如何让网站收录滨海企业做网站多少钱
基于Spring Boot和Apache Spark开发的实例
以下是基于Spring Boot和Apache Spark整合开发的实用示例分类及关键点，涵盖数据处理、机器学习、实时分析等场景。每个示例均提供核心思路和代码片段（Markdown格式）。
数据处理与ETL
示例1：CSV文件读取与处理
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("CSVProcessor").master("local[*]").getOrCreate();Dataset<Row> df = spark.read().option("header", true).csv("input.csv");
df.show();
示例2：JSON数据解析
Dataset<Row> jsonDF = spark.read().json("data.json");
jsonDF.select("name", "age").filter("age > 30").show();
示例3：数据库连接（JDBC）
Properties props = new Properties();
props.put("user", "root");
props.put("password", "password");Dataset<Row> dbData = spark.read().jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "employees", props);
机器学习
示例4：线性回归模型训练
LinearRegression lr = new LinearRegression().setMaxIter(10).setRegParam(0.3);LinearRegressionModel model = lr.fit(trainingData);
示例5：K-Means聚类
KMeans kmeans = new KMeans().setK(3);
KMeansModel clusters = kmeans.fit(featureData);
实时流处理
示例6：Socket流单词计数
StreamingContext ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext(), Durations.seconds(1));
JavaReceiverInputDStream<String> lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999);lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator()).mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1)).reduceByKey((a, b) -> a + b).print();
ssc.start();
示例7：Kafka集成
Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>();
kafkaParams.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");Dataset<Row> kafkaDF = spark.readStream().format("kafka").options(kafkaParams).load();
图计算
示例8：PageRank算法实现
Graph<Object, Object> graph = GraphLoader.edgeListFile(spark.sparkContext(), "edges.txt");
Graph<Object, Object> ranks = graph.pageRank(0.0001);
性能优化
示例9：RDD缓存策略
JavaRDD<String> cachedRDD = spark.sparkContext().textFile("large.txt").cache();
示例10：并行度调整
spark.conf().set("spark.default.parallelism", "100");
部署与调度
示例11：YARN集群提交
spark-submit --class MainApp --master yarn --deploy-mode cluster app.jar
示例12：Airflow调度Spark作业
SparkSubmitOperator(task_id="spark_job",application="/path/to/app.jar",conn_id="spark_default"
)
其他实用场景
示例13：日志分析（正则匹配）
Dataset<Row> logs = spark.read().text("server.log");
Dataset<Row> errors = logs.filter(col("value").rlike("ERROR"));
示例14：HDFS文件操作
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create("hdfs://namenode:8020"), conf);
完整实现可参考以下资源：
- GitHub仓库：
https://github.com/spring-projects/spring-data-examples - Spark官方文档：
https://spark.apache.org/docs/latest/ - Spring Boot集成指南：
https://spring.io/projects/spring-boot
注意：实际运行需确保Spark环境配置正确，依赖项如spark-core、spark-sql已添加到项目的pom.xml或build.gradle中。
SpringBoot是Java应用框架
SpringBoot是一个开源的Java应用框架，由Pivotal团队提供，旨在简化Spring应用的创建和开发过程。SpringBoot通过提供默认配置来减少开发者的配置工作量，使得开发者可以快速启动和运行Spring应用。SpringBoot的主要特点是能够创建独立的、生产级别的基于Spring框架的应用，同时提供了大量的自动配置、启动器和命令行界面，以提高开发者的开发效率和体验。
SpringBoot项目的目录结构
在SpringBoot项目中，通常会有以下几个主要的目录结构：
-
src/main/java：存放Java源代码文件，包括控制器（Controllers）、服务（Services）、数据访问对象（DAOs）、实体（Entities）等。
-
src/main/resources：存放资源文件，如静态资源（static）、模板文件（templates）和配置文件（application.properties或application.yml）。
-
src/test/java：存放测试代码，用于单元测试和集成测试。
关键目录和文件
-
controller：存放控制器类，如UserController.java，负责处理外部请求并调用服务层。<