JSON数据演示素材集

读取 JSON 文件的数据演示案例，结构清晰、素材丰富，挺适合前端练手或者做教程演示用。里面不光有常见的 data_trip.json 之类的数据文件，还有像 manifest.json、地图 Json 数据 这样的内容，基本覆盖了常见场景。要是你在搞数据可视化、做配置面板，甚至前后端联调，这类素材都蛮方便的，直接拿来试试就行。

spark 0 2025-06-15

Spark RDD介绍

黑色风格的分布式计算框架里的数据利器，非RDD莫属。你如果正上手 Spark，那这个资源挺合适——内容全、示例多、语言也不难懂。尤其是那个Word Count，基本上就是 Spark 的 Hello World，照着练一遍就能入门。 RDD说白了，就是一堆分好片的不可变数据，能并行、还能容错，适合干大数据这种“量大活重”的活儿。你可以用parallelize把已有集合变成 RDD，或者直接从HDFS、S3这类地方读数据，蛮灵活的。 操作上，RDD 有两种：Transformation和Action。像map、filter这种算是前者，懒加载；而count、collect是后者，真正在你点火的时

spark 0 2025-06-15

Spark学生信息预处理案例素材

学生信息的数据，用 Spark 来搞，还是挺顺手的。spark 预学生信息案例素材就是一个不错的入门资源，适合你熟悉下大数据清洗流程，是结构化数据的提取和转换。文件格式清晰，字段结构也规整，上手没什么门槛。 数据量不大，适合做测试或者功能验证，像是搞个 ETL 流程的 demo、练练DataFrame操作，刚刚好。完还能直接接上 ML 流程，或者导出成别的格式继续用，灵活性还挺高。 如果你平时用Spark SQL比较多，那这个案例更适合你。字段类型都比较友好，做类型推断和分组聚合这些都挺省事，写查询语句不会太卡壳。 哦对了，和它相关的一些工具和内容也值得一看，像是Spark 数据、光谱数据预这

spark 0 2025-06-15

Simba Spark JDBC连接驱动合集

Spark 环境下的 JDBC 连接，Simba_Spark_JDBC这个驱动还挺靠谱的。用过不少方案，这个兼容性比较好，连 Hive、Hadoop 啥的都能稳稳跑起来，连接也比较快。 压缩包里集成了一堆 Apache 家的库，像HttpComponents、Thrift、ZooKeeper这些，版本也比较新，拿来就能用。平时调试时，日志也挺清晰，出了错好排查。 如果你用的是DbVisualizer，这个驱动配合起来也没什么坑，基本上按文档配置一下，JDBC 地址填好就行，jdbc:spark://host:port那种格式，蛮直接的。 我自己是跑 Hive on Spark 的时候用的，是配

spark 0 2025-06-15

贵州省区县级行政区划数据

贵州省各区县名称的整理数据，用起来还挺方便的。你做前端开发要用到行政区划数据，或者要在表单里搞个地区下拉框，这份资源就蛮合适。数据格式规整，字段清晰，像县级名称、所属市这些都有，直接能拿来用，省了不少事儿。 全国省市区县的标准编码那份资源也值得一看，尤其是你要做表单联动或者数据关联那种。它把每一级的行政区都配了统一的编码，比如520102这种六位数，和国家统计局那边是对得上的，方便对接各种接口。 哦对，如果你用SPSS做数据，第二篇文章讲变量标签的那部分也挺有。虽然不是前端的直接场景，但你要和数据那边协作的时候，用得上。 还有一个中国省市区县数据表的链接也推荐你收藏下，数据量挺全的，能导出成表

spark 0 2025-06-15

Spark调优实践总结

Spark 调优的干货总结，经验丰富的同事写的，内容比较全面，适合有一定基础的你参考参考。 Join 优化是个老话题了，用得多出问题也多。文档里提到的广播 Join挺实用的，尤其是大表小表配对时，直接把小表广播到各个节点，省下了不少网络 IO。这招在 MapReduce 和 Hive 里也用过，效果还挺。 数据倾斜的问题也有不少细节。比如空值集中，建议加点随机值打散下分布；再比如count(distinct)太重，可以先 Group By；还有倾斜 Key，单独拎出来，再合回去。这几招组合拳下来，性能能提一截。 小文件太多会把任务分得碎，启动开销大得离谱。可以用coalesce来减少分区数，别

spark 0 2025-06-15

实时监控MySQL更新保存到HBase

实时数据同步的搭建其实没你想的那么麻烦，关键是找对工具配好节奏。MySQL 的 binlog 配上Maxwell，就能把数据库的更新变成 JSON 消息丢进Kafka里。Kafka 的吞吐量挺大，稳得，就靠Spark Streaming来实时消费这些消息，后直接写进HBase。数据逻辑你可以灵活写，啥转换、过滤都能加上。HBase 的数据查询交给Phoenix就行，它能让你用 SQL 方式查 NoSQL 数据，挺方便的。整个流程跑起来，适合做日志、用户行为追踪这些需要实时反馈的业务。文档里讲得蛮细，从环境搭建到代码结构，甚至 Kafka 参数怎么配都写得明明白白，按着操作也不容易踩坑。对了，如

spark 0 2025-06-15

Spark基础知识讲解

Spark 的基础知识，内容不绕弯子，讲得挺清楚，尤其适合刚入门大数据的你。邹紫岩的整理逻辑还不错，知识点比较系统，从RDD到Spark SQL都覆盖到了。就算你之前只听说过 Hadoop，用这个入门也不算晚。页面加载快，阅读体验也蛮友好。

spark 0 2025-06-15

Scala编程实战基础教程入门与实践

Scala 的多范式编程能力，真的挺适合大数据场景的。《Scala 编程实战基础教程》的结构安排比较贴地气，从语法开始讲起，一步步带你入门函数式思维。像map、filter这些操作，讲得还挺清楚，初学者上手不难。类型系统这块也讲得蛮细，Option 类型、类型推断都有例子，少了不少踩坑机会。你要是用过 Java，再来学 Scala，会觉得它语法更精简，表达力还更强。函数式编程方面，教程挺重视实践。比如怎么用高阶函数集合，怎么通过尾递归优化性能，讲得都挺实在，不晦涩。并发那块也有提，了Actor 模型和Akka库，适合想搞分布式的你去了解下。要写 Spark 项目，用这个思路来构建服务，效率还不

spark 0 2025-06-15

传统计算机组成与三次信息化浪潮解析

传统计算机的硬件组成，就像咱们写代码要懂 DOM 结构一样，搞大数据之前，先搞清楚 CPU、内存、硬盘这些基础部件挺重要的。尤其是现在大数据满天飞，如果你连CPU是怎么和memory协作都不清楚，做分布式可就容易出坑哦。讲信息化浪潮那一块儿挺有意思，三波浪潮像是 IT 圈的三段副本——从第一台商用机到 PC 普及，再到 Web 时代的井喷，变化太快，不看不行。大数据的五个 V 特征也总结得蛮清楚的，Volume、Velocity、Variety这些词听着玄，其实你想想微博热搜、淘宝秒杀、智能摄像头的数据流，那都是 V 的体现。大数据可少不了Hadoop、Spark这些工具，说白了，它们就是能把

spark 0 2025-06-15