分布式计算这一块，自己也是刚接触不久，故在此做一下简单的记录，以便后续的学习。首先总结一下市面上的主要大数据解决方案：解决方案开发商类型描述stormTwitter流式处理Twitter 的新流式大数据分析解决方案S4Yahoo!流式处理来自 Yahoo! 的分布式流计算平台HadoopApache批处理MapReduce 范式的第一个开源实现
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2023-09-18 16:37:44
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目录零、本节学习目标一、Spark的概述（一）Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos（二）Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点（一）速度快（二）易用性（三）通用性（四）兼容性（五）代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
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2023-08-08 10:02:29
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第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
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2023-11-17 11:46:37
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1. Spark概述1.1. 什么是Spark（官网：http://spark.apache.org）Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。目前，Spark生态系统已经包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基
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2023-08-07 17:28:31
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Spark大数据处理：
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2021-06-10 20:54:52
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Spark大数据处理：
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2021-06-10 20:54:51
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主题：Spark 大数据处理最佳实践内容框架：大数据概览如何摆脱技术小白Spark SQL 学习框架EMR Studio 上的大数据最佳实践1大数据概览 大数据处理 ETL (Data → Data)大数据分析 BI (Data → Dashboard)机器学习 AI (D
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2024-07-18 08:29:23
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文章目录一、Spark概述1、概述二、Spark角色介绍及运行模式1、集群角色三、Spark环境准备1.启动服务2.启动客户端3.spark-submit测试四、Spark Core1、RDD概述2.代码示例1.创建Maven工程，添加依赖五、Spark Streaming1、 Spark streaming简介2.代码示例1、linux服务器安装nc服务2、创建Maven工程，添加依赖3、代码
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2023-08-01 20:00:04
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# 如何实现 Spark 大数据处理
作为一名脱离了课堂的小白，面对大数据处理，常常会感到无从下手。别担心！在这篇文章中，我将带你了解使用 Apache Spark 进行大数据处理的主要流程，并通过示例代码一步步指导你实现。
## 流程概述
首先，让我们看看Spark大数据处理的基本流程。这是一个常见的工作流：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 03:37:34
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1.storm简介：Storm是Twitter公司开源贡献给Apache的一款实时流式计算框架，作用是用于解决数据的实时计算，以及实时处理等问题。它与hadoop的不同就是能够做到实时处理数据的能力，这里有一个hadoop离线项目的经典架构模式：ftp（获取）----hdfs（存储）-------hive（操作计算）--------mysql（最终结果存储）但是这种离线的架构分析数据模式，在数据处
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2023-12-26 11:11:43
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这里写自定义目录标题 Apache HadoopApache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。新版Hadoop包含多个组件，即多个层，通过配合使用可处理批数据：· HDFS：HDFS是一种分布式文件系统层，可对集群
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2023-11-17 20:24:38
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如何充分发挥Spark的优势，在进行大数据作业时真正实现降本增效呢？个推将多年积累的Spark性能调优妙招进行了总结，与大家分享。
前言Spark是目前主流的大数据计算引擎，功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。作为一种内存计算框架，Spark运算速度快，并能够满
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2023-11-14 20:51:09
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DStream编程批处理引擎Spark Core把输入的数据按照一定的时间片（如1s）分成一段一段的数据，每一段数据都会转换成RDD输入到Spark Core中，然后将DStream操作转换为RDD算子的相关操作，即转换操作、窗口操作以及输出操作。RDD算子操作产生的中间结果数据会保存在内存中，也可以将中间的结果数据输出到外部存储系统中进行保存。转换操作１：无状态转换操作无状态转化操作每个批次的处
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2023-08-10 15:26:57
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# 大数据处理分析框架：Spark、Storm 和 Flink入门指南
在大数据处理和分析的世界里，Apache Spark、Apache Storm和Apache Flink是三种热门的实时和批处理框架。对于刚入行的开发者来说，理解这些框架的流程和基本用法非常重要。本文将帮助您理解如何选择并实现这些框架，通过一个简单的流程图和代码示例来阐明每一步的具体操作。
## 整体流程
首先，让我们来
原创
2024-10-17 11:18:40
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前 言 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据分析平台，它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼顾数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是大数据系统领域的全栈计算平台。Spark当下已成为Apache基金会的顶级开源项目，拥有庞大的社区支持，技术也逐渐走向成熟。为什么要写这本书本书特色本书是国内首本系统讲解Spark编程实战的书籍，涵盖Spark
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2023-08-21 15:17:27
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Spark 大数据处理框架简介 Apache 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
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2023-09-24 22:14:49
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一、大数据生态系统图 Hadoop 的四大组件：common、HDFS、MapReduce、YARN二、Spark简介维基百科定义：Apache Spark是一个开源集群运算框架，最初是由加州大学柏克莱分校AMPLab所开发。相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark在存储器
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2023-07-23 20:49:04
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作者 Srini Penchikala 什么是SparkApache 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。首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（
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2024-02-02 23:37:39
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全球首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍俯览未来大局，不失精细剖析，呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节透彻讲解Spark原理和架构，以及部署模式、调度框架、存储管理及应用监控等重要模块Spark生态圈深度检阅：SQL处理Shark和Spark SQL、流式处理Spark...
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2015-03-26 14:10:00
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目录 1.Kmeans聚类 2.Kmeans++ 3.Kmeans|| 4.Spark实践 5.源代码分析 本文采用的组件版本为：Ubuntu 19.10、Jdk 1.8.0_241、Scala 2.11.12、Hadoop 3.2.1、Spark 2.4.5，老规矩先开启一系列Hadoop
