今天先安装好了spark，利用spark里自带的Scala运行了几个简单的Scala程序，看教学视频了解了点儿简单的语法，截图如下： 接着安装scala ide for eclipse，安装在了usr/local目录下，本以为他会正常的替代原来的eclipse，因为我之前有这样直接解压到里面直接就替换了，这次解压之后不仅之前的还在，而且两个eclipse都没法正常使用了&nb
1、什么是Spark？ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MadReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出的结果可以保存在内存中，从而不需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与
Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.Spark是UC Berkeley AMP lab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
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2023-08-10 09:12:42
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Spark Streaming(DStreaming) VS Spark Structured Streaming 区别比较 优劣势背景这篇博客主要记录Spark Streaming(DStreaming) 与 Spark Structured Streaming 之间的差别与优劣势。Apache Spark 在 2016 年的时候启动了 Structured Streaming 项目，一个基于
Spark-streaming 和spark-sql 基本概念spark-streaming 是spark体系中一个流式处理的框架spark-core 是核心的计算引擎，streaming是其中一个功能streaming与storm的区别：storm数据呈水流状，最基本的单位是 tuple。streaming按照时间做了离散化spark开发的时候，就是开发 RDD的DAG图，spark-core：
简介Spark由Berkeley大学研发是apache下的一个大数据处理框架是一个顶级项目。1. 他号称在内存中比MapReduce快100倍，disk中快10倍2. 易用性强上手快，支持java,scala,python,R语言3. &
SparkSpark 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，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapRed
大纲：Spark Streaming概述DStreamSpark Streaming WordCount 1、Spark Streaming概述1.1 什么是Spark StreamingSpark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Stre
一、区别①本质上相同，都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程。②数据流有所区别，MR按map, spill, merge, shuffle, sort, reduce等各阶段逐一实现。Spark基于DAG数据流，可实现更复杂数据流操作（根据宽/窄依赖实现）③实现功能上有所区别，MR在map中做了排序操作，而Spark假定大多数应用场景Shuffle数据的排序操作不是必须的，而是采用Ag
一、概述1.什么是spark从官网http://spark.apache.org/可以得知：Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. 主要的特性有：Speed：快如闪电（HADOOP的100倍+） Easy to Use：Scala——Perfect、Python——Nice
spark和mapreduce差不多，都是一种计算引擎，spark相对于MapReduce来说，他的区别是，MapReduce会把计算结果放在磁盘，spark把计算结果既放在磁盘中有放在内存中，mapreduce把可能会把一个大任务分成多个stage，瓶颈发生在IO，spark有一个叫DAG（有向无环图）的东西，可以把多个算子都放在一个stage进行合并。spark shuffle的时候一定会把数
Spark的认识（四）1、本文内容1、掌握SparkStreaming底层原理2、掌握Dstream常用操作3、掌握SparkStreaming整合flume4、掌握SparkStreaming整合kafka2、SparkStreaming概述2.1 什么是sparkStreamingSpark Streaming makes it easy to build scalable fault-tol
一、Spark框架预览 主要有Core、GraphX、MLlib、Spark Streaming、Spark SQL等几部分。 GraphX是进行图计算与图挖掘，其中主流的图计算框架现在有：Pregal、HAMA、Giraph（这几部分采用超步即同步的方式），而GraphLab与Spark GraphX采用异步的方式进行。它与Spark SQL进行协作时，一般是用SQL语句来进行ETL（Ext
spark总结1.Spark的特点：高可伸缩性高容错基于内存计算支持多种语言：java，scala，python，R高质量的算法，比MapReduce快100倍多种调度引擎：可以运行于YARN，Mesos，standalone 等。2.spark的提供的功能 以及应用场景spark功能模块 应用场景RDD离线数据处理Spark SQL, DataFrames and Datasets结构化的关系数
接着（大数据spark初识 2）我们接着来剖析spark，本篇文章我们从以下几个方面来剖析spark Spark shuffle 原理以及过程剖析 Spark shuffle 和 MR shuffle 有什么不同 Spark 内存管理模型 Spark 核心组件，广播变量和累加器 1.Spark shuffle 原理以及过程剖析&
1、什么是Spark？ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MadReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出的结果可以保存在内存中，从而不需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与
一、Spark框架预览 主要有Core、GraphX、MLlib、Spark Streaming、Spark SQL等几部分。 GraphX是进行图计算与图挖掘，其中主流的图计算框架现在有：Pregal、HAMA、Giraph（这几部分采用超步即同步的方式），而GraphLab与Spark GraphX采用异步的方式进行。它与Spark SQL进行协作时，一般是用SQL语句来进行ETL（Ext
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2023-08-05 01:02:04
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Spark有几种部署方式 1.Local：运行在一台机器上，通常是练手或者测试环境。 2.Standalone：构建一个Master+Slave的资源调度集群，Spark提交任务给Master运行。是Spark自身的一个调度系统。 3.Yarn：Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序
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，从而不再需要读写HD
最近在用metaplex-foundation这款开源的项目，网上几乎找不到资料（毕竟数字钱包的项目，还是国外开源的），特此记录下踩的坑。PS：FQ的要打开，后续很多东西都要FQ才能下载安装git地址：https://github.com/metaplex-foundation/metaplex不知道是我太菜还是怎么滴，clone一直不下来，只能下载压缩包按照git说明运行，需要安装yarn 、&
