经过4个RC版本，Spark 1.4最终还是赶在Spark Summit前发布了，本文简单谈下本版本中那些非常重要的新feature和improvement. 正式引入SparkR Spark 1.4正式引入了SparkR（可以参见本博客的《Spark官方正式宣布支持SparkR(R on Spark)》介绍），它是一个R API，SparkR是基于Spark的DataFrame抽象。用
转载
2023-06-19 10:33:22
113阅读
我们在执行spark任务的时候，可能会好奇任务的执行流程是什么，dag是怎么生成的，task是在哪里启动的，driver和executor是怎么通信的，等等。下面我们通过一个简单的spark wordcount任务，来粗略了解下其中的奥秘。SparkSession对象的创建我们在开发spark作业的时候，首先会需要创建spark任务的入口类SparkSession的对象：SparkSession
转载
2024-04-15 14:40:24
76阅读
一、概述spark 有三大引擎，spark core、sparkSQL、sparkStreaming，spark core 的关键抽象是 SparkContext、RDD；SparkSQL 的关键抽象是 SparkSession、DataFrame；sparkStreaming 的关键抽象是 StreamingContext、DStreamSparkSession 是 spark2.0
转载
2024-03-11 11:19:39
91阅读
# SparkSession设置Master
Apache Spark是一种开源的大数据处理框架，广泛用于处理大规模数据集。Spark提供了许多方便的功能，尤其是在数据处理和分析方面。而在使用Spark时，`SparkSession`是我们进行数据处理的入口，它封装了Spark的上下文，提供创建DataFrame和执行SQL查询等功能。在这篇文章中，我们将讨论如何设置`master`，并举例说明
3.1 新的起始点SparkSession
在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点，一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询，一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询，SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLCotext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext
# SparkSession与SparkConf的设置
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。要在Spark中进行操作，首先需要创建一个SparkSession。SparkSession是Spark 2.0引入的一个新的入口点，它提供了对Spark SQL、DataFrame和Dataset API的访问功能。在创建SparkSession的过程中，我们通
# 如何在 SparkSession 中设置 Kerberos 身份验证
在大数据环境中，安全性是一个不可忽略的重要因素。Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，但在处理敏感数据时，身份验证和访问控制变得尤为重要。Kerberos 是一种常用的网络身份验证机制，可以为 Spark 应用程序提供安全性。本篇文章将介绍如何在 SparkSession 中配置 Kerberos，确保您的
原创
2024-09-12 05:05:07
177阅读
## 如何设置SparkSession的参数：一个入门指南
在使用Apache Spark进行数据处理时，SparkSession是我们与Spark进行交互的核心。通过SparkSession，我们可以设置多个参数以优化性能和控制运行行为。本文将带你通过一个清晰的过程来学习如何设置SparkSession的参数，并提供相应的代码示例和注释。
### 1. 流程概述
以下是设置SparkSes
原创
2024-09-19 03:39:37
200阅读
# 设置SparkSession HDFS参数的指南
随着大数据技术的迅速发展，Spark作为一种强大的大数据处理框架，越来越多地被应用于数据处理和分析的场景中。Spark可以与多种数据源进行交互，其中HDFS（Hadoop分布式文件系统）是最常用的文件存储系统之一。本文将介绍如何通过SparkSession来设置与HDFS相关的参数，并提供相关的代码示例。
## 1. SparkSessio
# SparkSession设置严格模式的科普
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。而在使用 Spark 时，合理配置 SparkSession 是确保数据处理效率和准确性的重要步骤。本文将介绍如何设置 SparkSession 的严格模式，并通过代码示例和相关图示帮助理解这一概念。
## 什么是 SparkSession？
SparkSessi
文章目录前言Spark基础Spark是什么spark和hadoop区别Spark 核心模块Spark运行模式Spark运行架构运行架构Executor与Core（核）并行度（Parallelism）有向无环图（DAG）spark 的提交方式clientclusterSpark核心编程三大数据结构RDD什么是RDD执行原理RDD APIRDD创建RDD转换算子Action 行动算子统计操作RDD序列
转载
2024-09-21 08:41:46
36阅读
# Spark Java 中设置 SparkSession 的完整指南
在大数据处理的领域中，Apache Spark 是一个强大的工具，它能够高效地处理海量数据。而要在 Java 中使用 Spark，首先需要设置一个 `SparkSession`。本文将为你详细讲解如何在 Java 中创建和配置一个 `SparkSession`。
## 整体流程
创建和配置 `SparkSession`
## 如何设置 SparkSession 并行度
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现“sparkSession 设置并行度”。下面是具体的步骤和代码示例。
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建 SparkSession 对象 |
| 步骤二 | 设置并行度参数 |
| 步骤三 | 运行 Spark 作业 |
###
原创
2024-06-09 03:27:39
44阅读
## 实现SparkSession设置checkpoint目录
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用SparkSession来设置checkpoint目录。在开始之前，让我们先了解一下整个流程。
### 流程概述
下表展示了实现该功能的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 第一步 | 创建SparkSession实例 |
| 第二步 | 设置checkpo
原创
2024-01-29 03:38:52
54阅读
在使用 Apache Spark 进行数据处理的时候，我时常被问到如何将 `SparkSession` 设置为本地运行。这个过程对于一些无法在集群上运行的用户非常重要，尤其是在开发和调试阶段。以下是我在解决这个问题时记录的过程，希望能帮助同样碰到这个问题的你。
### 背景定位
在当今的数据驱动业务中，Spark 为我们提供了强大的分布式计算能力。然而，不同的工作环境和需求使得我们有时需要在本
Spark RDD的宽依赖中存在Shuffle过程，Spark的Shuffle过程同MapReduce，也依赖于Partitioner数据分区器，Partitioner类的代码依赖结构主要如下所示：主要是HashPartitioner和RangePartitioner两个类，分别用于根据RDD中key的hashcode值进行分区以及根据范围进行数据分区一、Partitioner Spa
转载
2024-10-16 19:00:03
39阅读
3.1 SparkContext概述Spark Driver用于提交用户应用程序，实际可以看作Spark的客户端。了解Spark Driver的初始化，有助于读者理解用户应用程序在客户端的处理过程。Spark Driver的初始化始终围绕着SparkContext的初始化。SparkContext可以算得上是所有Spark应用程序的发动机引擎，轿车要想跑起来，发动机首先要启动。SparkConte
转载
2024-01-21 01:17:28
40阅读
spark常用调优参数常用参数最佳实践 常用参数spark.default.parallelism参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数，那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的bloc
转载
2023-06-19 10:33:32
95阅读
Load & save 函数MySQL集成(引入MysQL驱动jar)<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.47</version&g
转载
2024-09-21 07:24:44
36阅读
spark 1.6 创建语句在Spark1.6中我们使用的叫Hive on spark，主要是依赖hive生成spark程序，有两个核心组件SQLcontext和HiveContext。这是Spark 1.x 版本的语法//set up the spark configuration and create contexts
val sparkConf = new SparkConf().setA
转载
2023-07-10 16:01:21
123阅读
