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Spring Boot与Spark集成开发,实践Spark API

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简介:
本教程深入讲解如何利用Spring Boot框架高效地进行Spark应用程序开发,并提供丰富的Spark API使用实例。 演示了Spring Boot与Spark的整合示例;该示例练习了几个Spark API,可供大家参考。

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  • Spring BootSparkSpark API
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    本教程深入讲解如何利用Spring Boot框架高效地进行Spark应用程序开发,并提供丰富的Spark API使用实例。 演示了Spring Boot与Spark的整合示例;该示例练习了几个Spark API,可供大家参考。
  • Spring Boot Apache Spark 2.4.4 和 Scala 2.12 示例
    优质
    本示例展示如何在Spring Boot项目中集成Apache Spark 2.4.4和Scala 2.12,实现大数据处理任务。适合希望结合Java生态系统与Spark能力的开发者参考。 Spring Boot 结合 Apache Spark 2.4.4 和 Scala 2.12 的集成示例:Hello World!
  • Spring BootJPA的
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    《Spring Boot与JPA的集成开发》是一本深入介绍如何利用Spring Boot快速搭建应用服务,并结合JPA进行高效数据库操作的技术指南。 开发环境为JDK8 + IDEA + Maven + MySQL5.6;实现了Spring Boot与JPA的整合,并在代码中包含了测试类。
  • Spring BootRabbitMQ战详解
    优质
    本书深入浅出地讲解了如何在Spring Boot项目中集成和使用RabbitMQ进行消息队列的开发,结合实际案例帮助读者掌握相关技术要点。 Spring Boot 整合 RabbitMQ 开发实战详解 在开始整合之前,有必要了解一些基本概念:交换器(Exchange)、队列(Queue)以及绑定关系(Binding)。其中,交换器类似于路由器,在接收到消息后会根据路由键将消息转发到相应的队列。而队列则是用于存储待处理的消息的地方。通过创建绑定关系,我们可以告诉交换器应该把特定的路由键下的消息投递至哪个具体的队列。 为了在 Spring Boot 应用程序中集成 RabbitMQ ,我们需要引入相关的依赖项 ` org.springframework.bootspring-boot-starter-amqp`。接着,创建一个配置类 `RabbitMQConfig.java` 来定义队列、交换器和绑定关系。 在配置类中,我们将设定包括名称在内的多个属性来描述队列与交换器,并通过 `@Bean` 注解构建这些实体及它们之间的关联。此外还需要设置连接工厂以确保能够正确地连接到 RabbitMQ 服务端。 当需要发送消息时,生产者会利用 `rabbitTemplate.convertAndSend()` 方法将信息提交给指定的交换器;再由该交换器依据路由规则决定最终投递的目标队列位置。 值得注意的是,在使用RabbitMQ的过程中,应当意识到所有操作都是异步执行的。因此在处理大量或关键业务消息时,请务必考虑如何实现有效的异步机制来保证系统的稳定性和可靠性。同时, RabbitMQ 还提供了一些高级功能如消息确认(Message Acknowledgement)和重试策略等特性供开发者选择性地使用。 综上所述,通过Spring Boot与RabbitMQ的集成开发可以极大地提升应用程序的消息处理能力,并且有助于构建一个更加灵活、可扩展及高度可用的服务架构。
  • Spring Boot API (Spring Boot 文档).CHM
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    《Spring Boot API》是一份全面详实的开发文档,专为使用Spring Boot框架构建应用程序的技术人员设计,以.CHM格式提供便捷查阅。 Spring Boot API(Spring Boot 开发文档).CHM 和官网 Spring Boot API 都是学习和使用 Spring Boot 的重要资源。
  • Spark 全解
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    《Spark 实践全解》是一本深入浅出解析Apache Spark技术的书籍,书中通过大量实践案例全面介绍Spark在大数据处理领域的应用。 Spark 应用实践分享
  • Spring-Boot-Neo4j-Movies:使用Spring BootNeo4j图数据库,并应用Spark朴素贝叶斯分类器...
    优质
    Spring-Boot-Neo4j-Movies项目利用Spring Boot框架和Neo4j图数据库,构建电影相关数据模型。结合Spark朴素贝叶斯算法进行数据分析和预测,探索推荐系统潜力。 Spring-Boot-Neo4j-Movies是一个使用Spring-Boot集成Neo4j并结合Spark的朴素贝叶斯分类器来实现基于电影知识图谱的智能问答系统的项目。该项目将Spark依赖从2.3版本升级到了2.4版本,根据GitHub官方提醒,1.0.0到2.3.2之间的版本可能存在安全风险。因此,在配置文件中更新了相关设置以确保安全性。 具体来说,对于spark 2.4的使用需要scala版本为2.11或更高(如2.12)。下面是用于升级Spark依赖至最新稳定版的相关Maven配置: ```xml org.apache.spark spark-core_2.12 2.4.0 ... ``` 请确保在升级过程中仔细检查并调整任何可能存在的依赖冲突或版本差异问题。
  • Spark 指南
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    《Spark实战开发指南》一书深入浅出地介绍了Apache Spark的核心概念、架构设计及编程技巧,并通过大量实践案例指导读者掌握大数据处理技术。 最近我在学习Apache Spark,并收集了一些资料(共5份文档)以供大家分享: 1. 《Spark实战高手之路-从零开始》 2. 《Spark开发环境配置及流程(Intellij_IDEA)》 3. 《spark官方文档中文版》 4. 《Spark 入门之 Scala 语言解释及示例讲解》 5. 《Scala编码规范》 总结:Hadoop MapReduce被新一代的大数据处理平台所取代是技术发展的必然趋势,而在这些新兴的数据处理方案中,Apache Spark目前获得了最广泛的认可和支持。
  • Spark编程案例
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    《Spark编程实践案例》一书通过丰富的实例讲解了如何使用Apache Spark进行大数据处理和分析,适合初学者及进阶开发者阅读。 本节将介绍如何实际动手进行 RDD 的转换与操作,并展示如何编写、编译、打包和运行 Spark 应用程序。启动 Spark Shell 是一种学习 API 和分析数据集的简单方法,尤其适合于交互式工作环境。Spark 支持多种运行模式,包括单机模式和分布式模式等选项;为了简化说明,本节将采用单机模式进行操作演示。无论选择哪种运行方式,在成功启动后都会自动初始化一个 SparkContext 对象(SC),同时也会创建一个用于执行 SQL 操作的 SparkSQL 对象。用户可以进入 Scala 的交互界面中直接对 RDD 进行转换和行动操作。 开始之前,请确保已切换到 SPARK_HOME 目录下。
  • Spark项目视频
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    本视频课程深入浅出地介绍了Apache Spark的基本概念、架构和编程模型,并通过多个实际项目案例演示了如何在大数据处理中应用Spark进行高效的数据分析与挖掘。 Spark项目实战视频涵盖了Scala、Kafka、Spark ML以及MongoDB等相关内容。