目录 问题探讨：Stage3 包含哪些 rdd？问题探讨：小文件参数知识点复习串联RDDSpark 调度流程spark shuffle 过程存储模块整体架构存储的基本单位Block块的唯一标识：BlockID块数据：BlockData块元信息：BlockInfo存储系统BlockManager存储级别StorageLevel 存储实现BlockStoreDiskSt
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2023-12-20 10:40:06
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# Spark Holodesk: 大数据处理平台
## 简介
Spark Holodesk是一个基于Apache Spark的大数据处理平台。它提供了一套强大的工具和API，用于处理海量数据集，进行数据分析和机器学习模型训练。
## 特点
1. **高性能**：Spark Holodesk利用Spark的分布式计算引擎，可以在集群中并行处理大规模数据集。它利用内存计算技术，提供了比传统Had
原创
2023-08-25 07:45:05
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我们知道spark可以将运行过的RDD存储到内存上, 并在需要的时候重复利用. 那么spark是怎么完成这些工作的, 本文将通过分析源码来解释RDD的重复利用过程. 在上一篇文章解释了spark的执行机制, DAGScheduler负责分解action, 在DAGScheduler.getMissingParentStages中, spark首次利用了过去的RDD, 而所使用的函数就是DAG
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2023-12-20 00:31:47
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# Apache Spark 支持的存储格式
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，允许开发者处理大规模数据集。Spark 提供了对多种存储格式的支持，这使得用户可以灵活地选择最适合其需求的存储方式。在这篇文章中，我们将探讨 Spark 所支持的几种常见存储格式，并提供相应的代码示例。
## Spark 支持的存储格式
1. **Parquet**
2. **ORC**
3.
原创
2024-09-20 04:18:37
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DataFrame提供统一接口加载和保存数据源中的数据，包括：结构化数据、Parquet文件、JSON文件、Hive表，以及通过JDBC连接外部数据源。一个DataFrame可以作为普通的RDD操作，也可以通过（registerTempTable）注册成一个临时表，支持在临时表的数据上运行SQL查询操作。一、数据源加载保存操作DataFrame数据源默认文件为Parquet格式，可以通过spark
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2023-10-03 17:19:47
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spark优势：Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下：1、Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过
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2023-08-19 20:45:17
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Spark是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。Spark快的原因：Spark基于内存，尽可能的减少了中间结果写入磁盘和不必要的sort、shuffleSpark对于反复用到的数据进行了缓存Spark对于DAG进行了高度的优化，具体在于Spark划分了不同的stage和使用了延迟计算技术弹性数据分布集RDD：Spark将数据保存分布式内存中，对分布式内存的抽象理解，提供了一个高度受限
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2023-06-14 15:13:37
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目录存储格式ORC(Optimized Row Columnar)ORC的数据存储方式ORC具有以下一些优势:存储格式Text，Sequence，RCfile，ORC，Parquet，AVROText：可读性好，占用磁盘空间大（文本 行式存储），使用但是不常用Sequence：Hadoop API提供的一种二进制文件，以key，value的形式序列化带文件中（二进制 行式存储）RCfile：面向列
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2024-07-11 10:17:08
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# 如何实现Spark存储格式
## 1. 概述
在本文中，我将指导你如何实现Spark存储格式。Spark是一个快速通用的集群计算系统，它支持多种存储格式，如Parquet、ORC等，这些格式能够提高数据的压缩比和查询性能。
## 2. 实施步骤
下面是实现Spark存储格式的具体步骤，我们可以用表格展示：
| 步骤 | 操作
原创
2024-02-27 06:22:43
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其实列存储并不是什么新概念，早在1985年SIGMOD会议上就有文章” A decomposition storage model”对DSM(decomposition storage model)做了比较详细的介绍，而Sybase更在2004年左右就推出了列存储的Sybase IQ数据库系统(见200年VLDB文章” Sybase iq multiplex - designed for an
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2024-03-21 10:50:10
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# 如何实现Spark文件存储格式
## 1. 概述
在Spark中，文件的存储格式对数据的处理效率有非常大的影响，选择合适的存储格式可以提高数据的读取和处理速度。本文将告诉你如何在Spark中实现文件存储格式的选择。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 选择合适的文件存储格式 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 处理数据
原创
2024-03-29 03:23:15
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Spark的存储管理 RDD的存放和管理都是由Spark的存储管理模块实现和管理的。本文从架构和功能两个角度对Spark的存储管理模块进行介绍。架构角度 从架构角度，存储管理模块主要分为以下两层：通信层：存储管理模块采用的是主从结构来实现通信层，主节点和从节点之间传输控制信息、状态信息。 存储层：存储管理模块需要把数据存储到硬盘或者内存中，必要时还需要复制到远端，这些操作由存储层来实现和提供
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2024-09-27 19:39:03
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Storage模块负责管理Spark计算过程中产生的数据，包括基于Disk的和基于Memory的。用户在实际编程中，面对的是RDD，可以将RDD的数据通过调用org.apache.spark.rdd.RDD#cache将数据持久化；持久化的动作都是由Storage模块完成的，包括Shuffle过程中的数据，也都是由Storage模块管理的。可以说，RDD实现用户的逻辑，而Storage管理用户的数
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2023-06-20 09:36:41
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# Spark支持的JSON格式实现教程
## 1. 概述
在本教程中，我们将教你如何使用Spark来处理和解析JSON格式的数据。Spark是一个用于大数据处理的快速通用的计算引擎，它提供了对各种数据格式的支持，包括JSON。
## 2. 实现步骤
下表展示了实现Spark支持JSON格式的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入Spark相关库
原创
2024-01-07 06:39:42
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# 深入了解 Hive Holodesk
Hive Holodesk 是一种新兴的协作工具，旨在提升团队之间的沟通效率和项目管理的透明度。在这个数字化的时代，特别是在远程工作的背景下，像 Hive Holodesk 这样的工具尤为重要。本文将深入探讨 Hive Holodesk 的功能特点，并附上代码示例，以帮助您更好地理解其使用。
## 什么是 Hive Holodesk？
Hive Ho
原创
2024-08-22 03:59:52
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10.checkpoint是什么（1）、Spark 在生产环境下经常会面临transformation的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体transformation的RDD本身计算特别复杂或者耗时（例如计算时长超过1个小时），这个时候就要考虑对计算结果数据持久化保存；（2）、Spark是擅长多步骤迭代的，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经计算的过程产生的数据进
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2023-11-11 10:25:40
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压缩和存储1、文件存储格式 Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE 、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。1) 列式存储和行式存储上图左边为逻辑表，右边第一个为行式存储，第二个为列式存储。行存储的特点： 查询满足条件的一整行数据的时候，列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值，行存储只需要找到其中一个值，其余的值都在相邻地方，所以此时行存储查询的速度更快。列存储的
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2023-09-01 09:57:46
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# 如何实现 Spark 默认数据存储格式
在数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大且流行的分布式数据处理框架。学习如何在 Spark 中使用默认数据存储格式是数据工程的基础。本文将逐步指导你如何完成这个过程。
## 实现流程
在实现 Spark 默认数据存储格式的过程中，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-09-15 06:00:51
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rdd的全称为Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集）rdd的操作有两种transfrom和action。transfrom并不引发真正的rdd计算，action才会引发真正的rdd计算。rdd的持久化是便于rdd计算的重复使用。官方的api说明如下： persist
(
storageLevel=StorageLevel(False,
本篇结构：缓存分析存储级别如何选择存储级别堆内和堆外内存规划内存空间分配参考博文一、缓存分析RDD 有 persist 和 cache 方法，其中 cache 是 StorageLevel.MEMORY_ONLY 级别的 persist 特例。追踪下源码，先从 RDD # cache 开始：/**
* Persist this RDD with the default storage level
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2024-02-03 09:43:48
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