在Spark中创建RDD的创建方式可以分为四种： ps：本文代码基于sparkonzeppelin实现1、从集合（内存）中创建RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDD //使用parallelize方法valrdd1=sc.parallelize(List(1,2,3,4))//使用makeRDD方法valrdd2=sc.mak

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

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 配置spark的classpath$cd/usr/local/spark$cp./conf/spark-env.sh.template./conf/spark-env.sh#拷贝配置文件在文件中加上如下一行内容：exportSPARK_DIST_CLASSPA

一、安装Spark1.检查基础环境hadoop,jdk   2.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1.准备文本文件2.读文件，预处理：大小写，

一、安装Spark1、检查基础环境hadoop、jdk2、下载Spark（略）3、解压、文件夹重命名、权限（略）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   2、编写代码  3、运行结果

2.安装Spark与Python练习一、安装Spark检查基础环境下载spark解压，文件夹重命名、权限        4.配置文件与环境变量            5.试运行Python代码   二、Python编程练习：英文文本的词频统计 准备文本文件 

一、安装依赖信息spark版本：spark-3.1.3-bin-hadoop3.2hadoop版本：hadoop-3.2.1scala版本：scala-2.11.12 建议3.12版本下载地址：https://spark.apache.org/downloads.html二、安装2.1单机配置环境vim~/.bash_profile #Spark3SPARK_HOME=/Users/Robots2/softWare/spark-3

本文首发于NebulaGraphCommunity公众号解决思路解决K8s部署NebulaGraph集群后连接不上集群问题最方便的方法是将nebula-algorithm/nebula-spark运行在与nebula-operator相同的网络命名空间里，将showhostsmeta的MetaD域名:端口格式的地址填进配置里就可

1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。1.SparkCoreSparkCore是整个BDAS的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供如filter、join、groupByKey等

批处理任务编排初学者容易误以为容器的任务只在于部署行为－－将软件在容器中部署以提供持续的服务。但其实容器也同样大量的被应用于批处理程序的运行上。比如测试行为是典型的批处理任务范畴，它不提供持续稳定的服务，它只是一段特定的程序，而一但这段测试程序结束后就应该销毁

1.定义/**1.定义*defsortByKey(ascending:Boolean=true,numPartitions:Int=self.partitions.length)*:RDD[(K,V)]=self.withScope*ascending:true-正序false-逆序*numPartitions:排序完后,对结果数据的分区数**2

①Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。组件介绍1.SparkCore：Spark的核心组件，其操作的数据对象是RDD（弹性分布式数据集），图中在SparkCore上面的四个组件都依赖于SparkCore，可以简单认为SparkCore就是Spark生

一、词频统计A. 分步骤实现 准备文件下载小说或长篇新闻稿上传到hdfs上读文件创建RDD分词排除大小写lower()，map()标点符号re.split(pattern,str)，flatMap(), 停用词,可网盘下载stopwords.txt,filter()，  长度小于2的词filter()

一、请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。Spark的生态系统主要包含了SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、StructuredStreaming、MLlib和GraphX等组件。图1Spark生态系统的组成及各组件各个组件的具体功能如下：SparkCoreSparkCore包含Spark最基础和

1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。（1）SparkCore：Spark核心组件，它实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。SparkCore中还包含了对弹性分布式数据集(ResilientDistr

1.定义/**1.定义*defsaveAsTextFile(path:String):Unit*defsaveAsObjectFile(path:String):Unit*defsaveAsSequenceFile(*path:String,*codec:Option[Class[_<:CompressionCodec]]=None):Unit*2.功能*

1.说明*1.Rdd文件读取和保存可以从两个角度来区分*文件格式:text、json、csv、sequence文件、Object序列化文件*文件系统:本地文件系统、hdfs、hbase、各类型数据库2.Spark中怎样读取&保存text文件？1.读取*1.SparkContext.textFile*

一、词频统计A. 分步骤实现 1.准备文件，下载小说或长篇新闻稿2.上传到hdfs上3.读文件创建RDD4.分词5.排除大小写lower()，map()6.标点符号re.split(pattern,str)，flatMap()识别标点符号并替换成空白值   清除空白值 7.停用词,可网盘下载stopwords.txt

尚硅谷大数据Spark教程从入门到精通001.尚硅谷_Spark框架-简介002.尚硅谷_Spark框架-VsHadoop003.尚硅谷_Spark框架-核心模块-介绍004.尚硅谷_Spark框架-快速上手-开发环境准备005.尚硅谷_Spark框架-快速上手-WordCount-案例分析006.尚硅谷_Spark框架-

1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。   1.SparkCore实现Spark的基本功能，包括任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等，以及RDD（ResilientDistributedDataset）API的定义。2.SparkSQL

1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。Spark的生态系统主要包含了SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、StructuredStreaming、MLlib和GraphX等组件。图1Spark生态系统的组成及各组件各个组件的具体

下载相应包。然后放到linux相关目录，然后配置环境变量，配置文件如下vim~/.bash_profile#.bash_profile#Getthealiasesandfunctionsif[-f~/.bashrc];then.~/.bashrcfi#UserspecificenvironmentandstartupprogramsPATH=$PATH:$HOME/.local/

1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能   SparkCore：是整个BDAS生态系统的核心组件，是一个分布式大数据处理框架。其包含Spark最基础和最核心的功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等，

大数据系列-SPARK-STREAMING流数据windowpackagecom.testimportorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.streaming.dstream.{DStream,ReceiverInputDStream}importorg.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}//windowobjectSparkStrea

spark调优、spark代码的优化目录spark调优spark代码的优化对多次使用的RDD进行持久化使用高性能的算子使用foreachPartitions替代foreachAction算子重分区使用filter之后进行coalesce操作广播大变量使用Kryo优化序列化性能优化数据结构使用高性能的库fastut

1. RDD血缘关系/*RDD血缘关系*//**1.什么是Rdd的血缘关系？*1.RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。*2.将创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。*3.RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为*

spark-streaming-kafka-0-10源码分析https://cloud.tencent.com/developer/article/1594316spark闭包https://mp.weixin.qq.com/s/l_tfjPMEBjx-63aYyez5Qg

1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。SparkCore：Spark的核心组件，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互模块。SparkCore中包含对弹性分布式数据集的API定义，RDD是只读的分区记录的集合，只能基于

1.定义/**1.定义*deftake(num:Int):Array[T]*2.功能*返回一个由RDD的前n个元素组成的数组***/2.示例objecttakeTestextendsApp{valsparkconf:SparkConf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName("distinctTest")

转在doublexi:https://www.cnblogs.com/doublexi/p/15624795.html在前面我们已经准备了三台服务器，并做好初始化，配置好jdk与免密登录等。并且已经安装好了hadoop集群。如果还没有配置好的，参考我前面两篇博客：Spark集群环境搭建——服务器环境初始化：https://www.cnblogs.com/doubl