# 理解 Spark 工作机制：小白入门指南
在大数据处理领域，Apache Spark 以其高效的计算能力和易用性受到了广泛的欢迎。对于刚入行的小白来说，理解 Spark 的工作机制至关重要。本文将为你详细介绍 Spark 的工作流程，并通过代码示例帮助你更好地理解。
## Spark 工作流程概述
在了解 Spark 工作机制前，首先我们来看一下其基本流程。以下是 Spark 工作的基本
# Spark工作机制
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理框架，可以在分布式计算集群中进行高效的数据处理。Spark的工作机制是基于弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets, RDD）的概念。
## 弹性分布式数据集（RDD）
RDD是Spark的核心数据抽象，它是一个可分区、可并行计算的数据集合。RDD可以容纳任何类型的对象，并将其
原创
2023-08-03 08:01:48
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问题： 1、应用执行体制 2、应用组件 3、Spark程序提交 4、调度与任务分配模块 5、I/O制度 6、通信模块 7、容错机制1、应用执行机制 一个应用的生命周期即，用户提交自定义的作业之后，Spark框架进行处理的一系列过程。 在这个过程中，不同的时间段里，应用会被拆分为不同的形态来执行。2、应用执行过程中的基本组件和形态 Driver： 运行在客户端或者集群中，执行Applicati
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2023-11-07 01:34:51
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# Spark的工作机制
## 1.任务流程概述
为了帮助你理解Spark的工作机制，我将整个过程分为以下几个步骤，并为每个步骤提供相应的代码示例。
### 任务流程表格
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 初始化SparkSession |
| 2 | 读取数据 |
|
原创
2024-03-25 05:09:48
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Spark Streaming应用也是Spark应用，Spark Streaming生成的DStream最终也是会转化成RDD，然后进行RDD的计算，所以Spark Streaming最终的计算是RDD的计算，那么Spark Streaming的原理当然也包含了Spark应用通用的原理。Spark Streaming作为实时计算的技术，和其他的实时计算技术(比如Storm)不太一样，我们可以将Sp
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2023-05-18 15:16:14
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1 简介SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展，具有高吞吐量和容错能力的实时流数据处理系统，可以对多种数据源（如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。Spark Streaming在内部处理的机制原理是：先接受实时流的数据，并根据一定的时间间隔拆
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2023-11-25 12:44:54
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GC如其名，就是垃圾收集，当然这里仅就内存而言。Garbage Collector（垃圾收集器）以应用程序的root为基础，遍历应用程序在Heap(堆)上动态分配的所有对象，通过识别它们是否被引用来确定哪些对象是已经死亡的、哪些仍需要被使用。已经不再被应用程序的root或者别的对象所引用的对象就是已经死亡的对象，即所谓的垃圾，需要被回收（回收的是该对象占用的内存空间）。这就是GC工作的原理。为了实
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2023-08-18 17:54:38
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目录 Spark Streaming概述一、Apache SparkSpark CoreSpark SQLSpark Streaming二、Spark Streaming处理数据的流程1.数据源2.数据处理3.存储结果三、Spark Streaming工作原理Spark Streaming概述目前对于流式数据实时处理方案主要有两种：一条一条数据的处理，它的实时性很高，亚秒级别，延迟性非常
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2023-09-09 22:07:47
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spark通信模块
1、spark的 cluster manager可以 有 local , standalone, mesos , yarn等部署方式，为了
集中通信方式
1、rpc remote produce call
spark的通信机制：
akka的优势和特性如下：
1、并行和分布式：a
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2024-01-12 17:36:27
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一：为什么需要Sort-Based shuffle
1、shuffle 一般包含2个阶段任务：第一部分，产生Shuffle数据的阶段（Map阶段，需要实现ShuffleManager 中的getWriter来写数据，可以通过blockManager将数据写入、Memory，Disk，Tachyon都可以，也可以写副本（例如想非常快的shuffle
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2024-08-14 19:34:59
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【导读：数据是二十一世纪的石油，蕴含巨大价值，这是·情报通·大数据技术系列第[76]篇文章，欢迎阅读和收藏】1 基本概念Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架。 Spark 基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将 Spark 部署在大量廉价硬件之上，形成集群。正是如此， Spark 工作机制也是围绕这几点开展，主要包括调度管理、内存管
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2023-08-04 11:50:42
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一、Hadoop、Spark、Storm三大框架比较Hadoop:离线海量数据批处理,基于磁盘的Spark：基于内存。Spark特点：运行速度快，使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算，2、容易使用：多种语言编程，通过spark shell进行交互式编程3、通用性：提供了完整而强大的技术栈，包括sQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件4、运行模式多样：可运行在独立集群模式中，可以运行与ha
原创
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2023-01-25 22:08:26
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一、sprak简介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作为大数据计算平台的后起之秀，在2014年打破了Hadoop保持的基准排序（Sort Benchmark）纪录，使用206个节点在23分
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2021-03-25 19:19:00
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一、应用执行机制一个应用的生命周期即，用户提交自定义的作业之后，Spark框架进行处理的一系列过程。在这个过程中，不同的时间段里，应用会被拆分为不同的形态来执行。1、应用执行过程中的基本组件和形态Driver： 运行在客户端或者集群中，执行Application的main方法并创建SparkContext，调控整个应用的执行。Application： 用户自定义并提交的Spark程序。Job：
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2023-12-15 21:11:41
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分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计...
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2022-03-28 17:46:12
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RDD工作机制实例详解 RDD工作机制RDD指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计...
原创
2021-06-21 16:00:52
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反压机制：spark1.5以后，通过动态收集系统的一些数据来自动的适配集群数据处理能力 在默认情况下，Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时间
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2023-12-12 20:31:06
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引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新
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2017-07-13 21:10:00
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Spark工作机制ClientDriver程序Spark ContextRDD DAGDAGSchedularTaskSchedular SparkEnv Worker NodeExecutorTaskTaskCacheWorker Node ExecutorTaskTaskCacheCluster Manager图 Spark架构图4.1应用程序执行流程应用程序的执
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2023-09-30 01:54:32
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大数据Spark有怎样的缓存机制？首先Spark是开源的，所以翻看一下Spark的代码也能够多少了解一下Spark的缓存机制。在Spark较早的版本中，CacheManager的主要功能就是缓存，假设用户将一个分区的RDD 数据 cache了，当再次需要使用这份数据的时候是可以从缓存中进行提取的。 CacheManager底层存储是BlockManager，CacheManager负责维护缓存的元
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2023-08-04 11:45:29
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