Spark RDD编程实战PySpark示例

在大数据领域，Spark 的 RDD（弹性分布式数据集）简直是必不可少的基础概念。PySpark 作为 Python 接口，让操作变得更轻松。这里有三个基本的案例：计算访问量（PV）、独立访客量（UV）和访问的 Top N。比如，计算 PV 时，通过map将每行数据映射成键值对，使用reduceByKey进行聚合，轻松计算出访问量。对于 UV 计算，使用distinct去重 IP 地址，聚合得到独立访客数量。而 Top N 则通过sortBy进行排序，得到访问量最高的 URL。三个案例完全覆盖了map、reduceByKey、distinct、sortBy等常用操作。简洁易懂，代码也比较清晰，

spark 0 2025-06-15

亚马逊商品共购网络数据集图神经网络应用

亚马逊的商品共购网络数据，节点有 40 多万，边也有 300 多万，量挺大，用来做图算法训练蛮合适。文件格式是FromNodeId ToNodeId，也就是你可以直接拿去喂给NetworkX、PyTorch Geometric这种图工具用，省了不少预麻烦。 用来跑个协同过滤、图卷积啥的，挺香。比如你想模拟“买了 A 也买 B”的场景，这种图结构数据就适合。响应快，代码也比较直观。文件名是Amazon0601.txt，纯文本，压缩包解出来就能用。 哦对了，还能搭配一些用户行为工具一起玩，像之前看到一篇协同过滤算法的文章里就用过类似数据，挺有参考价值的。还有个amazon-parser的 matl

spark 0 2025-06-15

ElasticSearch SQL查询语言标准化指南Part 2

ElasticSearch 的 SQL 语法支持是个挺实用的功能，是你已经习惯用传统 SQL 写查询语句的时候。这篇文章算是对 ES SQL 的一个延伸，讲得比较清楚，语法上和 MySQL 还蛮像的，写个简单查询语句也就几行，响应也快。 像用SELECT * FROM index WHERE age > 30这种写法，是不是挺熟悉的？这就是 ES SQL 的好处，对新人也挺友好。不用学复杂的 DSL 语法，一上手就能干活，尤其适合数据展示、报表类的需求。 顺手放几个相关文章，想深入了解 SQL 语法或顺便复习下的可以看看： SQL 查询语言技术 Transact-SQL 查询语言的应

spark 0 2025-06-15

Scala 2.12.8大数据开发环境

Windows 环境下的 Scala 2.12.8 安装包，比较适合搞 Spark 或者 Java 的大数据开发。scala-2.12.8.zip这个包里头啥都有：编译器、标准库、REPL 工具，装完就能跑。2.12.x 这个版本对 Java 8 挺友好的，兼容性不错，而且类型推断也有提升，写起来省事不少。你要是用过Apache Spark，应该知道它本来就是 Scala 写的。这个版本的 Scala 和 Spark 配套得挺好，基本不会踩坑。像写个RDD.map()或者搞个DataFrame，Scala 语法又精简，响应也快，效率高多了。另外，不少 Hadoop 生态下的工具也跟Scala关

spark 0 2025-06-15

Spark Shuffle过程思维导图

SparkShuffle.xmind 是一个关于 Spark Shuffle 过程的思维导图。嗯，这个思维导图挺有用的，尤其是当你需要快速理解 Shuffle 是怎么工作的时。它以清晰的结构呈现了 Shuffle 的各个细节，比如 Shuffle 过程的步骤、相关优化和遇到的坑。你可以用这个导图来自己更好地理解 Spark 的底层机制，甚至在面试时也能派上用场。对于刚接触 Spark 的小伙伴来说，这个导图会让你对 Shuffle 的理解更直观，更容易消化。嗯，如果你在大数据相关项目，这个资源可以为你节省不少时间。 另外，相关的资料也挺丰富的，比如有关于 Spark、MySQL、SQL 等技术

spark 0 2025-06-15

基于Spark的交互式数据预处理

基于Spark的交互式数据预系统，了传统系统在大数据环境下的瓶颈，是在速度和交互性方面。你想要高效海量数据，但又不想牺牲互动性吗？这个系统了通用的数据预组件，支持扩展，操作界面像电子表格一样直观，用户还能记录操作过程并轻松撤销或重做，简直是大数据时的救星。它适合需要快速响应并且交互频繁的场景，比如医疗数据，使用真实数据的验证结果也不错，能够在大数据场景下满足需求。你要是有类似需求，可以试试哦！

spark 0 2025-06-15

Flink实时计算框架与Spark大数据处理框架

Flink & Spark 是两个常见的大数据框架，适合实时流式计算和大规模批任务。Flink的特点是低延迟和状态管理，适合流式计算场景，比如实时、监控等。Spark则擅长大规模批数据，支持机器学习等任务，尤其在批量数据时性能较强。Flink和Spark各有优势，选择哪一个取决于具体需求。如果你要做低延迟、实时数据，可以优先考虑Flink。如果你的数据是批量数据，或者需要做机器学习，那么Spark更适合。如果你还不确定哪个更适合，可以看看相关的学习资源，你更好地了解它们的使用场景和技巧。

spark 0 2025-06-15

单片机课程设计智能风扇项目

单片机课程设计的智能风扇项目，挺适合刚接触嵌入式开发的你练手。项目用的是8051单片机，配合Proteus仿真和Keil开发环境，整个流程从电路搭建到代码编写都安排得明明白白。Proteus 的电路仿真做得还不错，不用焊板、不用烧芯片，直接拖元件模拟，比如加个温度传感器，用GPIO口连电机，电路响应也挺真实。你还能设置中断，模拟按钮按下的效果，省事多了。再说 Keil，写 C 代码调试也方便，支持8051系单片机，跟 Proteus 联调一下，出问题也能快速定位。风扇的逻辑你可以自己设计，比如设个定时器控制间歇运行，或者根据温度自动调转速，玩法还挺多。项目里用到的知识点也蛮全，从基本的单片机原

spark 0 2025-06-15

Spark Local模式基础知识讲解

Local 模式的 Spark，配置简单到你会怀疑是不是少了啥。嗯，真的不需要搞 Hadoop，不用折腾 Yarn，解压完直接跑就行，挺适合刚接触 Spark 的你。平时开发调试，也省不少事，用bin/spark-shell就能开干。Standalone 模式稍微复杂点，但也是官方亲儿子那种自带的资源调度方式。核心三个角色：Client、Master、Worker。有点像分工明确的小团队，谁干啥都说得清楚。Driver 的运行位置呢，也挺灵活。用spark-shell提 Job，Driver 会跑在 Master 上；但你用spark-submit提交，或者在 IDE 里运行，比如设个new

spark 0 2025-06-15

PySpark Python接口分布式数据处理

PySpark 的 Python 接口用起来还蛮顺手的，尤其是你已经熟悉了 Python 那一套写法后，用它来操作大数据就没那么吓人了。用DataFrame数据，感觉就像在写 Pandas，但又多了分布式的能力，扩展性强了不少。数据量一大，用pandas直接就吃不消，这时候上PySpark就对了。它跑在Spark引擎上，响应也快，代码也挺简洁的，像filter、groupBy这种操作几乎一摸一样。如果你刚上手，不妨看看《Spark 理论与 PySpark 应用》这篇，讲得还比较透；另外函数调用技巧那篇也挺实用的，多常见坑都提前踩了。开发环境方面，Windows10 搭建教程也有现成的方案，省了

spark 0 2025-06-14