Spark教程

在Spark Shell中编写WordCount程序的步骤如下：1. 首先启动HDFS。2. 将文件上传至HDFS路径 hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/a.txt。3. 在Spark Shell中使用Scala编写Spark程序：scala> sc.textFile(\"hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/\").flatMap(.split(\" \")).map((,1)).reduceByKey( + ).sortBy(_._2,false).collect。注意：Spark是懒加载的，需要调用act

涵盖 Scala、RDD、Spark SQL 的详细教程，适合初学者学习。

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

为您提供了关于安装Spark的详细指南，适用于Markdown格式文件。

Spark 入门实战系列的 PDF 教程真挺全的，专为刚接触 Spark 的朋友准备。每一篇都不啰嗦，干货多，覆盖了从 SQL 到流、图计算、机器学习等内容。像Spark SQL这一块，教程讲得蛮细，怎么建DataFrame、跑SQL、看执行计划优化——都有，适合做或者建数仓的你。还有运行架构那章，说清楚了RDD是怎么跑的，任务调度是怎么回事，配合集群用的朋友别错过。系统部署的章节也挺实用的，从源码编 Spark，到怎么在Hadoop集群上部署，讲得比较接地气，运维和开发都能看。顺便还带了Hive的内容，虽然不属于 Spark，但两者配合得多，这一章能帮你搭好环境。实时也有！Spark Str

Spark-SQL 的 DataFrame 操作，用起来还挺香的，尤其是你想把结构化数据当表来查的时候，写起来就跟写 SQL 差不多，顺手。DataFrame 其实就是个分布式表格，底层是RDD，但不用你自己管怎么分发、怎么缓存，Spark 都帮你搞定了，效率也挺高。你写的查询，后面都被 Catalyst 优化过，执行速度比原生RDD快多了。还有一点蛮方便的，Spark-SQL可以直接读Hive的数据，像HiveContext就专门干这个的。如果你项目里本来就在用 Hive，迁过来几乎不用改逻辑，兼容得还不错。而且它支持的数据源种类也不少，JSON、CSV、JDBC，甚至你本地的txt文件都能

Spark2.0安装教程与Spark1.3共存配置详解 一、引言 随着大数据技术的发展，Apache Spark已成为处理大规模数据集的重要工具。然而，在实际应用中，不同项目可能需要使用不同版本的Spark来满足特定需求。将详细介绍如何在现有Spark1.3的基础上安装并配置Spark2.1.0，实现两个版本的共存，以适应新老项目的需求。 二、环境准备 在开始安装之前，请确保以下条件已满足：1. Java环境：Spark需要Java运行环境支持，推荐版本为1.8或以上。2. Hadoop环境：本教程假设已有Hadoop环境，并且版本不低于2.6。3. 操作系统：Linux操作系统，以Ubunt

全中文的 Spark 视频教程，适合刚入门或想打基础的你。讲得比较细，环境搭建也有覆盖，跟着视频走基本不会卡壳。字幕清晰，语速适中，听起来还蛮顺。整体内容覆盖了 Spark 常用的操作，比如 RDD、DataFrame 等，风格挺接地气的，没那么多术语，容易懂。

共存安装的配置流程讲得挺细，Spark2.0和Spark1.3能一起跑，确实省了不少事。 同版本冲突那点事，搞大数据的你肯定遇到过。这篇文章直接用例子说话，目录结构清楚，像/usr/local/spark2和/usr/local/spark1怎么区分、bashrc怎么配，写得还蛮清楚。 而且它不光讲装，还顺手提了点调试经验，比如spark-submit的时候指定环境变量，能少走不少弯路。文档风格不算花哨，但挺接地气，适合赶项目时候快速参考。 如果你有老项目用着Spark1.x，又想试试新版本，那这篇Spark2.0和1.3的共存配置教程可以收藏一下，不然版本打架真挺烦的。

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