1. 起源spark的类加载及参数传递过程还是很复杂的，主要是因为他运行环境太复杂了，不同的集群管理器完全不一样，即使是同一集群管理器cluster和client也不一样，再加上这块探究还是需要一定的java功底和耐心的，会使得很多人望而却步。下图是yarn-cluster模式参数传递过程：下图是yarn-client模式参数传递过程：但是java代码，尤其是整合框架，公司大了假如没有统
1、宽依赖和窄依赖1、区别
窄依赖： 父rdd的一个分区只对应子rdd一个分区。
窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式（pipeline）计算所有父分区。
算子：map、union、map join和broadcast join。
宽依赖：父rdd的一个分区只对应子rdd多个分区。
宽依赖需要首先计算好所有父分区数据，然后在节点之间进行Shuffle。
算子
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2023-07-26 19:31:41
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在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）存在依赖关系，宽依赖和窄依赖。宽依赖和窄依赖的区别是RDD之间是否存在shuffle操作。窄依赖窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，即一个父RDD对应一个子RDD或多个父RDD对应一个子RDDmap,filter,union属于窄依赖窄依赖对于流水化作业有优化效果每一个RDD算子都是一个fork/join操作，join会写入磁盘，流水
摘要：hadoop yarn调度pyspark在使用过程中，使用场景不一致，需要安装一些三方依赖，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，本章结合ti产品在私有化过程中依赖包及版本升级等为题进行简单介绍。Spark on yarn分为client模式和cluster模式，在client模式下driver 会运行在提交节点
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2023-07-16 21:39:30
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RDD中的宽依赖和窄依赖在spark中，系统通过一个通用接口来抽象地表示每个RDD，这个接口的内容包括：一组分区（partition），指向父RDD的依赖关系，一个可以从父RDD得到该RDD的计算函数，分区策略，数据位置。这里详细讲解一下依赖关系： 依赖关系被分为两种： 窄依赖： 在这种依赖中，父RDD的一个分区最多只会被子RDD的一个分区使用，即父RDD的分区内数据是不可分割的，比如map操作
一、宽依赖和窄依赖的定义【宽依赖：】 宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle，总结：宽依赖我们形象的比喻为多生。有shuffle阶段【窄依赖：】 窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女。没有shu
今天将spark笔记做了总结与大家分享，希望对大家有帮助。接下来将进行具体介绍，希望学完能够掌握以下几个Spark框架核心概念1.RDD。弹性分布式数据集，是Spark最核心的数据结构。有分区机制，所以可以分布式进行处理。有容错机制，通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。2.依赖关系。RDD的依赖关系是通过各种Transformation（变换）来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种：①窄
spring 3.0版本以上jar包使用以及依赖关系
spring.jar是包含有完整发布的单个jar包，spring.jar中包含除了 spring-mock.jar里所包含的内容外其它所有jar包的内容，因为只有在开发环境下才会用到spring-mock.jar来进行辅助测试，正式应用系统中是用不得这些类的。
除了spring.jar文件
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2023-07-15 19:48:31
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# Spark中的依赖包
Apache Spark是一种快速的、通用的集群计算系统，广泛用于大数据处理和机器学习等应用。Spark的强大功能部分源于其丰富的生态系统，而依赖包则是构建Spark应用程序时的重要组成部分。本文将介绍Spark中的依赖包，包括如何使用、管理和解决相关问题，同时提供具体的代码示例。
## 1. 依赖包的概念
在开发Spark应用时，通常需要使用一些外部库，这些库提供
1.规律 如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 而且两个join的RDD的分区数量一致，join结果的rdd分区数量也一样，这个时候join api是窄依赖 除此之外的，rdd 的join api是宽依赖2.Join的理解 3.举例A表数据：
1 a
2 b
3 c
B表数据：
1 aa1
1 aa2
2 bb1
2 bb
Spark中RDD的高效与DAG（有向无环图）有很大的关系，在DAG调度中需要对计算的过程划分Stage，划分的依据就是RDD之间的依赖关系。RDD之间的依赖关系分为两种，宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)和窄依赖（narrow dependency） 1.窄依赖窄依赖就是指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用
网上提交 scala spark 任务的攻略非常多，官方文档其实也非常详细仔细的介绍了 spark-submit 的用法。但是对于 python 的提交提及得非常少，能查阅到的资料非常少导致是有非常多的坑需要踩。官方文档对于任务提交有这么一段介绍，但是初次使用者依然会非常疑惑：Bundling Your Application’s DependenciesIf your code de
# 实现“spark client 依赖包”教程
## 整体流程
以下是实现“spark client 依赖包”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个 Maven 项目 |
| 2 | 添加 Spark 依赖 |
| 3 | 编写代码 |
| 4 | 打包项目 |
| 5 | 部署到 Spark 环境中 |
## 操作步骤及代码示例
### 步
Spark的计算的基本单位一个一个的算子，其计算流程也是由一个个基本的算子构成的，这些算子之间的依赖关系可以分为宽依赖和窄依赖。Spark是分布式计算，其数据也是分布式的，即所计算的数据可能分为好多个块。有些计算对数据的操作相对简单，即某一块儿的数据处理不需要涉及到其他块的数据，就是对本块数据处理完可以直接输出到下一个数据块，中间不需要更多的过程参与。比如map()算子，本身就是对每个数据进行循环
文章目录1、窄依赖和宽依赖2、Key-Value Pairs 1、窄依赖和宽依赖Narrow: 窄依赖：一个父RDD的partition只能被子RDD的某个partition使用一次Wide(shuffle)：宽依赖是有shuffle的： 一个父RDD的partition被子RDD的partition使用多次特列：join，如果父RDD的partion被子RDD的partion只使用了一次，就是
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2023-09-29 23:54:56
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一、RDD依赖关系
### --- RDD依赖关系
~~~ RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。
~~~ 将创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来，以便恢复丢失的分区。
~~~ RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，
~~~ 当该RDD的部分分区数据丢失时，可根据这些信息来重新运算和恢复丢失的
1 RDD的依赖关系及容错1.1 RDD的依赖关系RDD的依赖关系分为两种：窄依赖(Narrow Dependencies)与宽依赖(Wide Dependencies，源码中称为Shuffle Dependencies)依赖有2个作用，其一用来解决数据容错的高效性；其二用来划分stage。 窄依赖：每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个P
术语“JAR文件”至少可以表示两件事,或者更确切地说,其含义至少有两个方面.最基本的,它意味着一种容器格式：基本上是一个带有META-INF目录的ZIP文件.更精确地说,它意味着此容器用作打包类文件的方法.在作为容器的意义上,没有关于内容的意图;该文件可能包含类文件,其他JAR(在任何意义上！)等.但从作为代码打包的意义上讲,我认为正确的JAR文件的意图是它们不包含任何依赖项.如果你读过JAR F
目录第一种问题：关于版本兼容问题：版本对应关系 第二种问题：出现使用RDD或者其他一些操作的时候idea没有提示功能，类似于下面这样，但是可以编译运行通过的第三种问题：出现某某jar包无法检测出来 第四种问题：我们喜欢看源码，但是我们每次点进去的时候都是java的源码，无法显示我们scala源码，这样导致我们很难受，所以我们用如下方法解决：第一种问题：关于版本兼容问题版本依赖下
RDD依赖关系一. RDD血缘关系二. RDD依赖关系三. RDD窄依赖四. RDD宽依赖五. RDD阶段划分六. RDD任务划分 ——> RDD依赖于RDD1，RDD2依赖于RDD1…相邻的两个RDD的关系称之为依赖关系多个连续的RDD依赖关系，称之为血缘关系 每个RDD不会保存数据，但每个RDD会保存血缘关系一. RDD血缘关系RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创
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2023-09-26 17:01:58
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