初识SparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架，因为它基于内存计算，所以提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。第1章 Spark简介初识SparkSpark生态系统BDASpark架构与运行逻辑弹性分布式数据集RDD简介RDD算子分类 第2章Spark开发与环境配置Spark 应
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2024-05-09 22:36:12
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1.执行计划2.资源规划3.缓存调优4.CPU调优5.语法优化6.数据倾斜6.1 数据倾斜现象1、现象绝大多数task运行速度很快，但是就是有那么几个task任务运行极其缓慢，慢慢的可能就会报内存溢出异常。2、原因数据倾斜一般发生在shuffle类的算子，比如distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup等，涉及到数据重分区，
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2024-01-14 08:29:10
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在进行“spark快速大数据分析PDF”的过程中，我发现了许多性能优化和迁移指南的细节，这里将这些经验整理成一篇博文，希望能帮助需要进行大数据分析的人。
### 版本对比
在不同版本的Spark中，特性差异明显。以下是各版本中一些关键特性的对比：
| 版本 | 特性 | 解释
# 使用Spark进行快速大数据分析
## 一、整个流程概述
在进行快速大数据分析时，Apache Spark是一个非常强大的工具。以下是实现“Spark快速大数据分析”所需的基本流程。我们将用表格形式展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装Spark与相关依赖 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 数据预处理 |
|
Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：1.运行速度快,Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Had
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2023-06-19 06:52:04
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使用Storm实现实时大数据分析！2012-12-24 16:54|
1236次阅读| 来源
Dr.Dobb's|
11| 作者
Shruthi Kumar、Siddharth Patankar 摘要：随着数据体积的越来越大，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视
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2023-08-22 22:57:56
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第3章Spark CoreSpark是大数据领域最活跃的开源项目，甚至比Hadoop还要热门。如第1章所述，它被认为是Hadoop的继任者。Spark的使用率大幅增长。很多组织正在用Spark取代Hadoop。从概念上看，Spark类似于Hadoop，它们都用于处理大数据。它们都能用商用硬件以很低的成本处理大数据。然而，相比于Hadoop，Spark有很多的优势，这些将在本章进行介绍。本章主要介绍
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2024-04-10 22:42:00
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1.spark中的RDD是什么，有哪些特性？答：RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合Dataset：就是一个集合，用于存放数据的Destributed：分布式，可以并行在集群计算Resilient：表示弹性的，弹性表示1.RDD中的数据可以存储在内存或者磁盘中；2
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2024-01-09 23:55:38
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第1章 Spark概述1.1 什么是SparkSpark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。1.2 Spark历史 1.3 Spark内置模块 Spark Core：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。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilien
Spark快速大数据分析这本书用Java/Python/Scala三种语言介绍了Spark的基本概念和简单操作，对于入门Spark是一个不错的选择，这里做一个总结，方便以后查看。
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2019-06-30 21:23:00
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# 实时大数据分析
随着互联网技术的快速发展，数据量呈指数级增长，如何高效地对海量数据进行实时分析成为了一个重要的问题。实时大数据分析技术应运而生，它能够实时地处理大规模数据，并从中获取有用信息，帮助企业做出更加及时的决策。
## 实时大数据分析的概念
实时大数据分析是指在数据产生后能够立即对其进行处理和分析，以获取有用信息的技术。传统的数据分析大多是离线批处理的方式，而实时大数据分析则能够
原创
2024-04-24 04:07:45
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版权声明：本套技术专栏是作者（秦凯新）平时工作的总结和升华，通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出商业应用的调优建议和集群环境容量规划等内容，请持续关注本套博客。QQ邮箱地址：1120746959@qq.com，如有任何学术交流，可随时联系。1 Spark SQL 分组聚合统计groupBy与agg搭配使用，agg(*exprs)，这个方法是GroupedData上用于计算聚合数据的方法
什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache的顶级项目，2014年5月发布spark1.0，2016年7月发布spark2.0，2020年6月18日发布spark3.0.0Spark的特点Speed：快速高效 Hadoop的MapReduc
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2023-08-31 14:07:57
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第 2 章 Spark 下载与入门2.1 下载Spark略2.2 Spark中Python和Scala的shell略2.3 Spark核心概念简介以Python 版的例子介绍saprk核心概念例 2-1：Python 行数统计
# 1、驱动器程序：交互式运行spark，Spark shell 本身就是驱动器程序SparkContext>>> lines = sc.textFile
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2023-10-21 21:39:15
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# Spark入门与大数据分析实战指南
在今天这个信息爆炸的时代，大数据的分析与处理已经成为了各个行业的重要组成部分。Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，特别适合处理大规模数据。本文将引导你逐步实现“Spark入门与大数据分析实战”。
## 实施步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装环境 |
| 2 | 创建Spark项
本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第3章，第3.2节Spark Streaming，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3.2 Spark StreamingSpark Streaming是一个批处理的流式计算框架。它的核心执行引擎是Spark，适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景，并保证容错性。下面将对Spark Streaming进行
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2023-10-10 14:57:19
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Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark 依然比MapReduce 更加高效。总的来说，Spark 适用于各种各样
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2023-07-10 21:14:48
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在前面几篇文章中，介绍了Spark的启动流程Spark内核架构流程深度剖析，Spark源码分析之DAGScheduler详解，Spark源码解读之Executor以及Task工作原理剖析，Spark源码解读之Executor以及Task工作原理剖析等Spark重要组件的源码剖析之后，接着之前的文章，本篇文章来剖析Shuffle的原理，shuffle阶段无论是mapreduce还是Spark都是其核
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2023-12-20 09:05:24
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Spark大数据分析与实战：RDD编程初级实践一、安装Hadoop和Spark 二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、spark-shell交互式编程请到教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载chapter5-data1.txt，该数据集包含了某大学计算机系的成绩，数据格式如下所示：Tom,DataBas
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2024-05-21 17:42:30
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一、Spark是什么引用官方文档的一句话Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。可以从这句话拆分出几个关键点统一大数据分析引擎/计算引擎何为统一Spark的主要目标是为编写大数据应用程序提供统一的平台，其中包括统一计算引擎和统
