Spark WordCount示例代码

基于 Spark 的 wordcount 代码，算是入门分布式计算的经典例子。逻辑清晰，代码结构也挺简洁，适合刚接触 Spark 的同学练练手。配合 Spark 自带的 RDD API，用起来还蛮顺，跑小文件快。你要是平时接触过 Hadoop，对这套模式会更熟一点。 基于Spark的wordcount代码，逻辑不复杂，功能也就一个：统计文本中各个单词的数量。核心思路就是读取数据、拆分单词、映射计数、聚合。用的都是 Spark 里最基本的操作，比如flatMap、map、reduceByKey。 用SparkContext.textFile加载文件，用flatMap按空格拆词，一步到位；map负

spark 0 2025-06-14

Kettke数据库插件源码分析

源码结构清晰的kettke数据库插件，功能上不算花哨，但胜在够轻量，挺适合做小项目的快速集成。整体是偏实用型的写法，核心逻辑就摆在那里，看的时候不会太费劲。 连接配置的那部分挺直观，基本不用太多注释你也能看明白。响应也快，适配多个数据库场景，比如 SQLite，用起来还蛮顺手的。你要是平时喜欢研究底层实现，可以顺着它的代码看下去，逻辑分得蛮清楚的。 顺带推荐一篇相关的源码解析文章：SQLite 数据库详解与源码，里面讲了挺多实际操作里的方式。还有一个配套插件 优化数据库报表的插件，用在项目里能省下不少功夫。 如果你经常搞后端对接，或者需要写自己的小工具，kettke这套源码还是挺值得收藏的。调

spark 0 2025-06-14

Spark Streaming实时流处理示例

Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个模块，专门实时数据流。如果你想海量的实时数据流，Spark Streaming 是个不错的选择。结合 Kafka 使用，你可以轻松地构建一个强大的实时数据系统。Kafka 作为分布式流平台，能够高效地存储、传输数据，而且还支持多个消费者共同消费同一数据流。比如，使用kafkaStream()来接收 Kafka 中的数据流，可以做一些数据转换，比如map、filter等，甚至可以将数据再发送回 Kafka 或者输出到文件。在实现 Spark Streaming 与 Kafka 集成时，你需要安装好Apache Spark、Sca

spark 0 2025-06-14

Hibench大数据基准测试套件1.0

Hibench 大数据基准测试套件是个挺实用的工具，专门用来评估不同大数据框架的性能。它支持 Hadoop、Spark、Flink 等框架，测试内容也挺丰富，能测量速度、吞吐量等多个维度。用它做基准测试的话，能给你一些科学依据，你挑选最合适的技术栈。安装配置也比较简单，按照官方文档一步步来就好。嗯，配置文件编辑起来也蛮直观的，不会让你迷失在各种参数里。更有意思的是，它支持不同的工作负载，比如排序、字计数、图等。对于大数据爱好者，试试 Hibench，真的不亏！

spark 0 2025-06-14

Spark电商推荐系统

基于 Spark 的推荐系统项目，还挺实用的，适合搞大数据或者电商方向的朋友。项目用了ALS做协同过滤，逻辑清晰，代码也不绕。配合MLlib、DataFrame API这些常用组件，流程还挺顺。前面有数据清洗，后面模型训练，走得蛮全的，像评论文本也了，细节做得还不错。 Spark 的分布式能力用起来蛮香，像Spark Streaming也有涉及，能搞在线推荐那种。你要是数据量大、用户多，这项目的结构你可以直接套。推荐算法方面除了ALS，也提到了Neural Collaborative Filtering（NCF），适合想引点深度学习思路进去的。 模型评估这块也没落下，用了Precision@K

spark 0 2025-06-14

Spark MLlib ALS音乐推荐模型

Spark MLlib 的 ALS 推荐系统项目，挺适合拿来练手推荐算法的。基于协同过滤思想，用的是交替最小二乘（ALS）算法，逻辑也不复杂，就是把用户和歌曲打分拆成两个矩阵交替训练。你只要喂进去用户 ID、歌曲 ID和评分数据，它就能预测你喜欢的音乐。嗯，用DataFrame API数据也方便，响应也快，代码也挺清晰的。 项目结构还蛮清爽，data/放数据，src/main/scala/是主程序，build.sbt配好就能跑，比较适合用来理解 Spark 的实际应用场景。你可以自己改参数比如rank、iterations、regParam试试，看看推荐效果怎么变。 除了评分预测，项目里你也可

spark 0 2025-06-14

Spark学Spark习学笔习记笔速记查实宝典用速查指南

黑底的 Spark 学习笔记，内容还挺全的，从基本概念到代码执行流程都讲到了。Spark 的起源和特点讲得清楚，尤其是跟 MapReduce 的对比，挺适合你快速搞清楚两者差异的。比如内存计算、DAG 调度这些点，平时工作中真的用得上。技术栈也说得蛮细，像Spark SQL、MLlib、Spark Streaming这些都有提到，要是你刚上手或者准备用 Spark 跑点实时任务，这篇笔记挺合适当速查表用的。还有RDD部分讲得比较透，从存储分区到数据恢复都有覆盖，不懂 RDD 的执行机制也能看明白。像什么filter、map、flatMap这种转换操作，也都列得清清楚楚。代码流程那块也有实操，比

spark 0 2025-06-14

Practical Real-Time Data Processing and Analytics

实时数据流的实战书，推荐你看《Practical Real-Time Data Processing and Analytics》这本资源。里面讲得蛮清楚，从 Apache Storm 的 Spouts、Bolts 到 Spark Streaming 的小批模式，再到 Flink 的 事件时间、状态管理这些点，都挺有价值的。 Storm 的消息流设计比较轻量，适合那种对延迟要求高的应用，比如风控系统。你要是用 Kafka 接数据，想快速出个报警结果，用 Storm 合适。 Spark Streaming就偏稳重一些。它走的是“微批”路线，适合跟 Spark 的整个生态打配合，比如你要用 Spa

spark 0 2025-06-14

数据可视化入门教程

数据可视化其实蛮有意思的，它将枯燥的数据通过图形、图像展示出来，让你一眼就能看到数据背后的故事。在这份《数据可视化.zip》里，包含了详细的内容，适合刚接触数据可视化的朋友。如果你是做数据的，或者只是对这块领域感兴趣，这个资料包对你来说简直是宝藏。里面不仅有不同的图表类型，像柱状图、折线图、散点图等，还能教你如何挑选合适的可视化工具，你更加高效地数据。是那些图表工具，比如 Tableau、Matplotlib、Seaborn，这些都挺好用的，能够做出专业的数据可视化作品。其实，数据可视化的关键不仅仅是技术上的操作，更多的还是设计和洞察力，如何通过图表让人一眼看懂数据，这个过程需要技巧和经验。不

spark 0 2025-06-14

Delta Lake架构与Apache Spark Structured Streaming数据流处理

想要大数据流和批的同时又不想被小文件和数据碎片困扰？Delta Lake结合了流式和批的优势，给你带来不一样的体验。Delta Architecture设计上是为了让数据湖更高效，支持ACID事务，保证数据的一致性和可靠性。是对于数据工程师，Delta Lake你避免了传统方法中小文件过多导致的性能下降问题，还能快速应对增量数据的实时。而且，它能简化数据验证和纠错过程，减少运营负担。这些特点都让它在数据湖上变得给力。如果你现在的系统需要支持实时数据流和批不间断的更新，Delta Lake一定会让你的工作更加轻松和高效。所以，如果你还在为数据湖中的小文件、延迟烦恼，试试Delta Lake吧，搭

spark 0 2025-06-14