简述Spark的宽窄依赖，以及Spark如何划分stage，每个stage又根据什么决定task个数? Stage：根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage，遇到一个宽依赖则划分一个Stage。Task：Stage是一个TaskSet，将Stage根据分区数划分成一个个的Task。 请列举Spark的transformation算子（不少于8个），并简述功能
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2024-02-04 11:27:22
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文章目录RDD的依赖RDD的缓存DAG的生成以及shuffle的过程什么是DAGshuffle的过程SortShuffleManager基本介绍 RDD的依赖RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。 窄依赖 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用 总
Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统。 它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持通用执行图的优化引擎。 它还支持一组丰富的高级工具，包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL，用于机器学习的MLlib，用于图形处理的GraphX和Spark Streaming。Spark优点：减少磁盘I/O：随着实时大数据应用越来越多，H
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2023-12-25 10:11:05
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目录1 Standalone 架构2 配置、部署及启动2.1 解压、环境变量2.2 Workers主机名称2.3 配置Master、Workers、HistoryServer2.4 创建EventLogs存储目录2.5 配置Spark应用保存EventLogs2.6 设置日志级别2.7 分发到集群所有机器2.8 启动服务进程2.9 提交运行圆周率3 Spark 应用架构4 WEB UI 监控5 S
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2023-07-16 22:20:13
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package com.spark.optimization.p2
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* 过滤掉少数几个发生数据倾斜的key，这样这些key便不会参与计算，
* 也就不会再发生数据倾斜dataskew了。
* 需要注意的一点：
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2023-11-29 09:03:14
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以wordcount理解spark的执行过程：
1、代码以及交互界面的回应:
（RDD是spark的核心抽象，所有的计算都围绕RDD进行，生成RDD，然后可以对RDD进行各种操作，
这些操作主要有两类：
Transformation（转换）
[一个RDD进过计算生成一个新的RDD,比如接下来示例中的flatMap、map、reduceByKey]
和
A
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2024-08-06 13:08:19
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Spark数据处理Spark作为分布式数据处理的一个开源框架，因其计算的高效性和简洁的API而广受欢迎。一般来说，Spark大部分时候被用来进行批处理。但现在Spark通过其SparkStreaming模块也实现了一定的流处理的功能。Spark流处理的过程Spark中的流处理实际上并不是真正的流处理。Spark实现流处理的方法是通过mini-batch来对输入数据进行分块（但这个分块频率非常高以至
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2024-06-11 07:00:21
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1.关于Spark Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms, Machines and People）实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark在诞生之初属于研究性项目，其诸多核心理念均源自学术研究论文。2013年，Spark加入Apac
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2024-09-14 09:47:27
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# Spark任务的停止调用
在使用Spark进行大规模数据处理的过程中，我们常常需要控制任务的启动和停止。尤其是在任务运行时间较长、数据量较大的情况下，及时停止任务可以节省计算资源，提高效率。本文将介绍如何在Spark中停止任务的调用，并通过一个实际问题和示例来解释。
## 问题描述
假设我们有一个大型电商网站的用户购买记录数据集（以JSON格式存储），我们需要通过Spark进行分析处理。
原创
2024-01-06 05:38:53
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# 探索Geohash算法在Spark中的应用
作为一名刚入行的开发者，你可能对Geohash算法和Spark的结合感到困惑。别担心，这篇文章将带你一步步了解如何将Geohash算法应用在Spark中。
## 什么是Geohash算法？
Geohash是一种将二维的地理坐标（经纬度）转换为一维字符串的方法。它将地球表面划分为多个小格子，每个格子对应一个唯一的字符串。这种算法在地理空间数据的处
原创
2024-07-20 07:37:44
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Spark框架学习 一：Spark概述 官网：http://spark.apache.org/ Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。 为大数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 Spark加州大学伯克利分校AMP实验室。不同于mapreduce的是一个Spark任务的中间 结果保存到内存中。空间换时间。
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2024-05-06 11:55:17
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Pyspark注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 今天继续和大家分享一下Pyspark_结构化流2 #博学谷IT学习技术支持 文章目录
前言最近在搞hadoop+spark+python,所以就搭建了一个本地的hadoop环境,基础环境搭建地址hadoop2.7.7 分布式集群安装与配置本篇博客主要说明,如果搭建spark集群并集成到hadoop安装流程安装spark需要先安装scala 注意在安装过程中需要对应spark与scala版本, spark 也要跟hadoop对应版本,具体的可以在spark官网下载页面查看下载sacl
SparkContext这是发达国家Spark入学申请，它负责的相互作用和整个集群，它涉及到创建RDD。accumulators and broadcast variables。理解力Spark架构，我们需要从入口开始。下图是图的官方网站。DriverProgram就是用户提交的程序，这里边定义了S...
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2015-09-25 19:54:00
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给LINUX添加一个硬盘
1、 先打开虚拟机Vmware，再打开一个LINUX的配置文件，先不要运行。点击虚拟机->配置，弹出如下页面：选择第二个（HandDisk（IDE））然后选择添加后，按Next
2、 再选harddisk,再选择第一个选项，如下图：
3、 再指定硬盘类型为IDE
lxml是个非常有用的python库，它可以灵活高效地解析xml，与BeautifulSoup、requests结合，是编写爬虫的标准姿势。工具/原料+ python+ pip+我的电脑 win7 + 64位方法概述以下步骤的前提是：已安装python，已安装好pip，已将python安装目录下的scripts目录（如D:\Python27\Scripts）添加到系统环境变量path里。安装搭建P
super关键字，是一个隐式参数（另一个隐式参数是this）。1.概述super是直接父类的引用（this是当前对象的引用）。可以通过super来访问父类中被子类覆盖的方法或属性。super关键字，是一个隐式参数，另外一个隐式参数是this。 super用于方法里面，用于方法外面无意义。super关键字一般用于继承和构造方法中。任何类的构造函数中，若是构造函数的第一行代码没有显式的调用super
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2023-09-27 13:39:03
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1 算术运算符Matlab中的算术运算符按优先级由高到低为: (1) ^ 幂
(2) * 乘
/ &nbs
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2024-08-22 21:11:15
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JAVA中Printf支持的格式 个人感觉和C语言的printf()没有什么区别：目前printf支持以下格式： %c 单个字符
%d 十进制整数
%f 十进制浮点数
%o 八进制数
%s 字符串
%u 无符号十进制数
%x 十六进制数
%% 输出百分号%printf的格式控制的完整格式：
% - 0 m.n l或h 格式字符下面对组成格式说明的各项加以说明：
①%：表示格式说明
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2023-08-17 10:45:15
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文章目录str 类型bytes 类型bytes 与 str 简单转换Python3 中 bytes 表示方法意外收获 str 类型在 python3 中，str 类型的数据在内存中以 Unicode 编码方式保存，但是 python3 已经将这些封装好了，我们无需关心 str 是怎么实现的，我们需要关心的是这个str 里面有什么字符。bytes 类型bytes 实际上就是一串数字，各个 str
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2023-06-21 23:33:18
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