一、安装Spark1.检查基础环境hadoop,jdk未配置好hadoop，去~/.bashrc添加环境变量exportPATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin2.环境变量添加spark环境变量exportSPARK_HOME=/usr/local/sparkexportPYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.9-src.zip

1、检查基础环境hadoop,jdk启动hdfs查看进程 2、下载spark（省略，原来已下好Spark）3、解压，文件夹重命名、权限（省略，原来已下好Spark） 4、配置文件 配置Spark的classPath，并加上最后一行代码      5、环境变量       6、试运行Python代

1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。（1）HDFS——分布式文件系统Hadoop分布式文件系统HDFS是针对谷歌分布式文件系统（GoogleFileSystem,GFS）的开源实现，它是Hadoop两大核心组成部分之一，提供了在廉价服务器集群中进行大规模

人工智能大数据，Spark，Hadoop，python，pyspark大数据：Spark实战经验总结1.RDD持久化1）RDD的惰性机制：2）RDD持久化---（解决惰性机制的效率问题）：（1）效率低的背景：（2）增加持久化（缓存）：（3）实际开发中，持久化（缓存）写法：大数据，Spark，Hadoop，python，pyspark大数据：Spark实战经验总结

目录引言HashJoinBroadcastHashJoinShuffleHashJoin引言join是SQL中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散到不同的表中，使其符合某种规范(mysql三大范式)，可以最大程度的减少数据冗余，更新容错等，而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作。对于Spark来说有3种J

工具类packagecom.zhen.hudi.didiimportorg.apache.spark.sql.SparkSession/***@AuthorFengZhen*@Date3/1/229:34PM*@DescriptionSparkSql操作数据（加载读取和保存写入）时工具类*比如获取SparkSession实例对象等*/objectSparkUtils

一、安装Spark检查基础环境hadoop,jdk配置文件环境变量试运行Python代码     二、Python编程练习：英文文本的词频统计准备文本文件读文件预处理：大小写，标点符号，停用词分词统计每个单词出现的次数按词频大小排序结果写文件withopen("UndertheRedD

一、安装Spark1.检查基础环境hadoop,jdk2.下载spark3.解压，文件夹重命名、权限4.配置文件5.环境变量6.试运行Python代码二、Python编程练习：英文文本的词频统计准备文本文件读文件预处理：大小写，标点符号，停用词分词统计每个单词出现的次数按词频大小排序结果写

1、列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。1，HDFS（hadoop分布式文件系统）是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。client：切分文件，访问HDFS，与namenode交互，获取文件位置信息，与DataNode交互

一、安装Spark配置文件试运行Python代码二、Python编程练习：英文文本的词频统计1.准备文本文件2.读文件path='/home/hadoop/wc/f1.txt'withopen(path)asf:txt=f.read()3.预处理大写转小写txt=txt.lower()标点符号点击查看代码forchin'!"@#$%^&*()+,-./:

SpringStrongGuoHadoop与SparkHadoop主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算。Spark主要解决海量数据的分析计算。Spark运行模式1）Local：运行在一台机器上。测试用。2）Standalone：是Spark自身的一个调度系统。对集群性能要求非常高时用。国内很少使用。3）Yarn：采

 1.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。（1）HDFS分布式文件系统HDFS可以兼容廉价的硬件设备，利用较低成本的及其实现大流量和大数据量的读写。（2）MapReduceMapReduce是分布式并行编程模型，用户大规模数据集的并行计算，

一、安装Spark基础环境--环境准备检查  安装spark配置相关文件     查看spark配置  打开spark  在pyspark中运行代码Python实现英文文本的词频统计准备文本文件  读文件txt=open('lol.txt',"r",encoding='UTF-8').read() 预处理

一、安装Spark验证截图：  （Spark运行成功）  （基本操作以及简单运算）二、Python编程练习：英文文本的词频统计 源码：path='/home/hadoop/wc/f1.txt'withopen(path)asf:#textreadanddowntext=f.read()text=text.lower()#replacemarks

检查基础环境hadoop,jdk                    解压，文件夹重命名、权限                          更改配置文件更改环境变量                 

自定义采集器packagecom.gazikel.streamaingimportorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.storage.StorageLevelimportorg.apache.spark.streaming.dstream.ReceiverInputDStreamimportorg.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}importorg

从Hudi0.10.0版本开始，我们很高兴推出在数据库领域中称为Z-Order和Hilbert空间填充曲线的高级数据布局优化技术的支持。1.背景AmazonEMR团队最近发表了一篇很不错的文章展示了对数据进行聚簇是如何提高查询性能的，为了更好地了解发生了什么以及它与空间填充曲线的关系，让

一、下载spark1.检查基础环境hadoop,jdk   2.解压，文件夹重命名、权限     3.配置文件    4.环境变量  5.试运行python代码   二、Python编程练习：英文文本的词频统计1.准备文档，在百度复制一篇英语文章  在wc.py中编写代码path='/h

1、检查基础环境hadoop,jdk启动hdfs查看进程   2、下载spark（已完成，略）3、解压，文件夹重命名、权限（已完成，略）4、配置文件（已完成，略）5、环境变量 6、试运行Python代码二、Python编程练习：英文文本的词频统计1、准备文本文件2、读文件path='/home/hadoop/wc/f1.

一、安装Spark1、检查基础环境hadoop,jdk 2.下载spark原有3.解压，文件夹重命名、权限原有4.配置文件  5.环境变量  6.试运行Python代码 二、Python编程练习：英文文本的词频统计1.准备文本文件 2.代码 3.结果处理     

一、安装Spark1.检查基础环境启动hdfs查看进程  查看hadoop和jdk环境     2.下载spark  3.配置环境变量   4.启动spark  5.试运行python代码         二、Python编程练习：英文文本的词频统计1.准备文本文件从网上下载一

二：Python编程练习：英文文本的词频统计1.准备文本文件  2.读文件预处理：大小写，标点符号，停用词，分词，统计每个单词出现的次数，按词频大小排序defget_text(file_name):withopen(file_name,'r',encoding='utf-8')asfr:text=fr.read()text=text.lower()#

一、安装Spark1.检查基础环境hadoop,jdk   2.下载spark在之前实验已下载安装3.解压，重命名，权限在之前实验已完成4.配置文件   5.环境变量   6.试运行Python代码   二、Python编程练习：英文文本的词频统计1.准备文本文件    2.读文

一、安装Spark环境配置： 启动spark：  试运行python代码：  二、Python编程练习：英文文本的词频统计准备文本文件读文件预处理：大小写，标点符号，停用词分词统计每个单词出现的次数按词频大小排序结果写文件 思路：先读取文件文本内容，使用循环将内容中的每一个标

一、安装并配置Spark1.首先检查一下java和hadoop的环境2.下载spark3.解压spark安装包，对文件夹重命名，复制配置文件4.对配置文件进行修改1.对/usr/local/spark/conf/spark-env.sh的配置文件进行修改，加入exportSPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoopclassp

一、安装Spark检查基础环境hadoop,jdk下载spark解压，文件夹重命名、权限配置文件环境变量试运行Python代码     二、Python编程练习：英文文本的词频统计准备文本文件读文件预处理：大小写，标点符号，停用词分词统计每个单词出现的次数按词频大小排序结果

一、安装Spark1、检查基础环境hadoop,jdk   2、下载spark（省略，原来已下好） 3、解压，文件夹重命名、权限（省略，原来已下好） 4、配置文件   5、环境变量         6、试运行Python代码试运行spaark   python命令测试    二、

一、安装Spark检查基础环境hadoop,jdk配置文件试运行Python代码二、Python编程练习：英文文本的词频统计准备文本文件：heal-the-world.txt点击查看代码There'saplaceinyourheartAndIknowthatitisloveAndthisplacecouldbemuchbrighterthantomorrow

一、安装Spark1.检查基础环境hadoop,jdk 2.下载spark（已完成，略过）3.解压，文件夹重命名、权限（已完成，略过）4.配置文件（已完成，略过）5.环境变量   6.试运行Python代码   二、Python编程练习：英文文本的词频统计1.准备文本文件   2.读文件path='/home/had

基础环境—环境准备检查下载安装文件 安装文件 配置相关文件    配置环境变量      运行pyspark   在pyspark中运行代码   统计词频