Java Spark分布式实战项目

基于 Java Spark API 的分布式实战，真心挺适合想搞清楚 Spark 开发流程的你。资料名叫2016012743_王宇轩_大数据实习二.zip，内容蛮全的，从环境搭建、代码结构到部署方式都有讲到。你只要有点 Java 基础，基本能跟上节奏，不算难。

Java 和 Spark 的结合，属于那种“一起用刚刚好”的组合。Spark 的RDD和SparkSession搞懂之后，写起代码来顺手多，逻辑清晰，响应也快。比如你想对一堆日志做个筛选，一通map、filter、reduce就搞定，效率还挺高。

实习项目里讲得比较细，像 Spark 的安装配置、版本匹配这种坑都帮你踩过了。用Maven或者Gradle搭项目时，记得把 Spark 依赖加上，不然跑不动。还有环境变量那块，得注意下路径别写错。

部署方式也讲了好几种：local适合本地测试，standalone用来跑小集群，企业级用YARN或Kubernetes比较稳。每种模式优缺点都有，选的时候看你场景需求。

文档还提了不少细节，比如shuffle太多会拖慢速度，要少用。还有性能监控可以用Spark UI，错误日志可以配合日志系统看。嗯，这些小点子在实战里蛮管用。

如果你想真正掌握 Java 版的 Spark 应用，推荐你试试这个资料。比单看文档强，毕竟是带实操的。如果你卡在部署或者代码优化上，也能从这份压缩包里找到点思路。