1. RDD-(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集 Spark以RDD为核心概念开发的，它的运行也是以RDD为中心。有两种RDD：第一种是并行Collections，它是Scala collection，可以进行并行计算；第二种是Hadoop数据集，它是并行计算HDFS文件的每条记录，凡是Hadoop支持的文件系统，
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2023-06-19 06:39:35
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文章目录1. 简介2. 安装2.1 Local模式2.2 集群模式2.2.1 独立模式2.2.1.1 方式1：直接连接master2.2.1.2 方式2：创建slaves文件2.2.2 在Yarn上启动Spark3. 集成 Hive Spark 2.4.71. 简介Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持常规
Clickhouse+Spark+Flink一体化实时数仓（开源）模拟环境配置 （spark默认只有300mb内存占用最大处理200w行数据） 因cdh6已经收费并且不开源。寻找替代产品 以下为最低配置 8核心16g 500g 单机就可以搭建1亿以下数据级别离线+实时数仓。 主要用于配置低的小型大数据项目。也要做数仓的。（例如：学校，单位）优点：需要配置低，而且全是开源最新，过漏扫方便，查询性能比
一、什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因
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2023-07-12 09:57:21
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# Spark GP查询对比指南
在现代大数据处理的世界里，Apache Spark 已经成为了流行的选择。通过使用 Spark 的各种功能，开发者可以轻松实现数据的对比和分析。本篇文章将通过一个简单的例子，教会你如何实现 Spark GP 查询对比，包括整件事情的流程、每一步所需的代码以及详细注释。
## 流程步骤
在实现 Spark GP 查询对比之前，我们需要明确整体流程。以下是步骤表
## Spark vs GP: Which is Faster?
Apache Spark and Generalized Processor (GP) are two popular technologies in the field of big data processing. Both technologies provide distributed processing capabil
# Python连接GP
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## 引言
在现代科技中，人工智能已经成为了一个非常热门的领域。在人工智能应用中，GP（General Purpose）是一个非常重要的概念。GP是一个通用的人工智能平台，可以用于开发各种不同类型的人工智能应用，如机器学习、深度学习和自然语言处理等。本文将介绍如何使用Python连接到GP。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先安装几个必要的软件和库。
–spark submitspark-submit --conf spark.default.parallelism=40 --num-executors 5 --executor-cores 4 --executor-memory 8G --master yarn --class com.xx.TopDiscount topnDiscount-1.0-SNAPSHOT.jar $1 $2spar
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2023-09-01 23:43:40
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【一】Hadoop版本演进过程 由于Hadoop1.X 以前版本在 MapReduce 基本构架的设计上存在作业主控节点(JobTracker)单点瓶颈、作业执行延迟过长、编程框架不灵活等较多的缺陷和不足,2011 年 10 月,Hadoop 推出了基于新一代构架的 Hadoop
利用Scala与spark-sql两种方式分析海量数据前言： Mapreduce和Spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别相同：两者都是用mr模型来进行并行计算 区别：MapReduce这些并行计算大都是基于非循环的数据流模型， 也就是说，一次数据过程包含从共享文件系统读取数据、进行计算、完成计算、写入计算结果到共享存储中，在计算过程中，不同计算节点之间保持高度并行， 这样的数据流模型使
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2023-07-11 19:13:25
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# GP和Spark性能对比
在大数据处理领域，GP（Greenplum）与Spark是两种常用的计算引擎。两者各有优缺点，针对不同场景会有不同的表现。在这篇文章中，我们将对GP和Spark在性能上的差异进行比较，并给出一些简单的代码示例，帮助大家理解它们的使用方式。
## 性能对比
### 1. 技术架构
GP是一种基于PostgreSQL的分布式数据库，主要用于高并发的SQL查询。它采
1、什么是SparkApache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。是基于内存计算的大数据并行计算框架 spark是一个实现快速通用的集群计算平台。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型。 高效的支撑更多计算模式，包括交互式查询和流处理。spark的一个主要特点是能够在内
Spark作业，Application，Jobs，action（collect）触发一个job，1个job；每个job拆成多个stage，发生shuffle的时候，会拆分出一个stage，reduceByKey；并行度：其实就是指的是，Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。 如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？假设，现在
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2023-09-06 13:13:00
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Spark之并行度和分区 文章目录Spark之并行度和分区并行度和分区集合数据源分区文件数据源分区默认分区数指定分区数文件分区数量的计算方式 并行度和分区默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。记住，这里 的并行执行的任务数量（Task），并不是指的切分任务的数量。
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2023-08-28 12:59:20
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Spark特点1. 减少磁盘 I/O: MapReduce 会将计算中间结果存储到 HDFS 上，后续计算再从 HDFS 上读取数据计算，这样势必造成磁盘 I/O 成为瓶颈。Spark将内容存储在内存中，减少了磁盘I/O，但是确增加了对内存的大量需求。2. 增加并行度:Spark任务划分为不同的 stage，允许多个 stage 即可以串行执行，又可以并行执行。3. 避免重新计算: 当
做大数据一定要有一个概念，需要处理的数据量非常大，少则几十T，多则上百P，全部放内存是不可能的，会OOM，必须要用迭代器一条一条处理。RDD叫做弹性分布式数据集，是早期Spark最核心的概念，是一种数据集合，它的核心就是迭代器。创建方式有两种创建RDD的方式：在驱动程序中并行化现有集合引用外部存储系统中的数据集示例1：并行化集合val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,
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2023-06-19 11:37:21
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Spark 并行度指的是什么？Spark作业，Application Jobs action(collect)触发一个job； 每个job 拆成多个stage， 怎么划分： 发生shuffle的时候，会拆分出一个stage；（怎么会发生shuffle？）stage0 stage1
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val lines = sc.textFile(“hdfs://”)
val words = l
Spark 2.4.8 Job调度概览跨应用程序调度动态资源分配配置和设置资源分配策略请求策略移除策略优雅关闭ExecutorsApplication内部调度公平调度池默认Pools行为配置Pool属性调度使用JDBC 连接器 概览Spark 有多种工具为资源调度在复杂计算. 首先,回顾下,在集群模式概念中,每个 Spark application(SparkContext实例)运行一个独立一组
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2023-09-11 14:18:10
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今天有同事问起Spark中spark.default.parallelism参数的意义，以及该如何设置。故在这里留个记录，算是做个小结。Spark并行度设置的相关因素Spark并行度的设置在Spark任务中是常常会谈及的问题，它是由partition的数量决定的。而partition的数量是由不同的因素决定的，它和资源的总cores、spark.default.parallelism参数、读取数据
Spark核心组件Driver将用户程序转化为作业（job）在Executor之间调度任务(task)跟踪Executor的执行情况通过UI展示查询运行情况 ExecutorSpark Executor是集群中工作节点（Worker）中的一个JVM进程，负责在 Spark 作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独立。负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程它们
