1. spark有几种部署方式，各有什么特点？local(本地模式)：常用于本地开发测试，本地还分为local单线程和local-cluster多线程;standalone(集群模式)：典型的Mater/slave模式，不过也能看出Master是有单点故障的；Spark支持ZooKeeper来实现 HAon yarn(集群模式)： 运行在 yarn 资源管理器框架之上，由 ya
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2024-09-16 12:23:06
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前言SparkEnv是spark计算层的基石，不管是Driver还是Executor，都需要依赖SparkEnv来进行计算，它是Spark的执行环境对象，其中包括与众多Executor执行相关的对象。Spark 对任务的计算都依托于 Executor 的能力，所有的 Executor 都有自己的 Spark 的执行环境 SparkEnv。有了 SparkEnv，就可以将数据存储在存储体系中；就能利
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2024-04-30 22:15:32
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Spark官方介绍Spark是什么Apache Spark是用大规模数据处理的统一分析引擎Spark基于内存计算，提高在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了容错性和高可伸缩性，允许用户将spark部署在大容量硬件之上，形成集群。官方http://spark.apache.org http://spark.apachecn.org Spark特点快： Spark
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2023-12-07 11:49:55
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1.Spark的产生背景 2.什么是Spark http://spark.apache.org Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Sca
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2023-08-05 16:07:29
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Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算。它是建立在Hadoop MapReduce之上，它扩展了 MapReduce 模式，有效地使用更多类型的计算，其中包括交互式查询和流处理。这是一个简单的Spark教程，介绍了Spark核心编程的基础知识。 工业公司广泛的使用 Hadoop 来分析他们的数据集。其原因是，Hadoop框架是基于简单的编程模型（MapReduce），并且它
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2023-06-11 15:24:56
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spark快速入门的helloworld1.下载安装spark安装很简单，开箱即用，所以只需要下载解压到指定位置就可以了，另外jdk必不可少。 2.服务spark常见的服务方式有以下几种spark-submit，提交自己的spark-jar给spark运行spark-shell,在spark-submit的基础上直接实例了sparkcontext对象，可以写入代码和spark实时交互spark-s
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2023-08-29 13:04:46
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前言Flex开发移动应用时，出于性能考虑，需要使用AS3编写组件Skin，而不是使用MXML。实际上，通过使用AS3编写组件皮肤，开发者可以更深入的了解Flex的组件生命周期，无论是对于移动应用开发还是传统的桌面或者Web应用开发，都大有裨益。 本文通过一个实例，来展示如何使用AS3开发一个Spark组件和对应的移动组件Skin，更重要的是解释与之相关的Spark组件生命周期知识。关于本系列文章S
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2023-08-22 19:52:54
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前言Flex开发移动应用时，出于性能考虑，需要使用AS3编写组件Skin，而不是使用MXML。实际上，通过使用AS3编写组件皮肤，开发者可以更深入的了解Flex的组件生命周期，无论是对于移动应用开发还是传统的桌面或者Web应用开发，都大有裨益。 本文通过一个实例，来展示如何使用AS3开发一个Spark组件和对应的移动组件Skin，更重要的是解释与之相关的Spark组件生命周期知识。关于本系列文章S
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2023-08-29 16:55:42
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更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning1解释 按照spark官网使用ALS进行计算2.代码：package org.apache.spark.mllib.learning.recommendimport java.text.SimpleDateFormatimport java.util.Dateimport org.apache.spar
原创
2023-01-04 10:56:49
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Spark SQL是用于结构化数据处理的一个模块。同Spark RDD 不同地方在于Spark SQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地信息，例如：数据结构、计算算子等。在内部Spark可以通过这些信息有针对对任务做优化和调整。这里有几种方式和Spark SQL进行交互，例如Dataset API和SQL等，这两种API可以混合使用。Spark SQL的一个用途是执行SQL查询。 Spar
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2023-09-15 22:06:42
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目录简介 特点性能特点基本原理计算方法速度使用方便概论无处不在社区贡献者入门简介Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的
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2023-08-29 13:03:30
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Spark介绍Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.Spark IntroduceRun programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce in memory, or 10x faster on disk.Apache
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2024-04-09 19:39:15
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1.Spark概述Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此S
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2023-08-21 16:06:04
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Apache Spark 是一个开源的统一分析引擎，能够快速、通用地处理大规模数据集，而 “Spark” 通常是指其架构及功能的简写。在本文中，我们将探讨如何解决“Apache Spark 和 Spark”的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
确保在你的计算机上安装 Apache Spark 之前，必须满足一些前置依赖。以下是需要安装的组件及
1.Spark简介快速且通用的集群计算平台1.1.快速性：Spark扩充了流行的mapreduce计算模型Spark基于内存的计算1.2.通用性：它的设计容纳了其他分布式系统拥有的功能：批处理、迭代式计算、交互查询和流处理。优点：降低了维护成本1.3.Spark高度开放提供了python、java、scala、sql的api和丰富的内置库和其他的大数据工具整合的很好，包括hadoop、kafka等
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2024-05-07 12:23:08
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一、单选1、Spark 的四大组件下面哪个不是 （ D ）A、Spark Streaming B、Mlib C、GraphxD、Spark RSQL and DataFramesSpark StreamingMLlib (machine learning)GraphX (graph)是spark的四大组件2、Spark 支持的分布式部署方式中哪个是错误的==（ D ）==A、standalone
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2023-10-14 09:32:53
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一：什么是sparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎， 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理
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2023-10-16 15:13:38
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Apache Spark是一款快速、灵活且对开发者友好的工具，也是大型SQL、批处理、流处理和机器学习的领先平台。2009年，Apache Spark从美国U.C. Berkeley的 AMPLab为起步，现在已经成为世界上主要的大数据分布式处理框架之一。Spark可以以各种方式进行部署，为Java、Scala、Python和R编程语言提供本地绑定，并支持SQL、流数据、机器学习和图形处理。已经被
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2023-09-01 18:33:27
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Spark简介1. 什么是Spark提到大数据首先会想到开源项目Hadoop，Hadoop解决了大多数批处理工作负载问题。但是存在一些限制：比如：缺少对迭代的支持中间数据需要输出到硬盘存储，产生了较高的延迟。总结：MapReduce比较适合处理离线数据，在实时查询和迭代计算上存在较大的不足，而随着业务的发展，对实时查询和迭代计算有更多的需求。&nbs
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2023-08-18 11:01:31
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简单的讲，Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统。 Apache Spark 历史： 2009年由加州伯克利大学的AMP实验室开发，并在2010年开源，13年时成长为Apache旗下大数据领域最活跃的开源项目之一。2014年5月底spark1.0.0发布，2016年6月spark2.0发布，至今最近的版本是xxx(看官网)。 Spark的使用场景： 实时查看浏览
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2023-06-14 16:28:05
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