一．Spark2.0的新特性Spark让我们引以为豪的一点就是所创建的API简单、直观、便于使用，Spark 2.0延续了这一传统，并在两个方面凸显了优势： 1、标准的SQL支持； 2、数据框（DataFrame）/Dataset （数据集）API的统一。 在SQL方面，我们已经对Spark的SQL功能做了重大拓展，引入了新的ANSI SQL解析器，并支持子查询功能。Spark 2.0可以运
术语Apache Beam：谷歌开源的统一批处理和流处理的编程模型和SDK。Beam: Apache Beam开源工程的简写Beam SDK： Beam开发工具包**Beam Java SDK： Beam Java开发工具包Trigger: 触**发器Event Time: 事件时间，事件发生的时刻Process Time: 处理时间，即数据被系统处理的时刻PCollection: Beam中的表
Spark 通讯架构RPCRPC 是远程过程调用, Netty 就是一种基于 Actor 模型的 RPC 框架.在 Hadoop 中 NN 与 DN 要通信, HBase 中 HMaster 和 HRegionServer 要进行通信, 其实都是用 RPC 的通信方式, 只不过对比 Hadoop, Spark 不一样, 又进行了一层封装, 源码看起来更加友好.RPC 通信基于服务端与客户端的通信方
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2024-08-11 14:55:25
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# 如何设置 Spark2.x 的初始密码
Spark 是一个强大的大数据处理框架，在使用 Spark 进行开发时，您可能会需要设置初始密码。本文将带您完成这一过程，特别适合刚入行的小白。
## 整体流程
下面是设置 Spark2.x 初始密码的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------|
导读唯品会离线平台SPARK2.3.2无缝升级到SPARK3.0.1版本，完全做到了对用户透明，目前正按着既定方案进行升级，新的版本SPARK CORE/SQL/PySpark进行了优化和BugFix，并且Merge了SPARK vip 2.3.2 重要Patch，在性能和易用性上比旧版本都有较大提升。这篇文章介绍了我们升级SPARK过程中遇到的挑战和思考，希望能给大家带来启发。 Spa
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2023-11-13 23:39:44
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# Spark2.x写入MySQL的流程
## 概述
在Spark中，我们可以使用DataFrame API或者SQL语句来操作数据，并将结果写入MySQL数据库。下面，我将详细介绍使用Spark2.x写入MySQL的流程，并给出相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
journey
title 写入MySQL的流程
section 准备工作
小
原创
2023-11-04 09:32:44
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Spark Release 2.0.0官网地址http://spark.apache.org/releases/spark-release-2-0-0.html#sparkr Apache Spark 2.0.0 is the first release on the 2.x line. The major updatesare API usability, SQL 2003 suppo
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2024-05-10 13:20:10
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# Spark 2.x 和 3.x 版本的区别
作为一名刚入行的小白，了解 Apache Spark 2.x 和 3.x 的区别，是掌握大数据处理的重要一步。本文将为您提供一个清晰的流程，帮助您逐步了解它们之间的差异，并使用相应的代码示例说明这个过程。
## 流程概览
以下是理解 Spark 2.x 和 3.x 区别的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开
原创
2024-08-17 03:58:27
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# Spark2x对接Iceberg数据湖
随着数据湖的兴起，Iceberg作为一种开源的数据湖表格式，为数据管理提供了一种高效、可靠的方式。在数据湖中，Iceberg可以提供类似于关系型数据库的事务控制、数据版本管理等功能，使得数据湖更具备可扩展性和容错性。而Spark2x作为一种流行的大数据处理框架，可以与Iceberg数据湖进行对接，实现更加灵活、高效的数据处理和管理。
## Icebe
原创
2024-03-20 06:15:48
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dbeaver是免费和开源为开发人员和数据库管理员通用数据库工具。本文介绍如何配置dbeaver对接FusionInsigth MRS Spark2x。
原创
2021-11-11 10:59:46
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1、 Spark运行架构1.1 术语定义 lApplication：Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，指的是用户编写的Spark应用程序，
包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码；
lDriver：Spark中的Driver即运行上述Application的main(
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2023-08-30 17:50:28
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一、概述 之前的文章已经把Spark2.x的Mater启动、Worker启动注册、Driver启动、Executor启动、Task运行以及最重要的Shuffle原理部分都做了详细的剖析，整个流程中Task读写、Shuffle读写阶段都会涉及到BlockManager，那它是干啥的呢？其实BlockManager是Spark底层负责数据的读写和管理的一个模块。 对于每一个Spark任务，
原创
2021-03-10 09:42:57
338阅读
1、Spark2.x实现了对Spark SQL和Hive SQL操作API的统一2、Spark2.x引入了SparkSession的概念，提供了一个统一的切入口来使用Spark的各项功能，统一了旧的SQLContext和HiveContext3、统一了DataFrame和DataSets的API4、Spark Streaming基于Spark SQL构建了high-level API，...
原创
2022-05-16 09:39:53
594阅读
Spark 概述Apache Spark是一个快如闪电的统一的分析引擎（仅仅是一款分析引擎，不提供存储服务）。快：相比较于上一代离线框架MapReduce（磁盘）而言Spark基于内存计算较快。统一：Spark提供统一API访问接口实现批处理、流处理、SQL、Machine Learinng、图形关系分析等。Spark快的原因使用先进的DAG（有向无环图）设计。MapReduce：矢量计算起点（M
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2023-09-26 19:01:52
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spark采用的是主从式的架构，主节点叫master，从节点是workerDriver我们编写的spark就在Driver上，由driver进程执行。
Driver是spark集群的节点之一，或你提交spark程序的机器Mastermaster是集群的资源管理者和调度者，类似yarn里面的ResourceManger，还负责监控整个集群的监控状况Worker用自己的内存缓存RDD数据
使用内存对p
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2023-07-19 14:06:39
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文章目录一、基本介绍spark是什么？弹性分布式数据集RDD基本概念基本流程二、Hadoop和Spark的区别三、RDD操作TransformationAction四、Block与RDD生成过程五、依赖关系与Stage划分六、Spark流程调度流程（粗粒度图解）执行流程（细粒度图解）七、spark在yarn上的两种运行模式(yarn-client和yarn-cluster)1、Yarn-Clie
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2024-02-06 19:20:51
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[性能测试]Spark1.x-2.xBenchmark
原创
2024-02-22 17:40:40
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相比MapReduce僵化的Map与Reduce分阶段计算相比，Spark的计算框架更加富有弹性和灵活性，运行性能更佳。1 Spark的计算阶段MapReduce一个应用一次只运行一个map和一个reduceSpark可根据应用的复杂度，分割成更多的计算阶段（stage），组成一个有向无环图DAG，Spark任务调度器可根据DAG的依赖关系执行计算阶段逻辑回归机器学习性能Spark比MapRedu
原创
2022-04-19 20:57:36
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前言本文总结了Spark架构原理,其中主要包括五个组件：Driver、Master、Worker、Executor和Task，简要概括了每个组件是干啥的，并总结提交spark程序之后，这五个组件运行的详细步骤。1、流程图为了直观，就把流程图放在最前面了2、Driverdriver是一个进程，我们编写的spark程序运行在driver上，由dirver进程执行，driver是作业的主进程，具有mai
原创
2023-05-23 20:19:52
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Spark工作原理入门 文章目录Spark工作原理入门1.功能概要基本描述运用场景实际使用2.模块组成HDFSMLlibMesosTachyonGraphXSpark SQLSpark Streaming3.Spark核心对象RDD的处理什么是RDD？RDD的属性RDD的处理流程RDD的运算4.核心逻辑架构Spark的任务提交流程名词解释DriverSparkContextRDDDAG Sched
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2023-09-05 09:39:35
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