《Spark大数据分析实战》——第2章Spark开发与环境配置

简介:

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第2章Spark开发与环境配置,作者高彦杰 倪亚宇,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

第2章
Spark开发与环境配置
用户进行Spark应用程序开发,一般在用户本地进行单机开发调试,之后再将作业提交到集群生产环境中运行。下面将介绍Spark开发环境的配置,如何编译和进行源码阅读环境的配置。
用户可以在官网上下载最新的AS软件包,网址为:http://spark.apache.org/

目录
打赏
0
0
0
0
1408
分享
相关文章
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
136 79
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
270 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
346 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
240 1
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
数据分析编程:SQL,Python or SPL?
数据分析编程用什么,SQL、python or SPL?话不多说,直接上代码,对比明显,明眼人一看就明了:本案例涵盖五个数据分析任务:1) 计算用户会话次数;2) 球员连续得分分析;3) 连续三天活跃用户数统计;4) 新用户次日留存率计算;5) 股价涨跌幅分析。每个任务基于相应数据表进行处理和计算。
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
【9月更文挑战第2天】数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
97 5
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
在数字化时代,数据分析至关重要,而Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库支持,已成为该领域的首选工具。Python作为基石,提供简洁语法和全面功能,适用于从数据预处理到高级分析的各种任务。Pandas库则像是神兵利器,其DataFrame结构让表格型数据的处理变得简单高效,支持数据的增删改查及复杂变换。配合Matplotlib这一数据可视化的魔法棒,能以直观图表展现数据分析结果。掌握这三大神器,你也能成为数据分析领域的高手!
134 2
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等