Spark编译部署与SparkBench编译指南

Spark 单节点部署的超详细流程，配上 SparkBench 的编译指南，真的是一份蛮实用的参考资料。不管是新手还是搞调优的老手，看完都能少走不少弯路。文档里从装 JDK、Maven、Scala 开始讲起，到源码编译、无密 SSH、Hadoop 部署，每一步都配了命令和路径设置，照着做基本不会错。JDK 的安装方式挺友好，Ubuntu直接apt-get就行，环境变量也有一并教你配，别忘了用source /etc/profile刷新一下。Maven 和 Scala这块建议你别偷懒，还是从官网下载源码装，版本对不上会出一堆奇怪的错误。装完试试mvn -v或者scala，能输出信息就环境 OK 了

spark 0 2025-06-15

Spring Boot集成Apache Spark 2.4.4与Scala 2.12示例

Spring Boot 结合 Apache Spark 2.4.4 和 Scala 2.12 的集成示例挺适合需要快速搭建大数据应用的开发者。通过这个示例，你能看到如何将这三者组合在一起，做一个“Hello World”应用。Spring Boot 负责管理服务的生命周期，Apache Spark 则帮忙数据，Scala 了简洁高效的编程体验。你可以直接在本地环境启动并测试，也能在分布式环境中灵活扩展。 ，你需要在 Spring Boot 的pom.xml文件中添加相关依赖，确保版本兼容。，在 Scala 中创建一个作业，使用SparkSession读取文本文件并计算单词出现频率，代码实现也比

spark 0 2025-06-15

HanLP 1.8.2中文NLP库

HanLP 是一个好用的中文自然语言库，功能覆盖了分词、词性标注、命名实体识别等多项核心技术。它的精确性和高效性让多开发者都称赞不已。最牛的地方是，HanLP 采用了并行计算和高效的数据结构，极大地提升了速度。嗯，想做中文的朋友，可以试试它。通过 Maven 或 Gradle 轻松引入依赖，甚至 Python 也有接口。你要做情感、智能客服、文本挖掘啥的，HanLP 都能轻松搞定。最重要的是，它的设计灵活且扩展性强，你可以根据需求调整各种模块。如果你要用中文工具，HanLP 绝对是个不错的选择！

spark 0 2025-06-15

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