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Spark 实践全解

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简介：
《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

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  • Spark 实践全解
    优质
    《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
     
  • Spark编程实践案例
    优质
    《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项目实践视频
    优质
    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。
     
  • Spring Boot与Spark集成开发，实践Spark API
    优质
    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。
     
  • 实验七：Spark基础编程实践
    优质
    本实验旨在通过实际操作帮助学生掌握Apache Spark的核心概念和基本编程技巧，包括RDD操作、SQL查询等，为大数据处理打下坚实的基础。 实验环境： 设备名称：LAPTOP-9KJS8HO6 处理器：Intel(R) Core(TM) i5-10300H CPU @ 2.50GHz，2.50 GHz 内存：16.0 GB (15.8 GB 可用) 主机操作系统：Windows 10 家庭中文版 虚拟机操作系统：UbuntuKylin-16.04 Hadoop 版本：3.1.3 JDK 版本：1.8 Java IDE：Eclipse 系统类型：64位操作系统，基于 x64 的处理器 笔和触控输入：无 实验内容与完成情况： 1. 安装 Hadoop 和 Spark。将下载好的安装包解压至固定路径并进行安装。 使用命令 `./bin/spark-shell` 启动 Spark。 2. 使用 Spark 读取文件系统的数据： - 在 spark-shell 中，读取 Linux 系统本地文件 `/home/hadoop/test.txt` 并统计出文件的行数； - 再次在 spark-shell 中，读取 HDFS 文件系统中的 `test.txt` 文件。
     
  • 《Spark编程基础与项目实践》试题及解析2套.pdf
    优质
    本书提供了两套关于《Spark编程基础与项目实践》课程的测试题及其详细解答，旨在帮助读者深入理解和掌握Apache Spark的核心概念和实际应用技能。 《Spark编程基础及项目实践》试卷及答案2套.pdf 由于文档重复列出多次，可以简化为： 《Spark编程基础及项目实践》试卷及答案2套提供了两份完整的测试材料及其解答，供学习者巩固知识与提升技能使用。
     
  • 基于Spark的大数据词频统计实践
    优质
    本实践探讨了在大数据环境下使用Apache Spark进行高效词频统计的方法与技术，旨在提升处理大规模文本数据的能力。 大数据技术实践之基于Spark的词频统计：首先在VirtualBox虚拟机中安装Spark应用程序，并完成实验环境搭建，在这些工作顺利完成后启动spark-shell并执行相关的shell命令；同时导入需要操作的文档进行处理。接下来，对所使用的大数据技术（如MapReduce、Spark、HBase等）做深入介绍。
     
  • Spark中的大数据技术实践——词频统计
    优质
    本篇教程深入浅出地介绍了如何在Apache Spark平台上进行大规模文本数据处理，并通过实例演示了实现高效词频统计的方法。适合初学者快速掌握Spark的基本使用技巧及应用场景，帮助读者了解大数据分析的基础知识与实用技能。 本次作业要求在已搭建好的Hadoop平台上使用Spark组件完成文本词频统计任务。目标是学习Scala语言并理解Spark编程思想。基于此，需利用IDEA编写SparkWordCount程序，并能在spark-shell中执行代码及分析其运行过程。
     
  • 世纪佳缘的Spark实践——吴金龙-GitHub源码
    优质
    吴金龙在GitHub上分享了关于世纪佳缘如何实施和利用Apache Spark技术的实践经验与代码资源。 世纪佳缘的吴景龙分享了关于Spark实践的干货内容，GitHub上的源码也非常丰富。
     
  • 苏宁运用Spark Streaming的日志实时分析系统实践
    优质
    本文介绍了苏宁公司在实际业务场景中应用Apache Spark Streaming进行日志实时分析的技术实践与解决方案。 当前基于Hadoop技术栈的底层计算平台已经非常稳定成熟，不再成为主要瓶颈。然而，多样化的数据、复杂的业务分析需求以及系统稳定性与数据可靠性等问题逐渐凸显出来，成为日志分析系统的挑战重点。2018年线上线下融合趋势明显，苏宁易购提出并实施了双线融合模式，并制定了智慧零售的大战略。这一策略的核心是通过数据分析驱动服务优化，为消费者提供更优质的服务体验。作为数据分析的重要环节之一，苏宁的日志分析系统为其数据运营奠定了坚实的基础。 无论是线上还是线下业务的运行人员都对数据分析提出了越来越多样化和时效性的需求。当前的实时日志分析系统每天处理数十亿条流量日志，并且需要确保低延迟、无数据丢失等要求的同时，还要应对复杂的计算逻辑挑战。