文章目录（一）Spark SQL（二）SParkSession（三）DataFrame常见算子操作（四）DataFrame的sql操作（五）RDD转换为DataFrame（1）反射方式（2）编程方式（六）load和save操作（1）load操作（2）SaveMode（七）内置函数 （一）Spark SQLSpark SQL和我们之前讲Hive的时候说的hive on spark是不一样的。 hi
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2023-08-08 07:23:21
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一、官网介绍 1 什么是Spark官网地址：http://spark.apache.org/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的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapRedu
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2023-12-25 12:33:13
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一, Spark概述1.1 什么是SparkSpark是一种基于内存的快速,通用,可扩展的大数据分析计算引擎;“Apache Spark” is a unified analytics engine for large-scale data processing.1.2 Spark && Hadoop1.2.1 Spark 速度快Spark运行速度相对于hadoop提高100倍;A
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2024-08-16 13:55:22
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RDD概述Spark计算中一个重要的概念就是可以跨越多个节点的可伸缩分布式数据集 RDD（resilient distributeddataset） Spark的内存计算的核心就是RDD的并行计算。RDD可以理解是一个弹性的，分布式、不可变的、带有分区的数据集合，所谓的Spark的批处理，实际上就是正对RDD的集合操作，RDD有以下特点：RDD具有分区-分区数等于该RDD并行度 每个分区独立运算，
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2023-12-09 12:11:32
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GPU和CPU的区别设计目标CPU：处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理GPU：处理类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据，不需要被打断的纯净的计算环境GPU的主要参数解读显存占用GPU利用率核心(显示芯片) 性能好坏直接决定了显卡性能的好坏 主要任务就是处理系统输入的视频信息并将其进行构建、渲染等工作核心频率 显示核心的工作频率 其工作频率在一定程度上可以反
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2023-08-30 19:19:35
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# **Hadoop与Spark的关系**
## **一、概述**
在大数据领域，Hadoop和Spark是两个非常重要的框架。Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据，而Spark是一个快速、通用的集群计算系统。它提供了高级别的API，可用于并行处理数据。Hadoop和Spark可以协同工作，相辅相成，达到更高效的大数据处理效果。
## **二、Hadoop与Spar
原创
2024-04-29 11:39:19
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一、实现原理的比较（1）Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算（2）Hadoop一个作业称为一个Job，Job
原创
2024-04-01 13:39:40
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SparkCore? 目录SparkCore?一、什么是Spark？二、Spark与MapReduce比较三、Spark运行模式四、Spark分区方式？五、RDD五大属性六、Spark系统架构七、算子（单文件）八、算子（多文件）九、窄依赖和宽依赖的认识十、stage切割规则十一、SparkShuffle机制十二、Spark资源调度和任务调度流程十三、谈谈广播变量和累加器 一、什么是Spark？Sp
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2024-01-17 17:04:09
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文章目录一、Spark概述1.1、Spark官方介绍1.2. Spark特点1.3、激动人心的Spark发展史1.4、Spark为什么会流行1.4.1. 原因1：优秀的数据模型和计算抽象1.4.2. 原因2：完善的生态圈1.4.3. 扩展阅读：Spark VS Hadoop1.5、Spark运行模式第二章 Spark环境搭建2.1. local本地模式-Spark初体验2.1.1. 安装2.1.
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2023-07-13 13:34:05
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Spark StreamingSpark Streaming是spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。提供了基于RDDs的Dstream API，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算。Structured Streaming Spark 2.X出来的流框架，采用了无界表的概念，流数据相当于往一个表上不断追加行。 基于Spark
问题导读1.spark中什么是Application？ 2.spark中什么是Driver Program？ 3.Executor负责什么？ 4.什么是Stage？ 5.客户Spark程序（Driver Program）来操作Spark集群是通过哪个对象来进行的？ 6.创建SparkContext一般要经过几个步骤？ 7.Spark的运行模式取决于什么？ 8. RDD的共享变量有几种
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2024-08-14 18:35:45
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我们知道Spark平台是用Scala进行开发的，但是使用Spark的时候最流行的语言却不是Java和Scala，而是Python。原因当然是因为Python写代码效率更高，但是Scala是跑在JVM之上的，JVM和Python之间又是如何进行交互的呢？
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2023-06-17 09:46:46
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4. Spark Shark Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，Shark在Spark1.0.0由于整合度和性能等原因
原创
2022-06-15 17:35:14
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一、Spark与Hadoop的关系 Spark和Hadoop只是共用了底层的MapReduce编程模型，即它们均是基于MapReduce思想所开发的分布式数据处理系统。 Hadoop采用MapReduce和HDFS技术，其MapReduce计算模型核心即Map操作和Reduce操作，在这个计算模型的工作流程中还存在一些可以由用户自定义的Partition和Combine等操作；HDFS则是对H
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2023-06-11 14:35:47
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一、Spark简介1.什么是SparkApache Spark是一种快速的集群计算技术，基于Hadoop MapReduce技术，扩展了MapReduce模型，主要特性是在内存中集群计算，速度更快。即使在磁盘上进行复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。另一方面，Apache Spark扩展了MapReduce模型以使用更多类型的计算。1.1 使用基于Hadoop的SparkSpar
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2024-01-14 19:28:09
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一、Spark是什么？ 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，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 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， Spa
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2023-06-19 06:58:23
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文章目录Spark TungstenMemory Management and Binary Processing1. Java对象内存占用高2. JVM GC效率低Cache-aware ComputationCode Generation参考 Spark TungstenTungsten项目是在Spark 1.4版本引入的，它对Spark执行引擎进行了修改，最大限度地利用现代计算硬件资源，大
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2023-08-16 06:27:29
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redis-shake是阿里开源的redis数据工具 , 可以导出、导入数据。我主要是用来把老数据(单机版)的rdb文件导入新的redis集群中 一 . 下载包并解压https://github.com/alibaba/RedisShake/releases注 : 本文使用的是 release-v2.0.2-20200506 版本直接下载本人百度云也有共享.可直接下载链接：https:/
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2023-06-30 13:03:33
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Spark与Hadoop关系Spark是一个计算框架Hadoop是包含计算框架MapReducehe分布式文件系统HDFS。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive等分布式存储系统，可融入Hadoop生态。0、Spark与Hadoop MapReduce优势如下
1）、中间结果输出 MapReduce的计算引擎将中间结果存储在磁盘上，进行存储和容
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2023-09-22 13:17:07
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# PySpark与Spark的关系
在大数据时代，Apache Spark作为一个流行的分布式计算框架，广泛应用于大规模数据处理与分析。与此同时，PySpark作为Spark的Python API，使得数据科学家和分析师能够使用Python语言操作Spark，从而利于他们进行数据处理和机器学习。
在本文中，我们将深入探讨 PySpark与Spark的关系，并通过代码示例帮助您更好地理解它们的
