第一个Flink应用和本地集群

熟悉Scala的朋友也可以直接使用Scala。Scala是Spark大数据处理引擎推荐的编程语言，在很多公司，要同时进行Spark和Flink开发。...Flink虽然主要基于Java，但这几年对Scala的支持越来越好，其提供的API也与Spark极其相似，开发人员如果使用Scala，几乎可以无缝从Spark和Flink之间转换。...本文将主要介绍Scala版的程序，也会给出Java版程序。对于想学习大数据的朋友，非常有必要掌握好Java和Scala语言、Maven、Intellij Idea这些基础工具。...假设输入数据是一行英文语句，flatMap将这行语句按空格切词，map将每个单词计数1次，这两个操作与Spark的算子基本一致。...最后将数据流打印，并开始执行： // 单线程打印结果 env.execute 是启动Flink作业所必需的，只有在execute()被调用时，之前调用的各个算子才会在提交到集群上或本地计算机上执行。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Structured Streaming 编程指南 | ApacheCN

Spark SQL 引擎将随着 streaming data 持续到达而增量地持续地运行，并更新最终结果。...对输入的查询将生成 “Result Table” （结果表）。...无论何时更新 result table ，我们都希望将 changed result rows （更改的结果行）写入 external sink （外部接收器）。 ?...从 Spark 2.1 开始，这只适用于 Scala 和 Java 。...Scala Java Python R val spark: SparkSession = ...

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Spark入门- Spark运行Local本地模式

spark-shell --master spark://Ice:7077 （Spark Scala交互式开发环境，“:quit”退出）二..../examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.7.jar 100 结果片段：Pi is roughly 3.1416503141650316 2.1、spark-submit...Spark-shell 是 Spark 给我们提供的交互式命令窗口(类似于 Scala 的 REPL) 3.1、打开 Spark-shell $ bin/spark-shell Spark context...,4), (hi,1), (core,1)) scala> 4.5、登录Ice:4040查看程序运行 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fCXxgJmX...； map((_,1))：对每一个元素操作，将单词映射为元组； reduceByKey(_+_)：按照key将值进行聚合，相加； collect：将数据收集到Driver端展示。

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【Spark篇】---SparkStreaming算子操作transform和updateStateByKey

Tuple2>(); blackList.add(new Tuple2("zhangsan",true)); //将黑名单转换成...; import scala.Tuple2; /** * UpdateStateByKey的主要功能: * 1、为Spark Streaming中每一个Key维护一份state状态，state类型可以是任意类型的...2、windows窗口函数（实现一阶段内的累加，而不是程序启动时） ? 假设每隔5s 1个batch,上图中窗口长度为15s，窗口滑动间隔10s。...; import scala.Tuple2; /** * 基于滑动窗口的热点搜索词实时统计 * @author root * */ public class WindowOperator {...{ return Arrays.asList(t.split(" ")); } }); // 将搜索词映射为

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RDD操作—— 行动(Action)操作

Spark程序执行到行动操作时，才会执行真正的计算，从文件中加载数据，完成一次又一次转换操作，最终，完成行动操作得到结果。...这时，Spark会把计算分解成多个任务在不同的机器上执行，每台机器运行位于属于它自己的map和reduce，最后把结果返回给Driver Program。...，会把当前遍历到的这行文本内容赋值给参数line，然后，执行处理逻辑line.contains(“spark”)，也就是只有当改行文本包含“spark”才满足条件，才会被放入到结果集中。...最后，等到lines集合遍历结束后，就会得到一个结果集，这个结果集中包含了所有包含“Spark”的行。最后，对这个结果集调用count()，这是一个行动操作，会计算出结果集中的元素个数。...persist(MEMORY_AND_DISK)表示将RDD作为反序列化的对象存储在JVM中，如果内存不足，超出的分区将会被存放在硬盘上。

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