目录 前言一、Spark 基本定义Spark 相对于 MapReduce 的优势二、Spark 的组成三、Spark 运作时架构四、任务层定义五、RDD间依赖关系：宽窄依赖(shuffle)pom 文件总结 前言学会用一个技术只是第一步，最重要的是要追问自己：这个技术解决了哪些痛点？别的技术为什么不能解决？这个技术用怎样的方法解决问题？采用这个技术真的是最好的方法吗？如果不用这
Created by Jerry Wang on May 26, 20141. 创建一个新的class，实现interface IF_HTTP_EXTENSION:2. tcode SICF，在sap node下面创建一个新的ICF node. 将step1创建的class 指定成handler class:激活class:3. ha...
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2021-07-15 15:40:13
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Sent: Friday, April 4, 2014 5:36 PMI checked the trace but there is no long running statement on CRMD_ORDER_INDEX.It seems to be from the service order save and not from the Inbox Search.Do you hav...
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2021-07-15 10:30:46
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Created by Jerry Wang on May 26, 20141. 创建一个新的class
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2022-04-14 14:02:06
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Sent: Friday, April 4, 2014 5:36 PMI checked the trace but there is no long running statement on CRMD_ORDER_INDEX.It seems to be from the service order save and not from the Inbox Search.Do you hav...
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2022-04-14 13:58:12
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防火墙，我想大家都听说过，但是很多人只知其名，不知其具体知识，如什么叫防火墙，它的工作原理是什么，都有哪些类型的防火墙？今天u大师和大家一起探讨下XP系统防火墙知识。
一、什么是防火墙
XP系统相当于以往的Windows系统新增了许多的网络功能，例如Internet连接防火墙（ICF），它就是用一段"代码墙"把电脑和Internet分隔开，时刻检
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2013-01-28 10:21:41
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create classService based on REST and JSON simple de
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2022-10-12 19:33:13
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create classadd interfaceIF_HTTP_EXTENSI
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2022-10-12 13:11:59
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Spark的分布式架构如我们所知，spark之所以强大，除了强大的数据处理功能，另一个优势就在于良好的分布式架构。举一个例子在Spark实战--寻找5亿次访问中，访问次数最多的人中，我用四个spark节点去尝试寻找5亿次访问中，次数最频繁的ID。这一个过程耗时竟然超过40分钟，对一个程序来说，40分钟出结果这简直就是难以忍耐。但是在大数据处理中，这又是理所当然的。当然实际中不可能允许自己的程序在简
Spark常用代码 文章目录Spark常用代码1. 创建RDD方法2. 专门读取小文件wholeTextFiles3. rdd的分区数4. Transformation函数以及Action函数4.1 Transformation函数4.2 Action函数4.3 其他常见的函数5. 重分区函数6. 聚合函数6.1 基础聚合函数6.2 Key-Value类型的聚合函数6.3 join相关操作7. 搜
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2023-08-28 22:59:13
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一 speculative简介在spark作业运行中，一个spark作业会构成一个DAG调度图，一个DAG又切分成多个stage，一个stage由多个Task组成，一个stage里面的不同task的执行时间可能不一样，有的task很快就执行完成了，而有的可能执行很长一段时间也没有完成。造成这种情况的原因可能是集群内机器的配置性能不同、网络波动、或者是由于数据倾斜引起的。而推测
问题：如果在 shuffle 的时候没有指定 reduce 的个数，那么会有多少个 reduce？如果不指定 reduce 个数的话，就按默认的走：1、如果自定义了分区函数 partitioner 的话，就按你的分区函数来走。2、如果没有定义，那么如果设置了 spark.default.parallelism，就使用哈希的分区方式，reduce 个数就是设置的这个值。3、如果这个也没设置，那就按照
本文记录了使用scala语言在spark上实现ALS算法的相关内容有关协同过滤的相关内容详见 spark实现协同过滤-附scala代码在itemCF中以user-item-score矩阵为输入，将每个用户对每个商品的行为作为评分，将所有用户的评分作为一个商品的向量，
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2023-07-01 16:20:34
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spark的combineByKeycombineByKey的特点combineByKey的强大之处，在于提供了三个函数操作来操作一个函数。第一个函数，是对元数据处理，从而获得一个键值对。第二个函数，是对键值键值对进行一对一的操作，即一个键值对对应一个输出，且这里是根据key进行整合。第三个函数是对key相同的键值对进行操作，有点像reduceByKey，但真正实现又有着很大的不同。在Spark入
RDD（分布式数据集），是spark最基本的数据抽象。一、RDD特点RDD的源码注释如下：Internally, each RDD is characterized by five main properties:
*
* - A list of partitions
* - A function for computing each split
* - A list of dependen
RDD概念RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。在之前学习MR的过程中对数据是没有进行抽象
# Spark 实现 ETL 流程
ETL（抽取、转换、加载）是数据处理中的重要环节，它能够帮助将原始数据转化为结构化信息，便于后续的分析和挖掘。Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，因其高效的数据处理能力而受到广泛欢迎。本篇文章将带你了解如何使用 Spark 实现 ETL 流程，并通过代码示例深入探讨每个步骤。
## ETL 流程概述
ETL 流程主要包括以下几个步骤：
# 使用 Go 实现 Spark 的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种快速且通用的计算引擎。而使用 Go 语言实现 Spark 的主要步骤大致如下。本文将为您提供一个实现流程，以及每一步所需的代码示例。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
# Spark实现采样
## 简介
在大数据分析中，我们经常需要对大量的数据进行抽样分析，以便更高效地进行数据挖掘和分析。Spark作为一个快速和通用的大数据处理引擎，提供了一种简单的方法来实现采样。本文将介绍使用Spark实现采样的步骤和相应的代码示例。
## 整体流程
下面的表格总结了实现Spark采样的整体流程：
|步骤|描述|
|---|---|
|1|创建SparkSession|
DAGScheduler概述：是一个面向Stage层面的调度器；主要入参有：dagScheduler.runJob(rdd, cleanedFunc, partitions, callSite, allowLocal,resultHandler, localProperties.get)rdd： final RDD；cleanedFunc： 计算每个分区的函数；resultHander：
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2023-06-30 20:13:08
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