Scala+Spark 64bit大数据开发环境

64 位 Linux 系统下的 Scala 和 Spark 组合包，挺适合搞大数据开发的朋友。Scala是运行在 JVM 上的静态类型语言，语法清爽，还能写函数式代码，开发起来省事。配合Spark，分布式计算效率嘎嘎高，内存快、延迟低，批、流、机器学习都能搞。安装完，直接跑bin/spark-shell或者bin/pyspark就能开干。记得 Java 8 要装好，少不了的依赖。文件里工具目录齐全，像bin、conf、lib都有，动手之前可以先瞄一眼配置。嗯，如果你正好在整 PB 级别数据，或者打算上手分布式框架，这压缩包还挺值得试试。

spark 0 2025-06-16

Apache Spark入门基础指南

Spark 入门的起点就是搞懂它的三个核心模块：Spark Core、Spark Streaming和Spark SQL。Core 像底座，搞定任务调度和资源管理；Streaming 负责实时数据流；SQL 这块嘛，就是给你一个熟悉的操作方式来查数据，挺适合有数据库背景的你。 Spark Core的东西比较基础但也最关键，比如 RDD、任务划分、Job 调度这些。别觉得枯燥，理解了这个，后面不管是跑批还是实时，思路都顺了。 Spark Streaming挺适合做实时数据，比如日志监控、实时用户行为这种需求。你只要搞定 DStream 的概念，再加上一点窗口函数用法，起来还蛮顺手的。 Spark

spark 0 2025-06-16

快学Scala中文版含目录教程

快学 Scala 的中文版，有目录、代码示例全，适合你快速上手 Scala 这门挺灵活的语言。Scala 是跑在 JVM 上的，也就是说，Java 能干的活它基本都能接得住，而且还能写得更短更优雅。书里的内容比较实战，不绕弯子，看着代码你就知道怎么干活。面向对象和函数式编程的结合体，Scala 就是这么个混搭选手。像map、flatMap这些函数操作，用起来顺手。嗯，语法也不难懂，逻辑清晰，看着也舒服。最妙的是，Java 的老代码你完全不用扔，Scala 能直接调用，互操作性不错。如果你有老项目要接手，或者想试试更现代的写法，Scala 挺适合。想多了解点函数式的思路？下面这些文章也挺有料的，

spark 0 2025-06-16

Spark GraphX in Action 2016图计算实践指南

高清版的《Spark GraphX in Action》还挺良心的，页码目录全，翻起来也方便。讲的是Spark里那个做图计算的GraphX模块，说白了就是拿来各种网络关系的，比如用户关系、网页连接，挺适合搞社交、推荐、反欺诈的同学。 GraphX 的 API不复杂，图的顶点和边都能带属性，跑PageRank、ShortestPaths这些图算法顺手。作者也用了不少实际案例，比如社交传播、社区发现那类，还穿插着和Spark SQL、MLlib的配合。 你要是已经在用Spark数据，顺手扩展到图计算这块就自然了。不用单独部署图数据库，直接上分布式环境干活，效率也高，代码也简洁。 顺便提醒下，初学者

spark 0 2025-06-16

Spark Streaming Flume Sink 2.0.0数据接收器

spark-streaming-flume-sink_2.11-2.0.0.jar 的 jar 包，主要是干嘛的？嗯，说白了，它就是让你把Flume采集到的数据，直接推给Spark Streaming来，适合做实时日志、事件流这一类的活儿。对接简单，挺省事。 Flume 对接 Spark Streaming的时候，最大的麻烦就是接口兼容问题。这包的版本是2.11-2.0.0，对应的Spark和Flume也要注意对上号，不然容易连不上。你可以看看这个Spark Streaming Flume Sink 2.11 2.1.1，版本挺详细的。 用这个包之后，Flume 事件就可以直接被receive

spark 0 2025-06-16

Spark调优技巧

在做 Spark 调优时，直接用join操作会导致数据大规模 shuffle，需要大量的 I/O 操作，性能不太友好。是大数据时，shuffle 会拖慢任务执行速度。不过，使用broadcast操作就能这个问题。它会把小表广播到每台执行节点上，避免了 shuffle，关联操作直接在本地完成，效率提升。这样，不仅节省了 I/O 开销，任务并发度也提高了，整体性能大大增强。你可以尝试一下，如果你有小表关联的场景，broadcast是一个不错的选择。

spark 0 2025-06-16

大数据分析与应用案例分析

大数据的与应用案例讲得还挺细的，尤其是对Hadoop生态的拆解，蛮适合刚入门或者想系统捋一遍的前端朋友看一看。嗯，它不是讲怎么撸代码，但对你理解大数据架构、后端接口、数据流转逻辑挺有。Hadoop 的HDFS是怎么存储 TB 级数据的，MapReduce怎么拆解计算任务都说得明明白白，还顺带提了下YARN、Hive这类常见工具，干货不少。另外，国内外的技术发展也顺手提了一嘴，虽然不是重点，但能帮你大致知道业界都怎么玩，算是长点见识。如果你最近在搞可视化平台、BI界面、或者和后端协作搭数据功能，推荐花半小时扫一遍这篇。需要动手的朋友也可以顺着下面这些链接看一看，像《构建大数据 hadoop 分布

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大数据分析与处理网页日志文件

网页日志的大数据一直是我觉得实用的一个场景。用户点了啥、搜了啥，全藏在这些日志文件里。用Hadoop和Spark来搞，效率是真高，适合批量那些成 GB、成 TB 的访问记录。 Hadoop 的 HDFS挺适合存这种结构比较简单、但量大的日志文件。它一上来就能自动切片分布存储，配合MapReduce搞点批，速度还真不赖。尤其是你机器一多，一整个站点的访问数据都不费劲。 Spark比 Hadoop 更注重内存计算，性能提升还挺的。像你要做点实时点的统计，或者跑些复杂逻辑，直接用Spark SQL就行，写个 SQL 语句就能跑。比如 404 最多的页面、找出访问次数最多的 URL，简单明了。 上手也

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Java Spark分布式实战项目

基于 Java Spark API 的分布式实战，真心挺适合想搞清楚 Spark 开发流程的你。资料名叫2016012743_王宇轩_大数据实习二.zip，内容蛮全的，从环境搭建、代码结构到部署方式都有讲到。你只要有点 Java 基础，基本能跟上节奏，不算难。 Java 和 Spark 的结合，属于那种“一起用刚刚好”的组合。Spark 的RDD和SparkSession搞懂之后，写起代码来顺手多，逻辑清晰，响应也快。比如你想对一堆日志做个筛选，一通map、filter、reduce就搞定，效率还挺高。 实习项目里讲得比较细，像 Spark 的安装配置、版本匹配这种坑都帮你踩过了。用Maven

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Tableau数据可视化敏捷BI教程

Tableau 的拖拽式界面，真是做可视化的好帮手。你只需要把数据拉进来，图表、仪表盘、坐标图立马生成，效率挺高的。适合那种赶报告、做图但又不想写太多代码的时候，响应也快，操作也直观。 Tableau 的交互性比较强，像你点一个图表上的分类，其他图表会自动联动更新。做销售数据仪表盘、业务汇总图，感觉还蛮顺手的。嗯，布局和样式也能自定义，颜色、形状、图例这些细节都能调，比较灵活。 我自己用它 Excel 表、SQL 导出的结构化数据，基本不用清洗太多，直接扔进去就能用。你也可以连接数据库、CSV，甚至 Google Sheets，支持的格式还挺多。 要是你想多了解点，像散点图、词云、气泡图这类实

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