Spark介绍1.概述Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLib、SparkR等
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2023-08-16 13:09:04
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che.org/docs/...
原创
2023-05-11 10:20:13
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1. 概述本人从 2014 年开始使用 Apache Spark，基于以往项目经验，为了降低项目开发复杂度，减少开发成本，开发了 light-spark 框架。 本框架屏蔽了底层技术细节，让开发人员面向 SQL 编程，更专注于业务逻辑，减少开发过程中 Debug 工作，让 Apache Spark 更方便使用。2. 适用场景项目业务大部分功能可以用 SQL 实现，符合以下情况，建议使用本框架：逻辑
Overview页http://spark.apache.org/docs/latest/index.html Spark概述Apache Spark 是一个快速的，分布式集群计算系统.它提供了高等级的针对 Java, Scala, Python and R的API接口, 他还是一个优秀的图处理引擎. 它还支持一套高级的工具集： Spark SQL，Sql和结构化数
# 如何实现 Spark Python 官方文档
在数据处理与分析领域，Apache Spark 是一种强大的工具，它通过其 Python API（PySpark）来提供灵活的编程能力。对于新手来说，了解如何利用 Spark 官方文档进行开发是非常重要的。本文将为你详细介绍如何进行 Spark Python 开发，以及如何查找和使用官方文档。
## 整体流程
下面是使用 Spark Pyth
Spark官方文档: Spark Configuration（Spark配置）Spark主要提供三种位置配置系统：环境变量：用来启动Spark workers，可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中；java系统性能：可以控制内部的配置参数，两种设置方法：编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx
原创
2017-07-03 11:19:00
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2021-09-01 11:14:05
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Spark 官方文档1,spark 概述Apache Spark 是一个快速通用的集群计算系统，它提供了提供了java,scala,python和R的高级API，以及一个支持一般图计算的优化引擎。它同样也一系列丰富的高级工具包括：Spark sql 用于sql和结构化数据处理，MLlib用于机器学习，Graphx用于图数据处理，以及Spark Streaming用于流数据处理。2，快速入门本教程对
# Spark REST API官方文档科普
Apache Spark是一个开源的大数据处理引擎，它提供了分布式数据处理和分析的能力。Spark提供了多种编程接口，包括Scala、Java、Python和R，以及许多高级功能，如机器学习和图处理。Spark还提供了REST API，可以通过HTTP请求与Spark集群进行交互。本文将介绍Spark REST API的基本功能和使用方法，并提供一些
原创
2023-08-30 03:48:09
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官网链接：Monitoring and Instrumentation - Spark 3.2.1 Documentation有几种方法可以监控Spark应用程序：Web UI、metrics 以及外部工具。Web UI每个SparkContext都会启动一个web UI，其默认端口为4040，并且这个web UI能展示很多有用的Spark应用相关信息。包括：一个stage和task的调度列表一个
spark任务提交之后作业运行状态在spark向yarn提交作业之后，正常情况下，作业运行结束之前，状态分为两种，分别是：accept以及running一、accept 该状态表示Application已经提交给调度器。 在NEW_SAVEING转换为SUBMITTED状态的时候，RMAppImpl会除法StartAppAtt
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2023-06-15 03:37:22
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本文讲述的是[ Value数据类型的Transformation算子 ] 分类的算子. 一、输入分区与输出分区一对一型 1、map算子 将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数 f 映射转变为一个新的元素。源码中 map 算子相当于初始化一个 RDD， 新 RDD 叫做 M
https://developer.android.google.cn/guidehttps://developer.android.google.cn/
原创
2022-06-01 12:17:21
253阅读
使用工具：webstorm 2016.3.5；先配置下vue环境：vue开发环境搭建验证环境搭建好了，执行下（npm run dev）: 接下来...
原创
2022-03-10 13:39:39
458阅读
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》欢迎关注github《大数据成神之路》什么是输出操作:?输出操作是针对流数据经过转化操作后得到数据要执行的操作 输出操作和RDD的惰性求值是一样的道理,如果Dstream没有被执行输出操作 ,那么Dstream就都不会被求值 我们之前使用的print()就是一种调试性输出 Dstream有spark类似的save()的操作saveAsHadoopFiles()函数的使用 代码案例 比如我现在需要存到Sequence{h.
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2021-06-10 21:04:31
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《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》欢迎关注github《大数据成神之路》目录一、SparkCore、SparkSQL和SparkStreaming的类似之处二、SparkStreaming的运行流程2.1 图解说明2.2 文字解说三、SparkStreaming的3个组成部分四、 离散流（DStream）五、小栗子5.1 简单的单词计数5.2 监控HDFS上的一个目录5.3 第二次运行的时候更新原先的结果5.4 DriverHA一、SparkCore、Spa
原创
2021-06-10 18:19:15
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《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》欢迎关注github《大数据成神之路》什么是输出操作:?输出操作是针对流数据经过转化操作后得到数据要执行的操作 输出操作和RDD的惰性求值是一样的道理,如果Dstream没有被执行输出操作 ,那么Dstream就都不会被求值 我们之前使用的print()就是一种调试性输出 Dstream有spark类似的save()的操作saveAsHadoopFiles()函数的使用 代码案例 比如我现在需要存到Sequence{h.
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2021-06-10 18:19:57
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《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》欢迎关注github《大数据成神之路》目录一、SparkCore、SparkSQL和SparkStreaming的类似之处二、SparkStreaming的运行流程2.1 图解说明2.2 文字解说三、SparkStreaming的3个组成部分四、 离散流（DStream）五、小栗子5.1 简单的单词计数5.2 监控HDFS上的一个目录5.3 第二次运行的时候更新原先的结果5.4 DriverHA一、SparkCore、Spa
原创
2021-06-10 21:03:47
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一、SparkCore、SparkSQL和SparkStreaming的类似之处 二、SparkStreaming的运行流程 2.1 图解说明 2.2 文字解说 1、我们在集群中的其中一台机器上提交我们的Application Jar，然后就会产生一个Application，开启一个Driver，然 ...
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2021-08-03 14:42:00
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在上一篇中我们剖析了Master的工作原理，这节我们接着来剖析Worker的工作员原理，Worker主要包括两部分的工作，启动Executor和启动Driver，然后向Master发送注册启动消息。下面是Worker的工作流程图：在Application向Master注册之后，Master会发出命令启动Wroker，在Worker节点启动之后，它会调动内部的两个方法LaunchDriver和Lau
