Spark-Core深入理解1.Spark Stage理解Each job gets divided into smaller sets of tasks called stages that depend on each other (similar to the map and reduce stages in MapReduce); you’ll see this term used in
1.what这个技术是什么官方文档定义Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. 就是大数据分析引擎，至于unified（统一），应该是因为下图。Combine SQL, streaming, and complex analytics.Spark powers a stack
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2024-07-30 18:24:21
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spark 一站式的解决方案，集批处理，实时流处理，交替式查询。图计算与机器学习于一体应用场景：批处理可用于ETL（抽取，转换，加载）机器学习可用于自动判断淘宝的买家评论式好评还是差评交互式分析可用于查询Hive数据仓库流处理可用于页面点击流分析，推荐系统，舆情分析等实时业务特点：轻：核心代码有3万行快：对小数据集可达到亚秒级的延迟灵：不同
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2023-12-06 23:39:01
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一、Spark及其生态圈简介1．目前大数据处理场景有以下几个类型：1. 复杂的批量处理（BatchData Processing），偏重点在于处理海量数据的能力，至于处理速度可忍受，通常的时间可能是在数十分钟到数小时；2.3. 基于实时数据流的数据处理（Streaming Data Processing），通常在数百毫秒到数秒之间目前对以上三种场景需求都有比较成熟的处理框架，
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2023-10-27 00:33:09
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文章目录1.Spark 概述1.1 Spark 介绍1.2 Spark 特点1.3 Spark 内置模块介绍2.Spark 运行模式2.1 Local 模式2.1.1 运行官方求PI的案例2.1.2 使用 Spark-shell2.1.3 spark通用运行简易流程2.2 Spark 核心概念介绍2.2.1 Master2.2.2 Worker2.2.3 driver program(驱动程序)
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2023-12-19 20:33:51
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开源在Githubhttps://Github.com/apache/spark一． 概述 低延时，可拓展，高吞吐量，可容错的，能够将批处理、机器学习、图计算等子框架和Sparking Streaming综合使用 实时数据流的流处理 分布式计算框架 将不同的数据源的数据经过Sparking Streaming处理之后将结果输出到外部文件系统。Sparking Streaming不需要独立安装 一栈
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2023-11-07 04:42:29
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1. Spark Streaming基础知识Spark Streaming是spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量、有容错机制的实时流数据处理。 支持多种数据源获取数据：Spark Streaming接收Kafka、Flume、HDFS等各种来源的实时输入数据，进行处理后保存在HDFS、DataBase等。 Spark Streaming将接收的实时流数据，按照一定时间间隔，对数据
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2023-08-08 12:48:42
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文章目录1.Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL?1.2 Spark SQL 的特点1.3 DataFrame介绍1.4 DataSet的介绍2.Spark SQL 编程2.1 SparkSession 介绍2.2 使用 DataFrame 进行编程2.2.1 通过 Spark 数据源创建DF2.2.2 通过 RDD 进行转换2.2.3 通过查询 Hive 表创建2.3 D
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2024-06-04 08:16:01
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目录Flink前言1、flink和spark本质的区别2、流处理和批处理3、无界流和有界流4、实时计算需要考虑的问题Flink简介1、什么是Flink2、Flink的特征3、Blink--基于Flink开发的一个分支4、Flink技术栈5、Flink APIs6、数据流编程模型7、Flink的代码结构Flink前言Flink和spark的功能很相似，spark能做的flink也能做，flink能做
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2023-11-29 06:11:28
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Spark简介 Spark是基于内存的分布式批处理系统，它把任务拆分，然后分配到多个的CPU上进行处理，处理数据时产生的中间产物（计算结果）存放在内存中，减少了对磁盘的I/O操作，大大的提升了数据的处理速度，在数据处理和数据挖掘方面比较占优势。Spark应用场景数据处理(Data Processing)：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。迭代计算(Iterati
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2023-06-10 20:57:47
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同样的算子其输出结果在（批/流）中的不同表现行为摘要1.流处理和批处理的api2.DataSet批处理reduce3.DatStream3.1 DatStream流处理reduce3.2 DatStream批处理reduce4.分析结果5.我们重点来分析流处理结果：6.总结 摘要流处理和批处理很多算子基本都是一样的，比如reduce,map,flatMap等等。但是有些时候流处理和批处理同样的算
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2023-12-07 03:39:56
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1.相关框架仅批处理框架：
Apache Hadoop
仅流处理框架：
Apache Storm
Apache Samza
混合框架：
Apache Spark
Apache Flink 2.批处理系统批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征...有界：批处理数据集代表
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2023-12-13 23:06:56
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Spark SQL - 对大规模的结构化数据进行批处理和流式处理如同一般的 Spark 处理，Spark SQL 本质上也是大规模的基于内存的分布式计算。Spark SQL 和 RDD 计算模型最大的区别在于数据处理的框架不同。Spark SQL 可以通过多种不同的方式对结构化的数据和半结构化的数据进行处理。它既可以使用 SQL ， HiveQL 这种结构化查询查询语言，也可以使用类 SQL，声明
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2023-08-08 12:25:01
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Spark Streaming类似于Apache Storm，但是sparkStreaming用于微批实时处理。官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用SparkRDD如：map、reduce、join、windo
spark 流媒体处理批数据处理与流数据处理批数据流处理Spark Streaming结构化流数据处理 批数据处理与流数据处理如果我们把数据看作是一个巨大的海洋，我们可以把批数据当做一桶水，只不过桶有着不同的大小，对应的数据也有着不同的数据集大小。而流数据可以当做是一条水管，不断地从海洋中抽取数据。批数据顾名思义，批数据是指在一段时间内组合在一起的一组记录，用于后续的处理和分析。因为这些记录是在
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2024-02-11 21:18:22
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引言checkpoint刚接触这个机制的是在spark框架中，spark中Lineage（血统）是spark能快速恢复容错的基本，有cache和persist（都是RDD内存缓存），区别只是在于一个包装，cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，而persist可以根据情况设置其它的缓存级别。而存在内存中，保证局部rdd恢复，但如果整个job挂了，内存中的缓存也就不见了，所以出现了
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2023-08-21 17:05:19
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在开发Spark Streaming应用程序时，要结合集群中各节点的配置情况尽可能地提高数据处理的实时性。在调优的过程中，一方面要尽可能利用集群资源来减少每个批处理的时间；另一方面要确保接收到的数据能及时处理掉。运行时间优化设置合理的批处理时间和窗口大小Spark Streaming中作业之间通常存在依赖关系，后面的作业必须确保前面的作业执行结束后才能提交，若前面的作业的执行时间超过了设置的批处理
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2024-10-20 15:25:22
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RDD, DataFrame, DataSet相互装换假设有个样例类：case class Emp(name: String),它们相互转换如下：1. RDD ->DataFrame 和 RDD ->DataSetRDD ->DataFrame：rdd.toDF("name")RDD ->DataSet：rdd.map(x => Emp(
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2023-12-31 15:13:13
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Flink简介Apache Flink是一个开源的分布式、高性能、高可用的流处理框架。主要有Java代码实现，支持scala和java API。支持实时流（stream）处理和批（batch）处理，批数据只是流数据的一个极限特例。Flink原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。 Flink、Spark和Storm对比Flink、Spark Streaming、Storm、Storm T
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2023-07-11 17:47:26
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1. Group Aggregate 优化1.1 开启 MiniBatch（提升吞吐） MiniBatch 是微批处理，原理是缓存一定的数据后再触发处理，以减少对 State 的访问，从而提升吞吐并减少数据的输出量。MiniBatch 主要依靠在每个 Task 上注册的 Timer 线程来触发微批，需要消耗一定的线程调度性能。 MiniBatch 默认关闭，开启方式如下:// 初始化 table
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2024-01-01 12:28:22
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