Spark RDD入门介绍

弹性分布式数据集的核心概念，挺适合刚上手 Spark 的你。RDD就是 Spark 里搞数据最常用的那套东西，能分区、能并行，支持内存缓存，还能自动容错。简单说，你写一堆转化操作，数据就在内存里转来转去，响应也快，效率也高，挺香的。 RDD的懒加载机制也蛮好玩，你定义完操作链不立马跑，等你执行collect()或者count()这类 action 时才真正开始算。这样一来，性能就能压榨得比较极致。嗯，缓存用得好，查询飞快不说，还能少跑不少无谓逻辑。 而且，出错了也不怕，RDD有血统信息，可以靠日志和依赖关系自动恢复，挺有安全感的。像日志、用户行为这类事儿，用RDD是老搭档了。如果你追求速度优先

spark 0 2025-06-15

Spark集群搭建教程（基于VMware虚拟机）

想搭建一个高可用的 Hadoop+Spark 集群吗？使用 VMware 虚拟机来部署，操作其实蛮。，你得安装 CentOS 7 操作系统，安装后关闭防火墙，保证集群正常运行。，设置静态 IP，确保各节点互联，装好 SSH，便于远程管理。别忘了安装 JDK，毕竟 Hadoop 和 Spark 都需要它，Scala 也可以根据需求安装。整个流程下来，基本上只要跟着步骤走，不太会出错。，过程中有遇到一些小问题，比如黑屏啥的，别担心，网上有现成的方案。，搭建起来挺高效的，配置完成后，Spark 集群运行流畅，速度也蛮快的。

spark 0 2025-06-15

Spark in Action实战教程

Spark 的实战教程《Spark in Action》挺适合刚入门或者想系统进阶的朋友。上来就带你跑 Spark CLI，命令行用起来比你想象的顺手多了。慢慢就开始撸代码了，核心 API、SQL、实时流、机器学习一个不落。 结构化数据、流式数据、图数据都能玩，尤其是像GraphX这样的模块，用来做图计算真的还挺灵活。嗯，书里还准备了一个预配置好的虚拟机，代码拷进去直接跑，省事不少。 如果你对Spark Streaming感兴趣，可以看看这篇实时流示例，代码写法和调试方式讲得挺清楚的。再深入一点，还可以看看GraphX 图计算框架的实战案例。 建议你用的时候注意下资源管理，尤其是大数据量并发场

spark 0 2025-06-15

FormatDataLibsvm Excel宏转换工具

数据格式清洗时的老难题，用FormatDataLibsvm.xls这个宏文件就能轻松搞定。它的作用挺直接——把你手里的表格数据快速转成libsvm 格式，省去手写转换脚本的麻烦，适合批量操作那种情况。 FormatDataLibsvm.xls的宏做得比较靠谱，支持多种输入格式，操作也直观，点一下按钮就能跑，响应也快。你只要把数据按照填进去，点击执行，就能生成标准的 libsvm 文本。嗯，不用装复杂环境，Excel 里搞定，挺省心的。 我用它的时候是一个老项目数据集，从.xls转成libsvm拿去喂模型。原来还想着写脚本，结果发现这个宏一键就搞定，简直懒人福音。浮点数据、分类变量它也能识别，适

spark 0 2025-06-15

实时指标计算引擎Spark 1.x部分1杨鑫2019-12-19

如果你在做大数据实时，Apache Spark的Spark Streaming肯定会帮大忙。它能轻松实时数据流，比如电商的销量、社交平台的活跃用户等，数据一到，结果立马出来。Spark 本身就是一个多功能的大数据引擎，支持批、交互查询、流等，适合在海量数据下做高效计算。而Spark Streaming通过分批的方式流数据，又能兼顾高吞吐量和容错性，起来还挺顺畅的。你可以用它来实时监控各类业务指标，快速响应市场变化，避免错过任何商机。它的优势还在于统一 API，你可以在同一个应用里，结合批和流逻辑。对于容错，它有个 Checkpoint 机制，保障你出问题时可以迅速恢复。而且，它能与其他 Spa

spark 0 2025-06-15

Spark企业级实战教程1.2

Spark 的企业级实战教程，讲真，挺有料的。不光讲理论，还带你一步步动手做项目。你要是对大数据这块感兴趣，尤其想搞清楚Spark到底怎么用，这套《大数据 Spark 企业级实战版 1-2》真的可以一看。 Spark 的核心架构讲得比较细，从 Master/Worker，到RDD、DataFrame这些数据结构都有提到。你要是想弄清楚 Driver 和 Executor 的关系，这部分内容别跳过。 部署配置也没少说，单机、本地、分布式环境都覆盖了，像YARN、Mesos、Kubernetes这些主流环境都讲到了。环境搭建顺利了，后面练手才轻松。 编程这块支持的语言多，Scala、Python都

spark 0 2025-06-15

Scala编程中文教材

Scala 语言创始人写的中文版教材，33 章全，讲得比较系统，内容也贴近实际项目需求。对刚入门大数据或者想用Spark练手的朋友来说，这本书挺合适的，代码例子也挺清楚的。 Scala 的语法一开始不太顺手，但看完这本书，基本就能摸清楚门道了。尤其是函数式编程的那一块，讲得蛮透的。比如像map、flatMap这些方法，书里都有例子，配图也比较直观。 适合边学边敲，比如你用IntelliJ IDEA写点小工具，书里的多案例直接就能用，响应也快，逻辑也清晰。哦对了，还有不少和Spark结合的小例子，看完就知道这语言为啥在大数据圈这么吃香了。 如果你已经用Java干了几年，想转函数式编程，或者搞点数

spark 0 2025-06-15

Spark SQL查询执行架构概览

Spark SQL 的代码资源还是蛮不错的，是它的查询执行部分。它主要包括三个子项目：Core、Catalyst、Hive。其中Catalyst是核心的查询优化引擎，而且它跟 Spark 平台是独立的。Spark SQL Core封装了Catalyst，通过 API 像应用程序SparkSession、Dataset和DataFrame（其实 DataFrame 就是 Dataset[Row]的别名）这些功能。Spark SQL Hive则是用来操作 Hive 的。整体来说，Spark SQL 的架构设计蛮清晰，使用起来也比较方便。如果你对查询执行过程感兴趣，这份源码概览会让你更清楚地了解每个

spark 0 2025-06-15

颠覆大数据分析基于Storm、Spark等Hadoop替代技术的实时应用

在大数据中，传统的 Hadoop 虽然批量数据挺有一套，但在实时方面就比较吃力了。随着实时数据的需求不断增大，像Storm和Spark这种替代 Hadoop 的技术应运而生，实时流式数据。Storm由 Twitter 开源，能做到毫秒级延迟，流程也挺简单，通过拓扑结构和组件，实时数据进入后就立马完，适合实时事件、在线学习和数据聚合等应用。Spark则更为强大，支持批、实时流和交互式查询，最大亮点是它的内存计算方式，大幅提高了数据速度。Spark Streaming能通过微批次实现流，配合其他模块，可以做出更复杂的数据。如果你用Storm来流数据，再把结果丢给Spark深度，效果会蛮不错的。金融

spark 0 2025-06-15

Spark-Streaming实时日志分析与异常检测Flume+Kafka+HBase+Spark

基于 Spark 的实时日志系统真的是前端或大数据开发里蛮值得推荐的一套组合，是你要搞 AI 相关的日志，那用它准没错。Flume的日志采集功能还挺靠谱的，不管是服务器还是应用日志，它都能稳定收。数据来了直接推给Kafka，Kafka 在这儿就像个中转站，抗压能力强，数据一多也不怕崩。就是重头戏，Spark-Streaming出场了。它不是直接流数据，而是搞成一小块一小块批，这样做既快又稳。你可以用它实时日志，比如抓异常、算访问量啥的。如果你对数据有点追求，这块你会玩得挺开心的。HBase就负责收尾，专门存后的结果。查询快，还能横向扩展，想查啥直接来。嗯，系统搭起来后从数据采到存储，基本闭环，

spark 0 2025-06-15