我们在使用spark进行数据相关的操作的时候，经常会用到的是RDD，但是我们也都知道RDD是一个抽象的数据集，并不是真正的数据存储的地方，RDD使我们对数据的操作更方便，其实RDD的出现避免了我们对数据存储底部的接触，可以更方便的编写我们的应用。其实数据的存储都是由spark的存储管理模块实现和管理的。spark存储管理模块的整体架构：从架构上可以将存储架构管理模块分为通信层和存储层两个部分。通信
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2023-06-30 13:18:46
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# Spark Shuffler 数据存储解析
作为一名刚入行的开发者，理解 Spark Shuffler 的数据存储机制是至关重要的。在这篇文章中，我将通过一个详细的流程，代码示例和图表来帮助你理解 Spark Shuffler 的工作原理。
## 1. 什么是 Shuffler
在 Apache Spark 中，Shuffler 是一个组件，用于在执行分布式计算时重新分配数据。当一个操作
# Spark数据存储的流程及代码实现
Spark是一种快速、通用且可扩展的大数据处理引擎，它提供了丰富的数据存储和处理功能。在使用Spark进行数据处理之前，我们需要了解数据存储的流程，并学习如何使用Spark进行数据存储。
## 数据存储的流程
下面是一套典型的Spark数据存储流程，我们可以通过表格来展示每个步骤的实现。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
本文章主要通过代码实现spark读取各类数据源1 spark读取hive数据import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.Row;
impo
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2023-08-09 23:43:05
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SparkCore一、RDD数据1.RDD的血缘关系2.RDD序列化3.RDD持久化CheckPoin检查点缓存Cache缓存和CheckPoin检查点的区别二、广播变量三、累加器1.系统自带累加器;2.用户自定义累加器四、Spark内核调度1.DAG阶段划分2.款窄依赖和阶段划分3.内存迭代计算Spark并行度4.Spark任务调度5.Spark概念名词五、重要理解 一、RDD数据1.RDD的
记录一下Spark的存储原理 文章目录整体架构存储相关类应用启动时增删改后更新元数据获取数据存放位置数据块的删除RDD存储调用数据读取数据写入cache & checkpointReference Spark虽说是计算引擎，但存储也是比较重要的一块。 在cache和shuffle等地方用到了存储，存储介质包括有内存和磁盘。整体架构Spark存储采用主从模式（Master/Slave）,模
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2023-08-16 06:29:10
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目录Spark的shuffle分析Shuffle简介宽窄依赖Stagestage切割规则stage计算模式stage并行度Spark Shuffleshuffle Writeshuffle ReadHashShuffle普通机制合并机制SortShuffle普通机制bypass机制shuffle 寻址Spark内存管理静态内存管理统一内存管理reduce中OOM如何处理？shuffle调优shuf
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2023-09-08 16:05:04
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spark的机器学习库，包含常见的学习算法和工具如分类、回归、聚类、协同过滤、降维等使用算法时都需要指定相应的数据集，下面为大家介绍常用的spark ml 数据类型。1.本地向量（Local Vector）存储在单台机器上，索引采用0开始的整型表示，值采用Double类型的值表示。Spark MLlib中支持两种类型的矩阵，分别是密度向量（Dense Vector）和稀疏向量（Spasre Vec
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2023-07-05 22:24:19
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一、动机 我们已经学了很多在 Spark 中对已分发的数据执行的操作。到目前为止，所展示的示例都是从本地集合或者普通文件中进行数据读取和保存的。但有时候，数据量可能大到无法放在一台机器中，这时就需要探索别的数据读取和保存的方法了。 Spark 及其生态系统提供了很多可选方案。本章会介绍以下三类常见的数据源。 • 文件格式与文件系统：对于存储在本地文件系统或分布式文件系统（比如 NFS、HDF
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2023-09-21 13:40:17
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张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 2.1.2 Hadoop存储—HDFSHadoop的存储系统是HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件系统，对外部客户端而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统，可以进行创建、删除、移动或重命名文件或文件夹等操作，与Linux文件系统类似。但是，Hadoop HDFS的架构是基于一组特定的节点构建
# 使用 Spark 和 Flink 抽取数据并存储
在处理大数据时，Apache Spark 和 Apache Flink 是两种非常强大的流处理和批处理框架。在这篇文章中，我们将讨论如何用这两种技术抽取数据并存储它们。整个过程将分为几个步骤，每一步都将详细说明所需的代码和操作。
## 流程概述
下表展示了使用 Spark 和 Flink 抽取并存储数据的基本流程：
| 步骤
## Spark 临时视图数据存储在哪里？
Apache Spark 是一个强大的分布式计算引擎，可以用于大规模数据处理。在 Spark 中，我们可以创建临时视图来对数据进行操作和分析。那么，Spark 的临时视图数据究竟存储在哪里呢？
### 临时视图是什么？
在 Spark 中，临时视图是一种将 DataFrame 转换为 SQL 可以操作的临时表的方法。通过创建临时视图，我们可以使用
持久化存储是Spark非常重要的一个特性，通过持久化存储，提升Spark应用性能，以更好地满足实际需求。而Spark的持久化存储，根据不同的需求现状，可以选择不同的策略方案。今天的大数据入门分享，我们就来具体讲讲Spark持久化存储策略。所谓的Spark持久化存储，就是将一个RDD持久化到内存或磁盘中，以便重用该RDD，省去重新计算的环节，以空间换时间。RDD持久化，是一个分布式的过程，其内部的每
目录一、RDD的容错机制二、RDD持久化机制1、RDD持久化（缓存）2、使用缓存3、缓存数据的清除4、持久化理解三、CheckPoint机制1、概述2、示例代码：3、总结4、Saprk懒执行的意义四、GC回收机制及算法1、概述2、哪些内存数据需要被回收？Ⅰ、引用计数法判定Ⅱ、可达性分析法3、常见的垃圾回收算法Ⅰ、标记-清除算法Ⅱ、复制算法Ⅲ、标记-整理算法Ⅳ、分代收集算法五、GC收集器1、概述2、
一、Spark缓存类型 Spark缓存策略类是StorageLevel，其有如下几个变量 StorageLevel有如下几个对缓存策略的定义二、Spark算子 下图是Spark算子列表三、Spark 算子应用（统计文件单词数量）
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2023-08-07 23:02:47
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Spark的主要贡献在于，它提供了一个强大而且简单的API，能对分布式数据执行复杂的分布式操作。用户能够像为单机写代码一样开发Spark程序，但实际上程序是在集群上执行的。其次，Spark利用集群内存减少了MapReduce对底层分布式文件系统的依赖，从而极大地提升了性能。在分布式环境下，资源分配和分布的内容是由集群管理器来负责的。总的来说，在Spark生态系统中，主要关注三种类型的资源：磁盘存储
1. 数据存储常用的方式（1）XML 属性列表（plist）归档（2）preference(偏好设置)（3）NSKeyedArchiver归档（NSCoding） (4) SQLite3 (5) Core Data 2. 应用沙盒（文件系统根目录） 2.1. 应用沙盒结构分析
Documents：保存应用运行
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2023-09-13 12:01:11
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在Spark中根据存储级别可以把块数据保存到磁盘或内存中，同时还可以选择按序列化或非序列化的形式保存。MemoryStore类实现了一个简单的基于块数据的内存数据库，用来管理需要写入到内存中的块数据。可以按序列化或非序列化的形式存放块数据，存放这两种块数据的数据结构是不同的，但都必须实现MemoryEntry这个接口。也就是说：MemoryStore管理的是以MemoryEntry为父接口的内存对
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2023-10-05 16:11:57
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一、前述Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的，所以当Executor中需要引用外部变量时，需要使用广播变量。二、广播变量介绍比如数据库中一份公共配置表格，需要同步给各个节点进行查询。广播变量允许程序在每台机器上面缓存一个只读的变量，每台机器上的所有task共享这个只读变量。而不是每个任务保存一份拷贝。如果将变量声明为广播变量，那么只是每个executor拥有一份，这个
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2023-08-09 22:27:24
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目录存储分析Shuffle分析序列化和压缩共享变量实例Spark 作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎，内存管理方案是其非常重要的模块； Spark的内存可以大体归为两类：execution和storage，前者包括shuffles、joins、sorts和aggregations所需内存，后者包括cache和节点间数据传输所需内存；在Spark 1.5和之前版本里，两者是静态配置的，不支持借用
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2023-07-11 19:43:23
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