Spark 初级编程实践 Spark 是一个大数据处理的开源 cluster computing 框架，具有高效、灵活、可扩展等特点。本实验报告旨在通过 Spark 初级编程实践，掌握 Spark 的基本使用和编程方法。 一、安装 Hadoop 和 Spark 在本机 Windows 10 上安装 Oracle VM VirtualBox 虚拟机，安装 CentOS 7 操作系统，并配置 Hadoop 3.3 环境。由于 Hadoop 版本为 3.3，所以在官网选择支持 3.3 的 Spark 安装包，解压安装包到指定文件夹，配置 spark-env.sh 文件，启动 Spark 成功。 二、Spark 读取文件系统的数据 Spark 可以读取 Linux 系统本地文件和 HDFS 系统文件。在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数。在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数。编写独立应用程序（使用 Scala 语言），读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数。使用 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 三、编写独立应用程序实现数据去重 编写 Spark 独立应用程序，对两个输入文件 A 和 B 进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件 C。使用 Scala 语言编写程序，并使用 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 四、编写独立应用程序实现求平均值问题 编写 Spark 独立应用程序，求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。使用 Scala 语言编写程序，并使用 sbt 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 五、问题解决 在实验过程中，遇到了三个问题。问题一是运行 start-all 命令时 Spark 报错说缺少依赖，解决方法是下载安装包时选择正确的版本。问题二是在 etc/profile 中更改完环境后，Source 命令刷新文件仍然出现路径配置错误，解决方法是在同一个窗口 source 一下成功启动。问题三是在用 sbt 编译的过程中报错，解决方法是将编译的 sbt 文件配置改为启动 spark-shell 中现实的 Scala 版本号。 本实验报告通过对 Spark 的基本使用和编程方法的实践，掌握了 Spark 的基本使用和编程方法，并解决了实验过程中的问题。

主要介绍了从0开始学习大数据之java spark编程入门与项目实践,结合具体入门项目分析了大数据java spark编程项目建立、调试、输出等相关步骤及操作技巧,需要的朋友可以参考下

目录 第1章 大数据技术概述免费 第2章 Spark的设计与运行原理免费 第3章 Spark环境搭建和使用方法 第4章 RDD编程 第5章 Spark SQL 第6章 Spark Streaming 第7章 Spark MLlib

大数据实验报告Windows环境下安装Spark及RDD编程和Spark编程实现wordcount.doc

大数据实验报告Windows环境下安装Spark及RDD编程和Spark编程实现wordcount.doc

大数据实验报告Spark编程实现TopN和InvertedIndex程序.doc

本文来自csdn，本文简单介绍了Python+spark的配置运行及实例介绍，希望对您的学习有所启迪。0.1配置可参考：0.2有关spark说明：spark不兼容Python3.6安装注意版本可下载：anaconda4.21.1数据student.txt1.2代码1.3结果展示2.1函数解析2.1.1collect()RDD的特性在进行基本RDD“转换”运算时不会立即执行，结果不会显示在显示屏中，collect（）是一个“动作”运算，会立刻执行，显示结果。2.1

项目课后习题答案

Spark编程基础(Python版).rar

awesome-ada：与Ada和SPARK编程语言相关的精选资源精选列表