# 如何实现“SparkCore 源码 运行模型”
## 概述
在本文中，我将向您介绍如何实现“SparkCore 源码 运行模型”。这个过程需要遵循一系列步骤，包括设置环境、编写代码、编译和运行程序等。我将逐步指导您完成这个过程，帮助您理解整个流程。
## 步骤概览
下表展示了实现“SparkCore 源码 运行模型”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-06-25 03:58:01
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spark的运行原理在大数据开发岗面试过程中是经常被问到的一个问题，我第一次被问到这个问题的时候有点摸不着头脑，这么大的一个问题我究竟应该怎样回答呢？是去描述一下spark的架构组成还是说一下底层的调用细节？后来查找了一些资料，看了一些书之后对这个问题有了一些理解，其实提这个问题的人可能最希望我们回答的是Spark运行的过程细节，简单来说就是把某个Spark程序从提交到执行完成中间经历了哪些步骤描
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2023-09-04 12:06:59
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# 如何实现SparkCore 源码
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现SparkCore 源码的过程。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成这个任务，帮助你更好地理解SparkCore 的源码结构和实现原理。
### 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下载SparkCore 源码 |
| 2 | 阅读源码并理解核心概念 |
| 3 | 修
原创
2024-06-26 04:12:48
21阅读
在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之
原创
2022-11-11 10:42:56
51阅读
一、启动脚本分析 独立部署模式下，主要由master和slaves组成，master可以利用zk实现高可用性，其driver，work，app等信息可以持久化到zk上；slaves由一台至多台主机构成。Driver通过向Master申请资源获取运行环境。 启动master和slaves主要是执行/u ...
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2021-08-03 14:45:00
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从Spark SQL 底层架构可以看到，我们写的SQL语句，经过一个优化器（Catalyst）处理，转化为可执行的RDD，提交给集群执行。 SQL到RDD中间经过了一个Catalyst，它便是Spark SQL的核心，是针对Spark SQL语句执行过程中的查询优化框架，基于Scala函数式编程结构。1、SparkSql执行架构Catalyst的工作流程是一条SQL语句生成执行引擎可识别的程序，就
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2024-06-11 18:48:20
108阅读
基本使用：class ChooseAreaViewModel :ViewModel(){
var provinceLiveData = MutableLiveData<MutableList<Province>>()
fun getProvinceList(){
viewModelScope.launch {
provin
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2024-07-08 04:55:57
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# Spark Core 案例入门指南
欢迎来到Spark Core案例的学习之路！作为一名初学者，你可能对Spark的应用场景和如何实现一个具体案例感到困惑。本文将为你详细分解整个流程，并逐步引导你如何编写代码。让我们开始吧！
## 1. 项目流程概述
在开始编码之前，理解整体流程是非常重要的。以下是基本的步骤概述表：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-10-24 04:54:55
20阅读
1.什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。属性一组分区，即数据集的基本组成单位一个计算每个分区的函数RDD之间的依赖关系一个Partition，即RDD的分片函数一个列表，存储存取每个partition的有限位置（pr...
原创
2022-03-28 17:49:35
61阅读
1.什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。属性一组分区，即数据集的基本组成单位一个计算每个分区的函数RDD之间的依赖关系一个Partition，即RDD的分片函数一个列表，存储存取每个partition的有限位置（pr...
原创
2021-06-21 16:00:26
454阅读
Spark中核心组件core的介绍
原创
2023-10-23 17:46:53
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Spark入门实战系列--6.SparkSQL（上）--SparkSQL简介【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》1、SparkSQL的发展历程石山园 Spark入门实战系列--6.SparkSQL（上）--SparkSQL简介【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《倾情大奉送--Spark入门实战系列》获取 1.1SparkSQL的
文章目录什么是RDD1.RDD属性：2.RDD特点：2.1 弹性2.2 分区2.3 只读2.4 依赖2.5 缓存2.6 CheckPoint3.RDD 编程3.1 RDD的创建3.2 RDD的转换什么是RDDRDD：弹性分布式数据集，Spark中最基本的数据抽象，弹性的，不可变，可分区，里面的元素可并行计算的集合。1.RDD属性：* Internally, each RDD is char...
原创
2021-06-21 16:00:51
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什么是RDDRDD：弹性分布式数据集，Spark中最基本的数据抽象，弹性的，不可变，可分区，里面的元素可并行计算的集合。
1.RDD属性：* Internally, each RDD is charac
原创
2022-03-28 17:35:13
48阅读
Spark Core包含Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等，SparkCore底层是RDD，即弹性分布式分布式数据集，底层又分为多个partition(分区)，它本身是不存数据的，只是计算的时候数据存在于RDD中，RDD的产生意味着调用了算子。这样一系列通过调用算子生成的RDD，最终会生成DAG有向无环图。 在将sparkcore之前我们先看看sp
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2023-09-10 17:10:13
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在大数据领域中，Spark2.x 是一个强大的计算框架，而协同过滤算法则是推荐系统中常用的重要算法之一。一、什么是 Spark2.x+协同过滤算法Spark2.x 提供了高效的分布式计算能力，能够处理大规模的数据。协同过滤算法是基于这样一个假设：如果用户 A 和用户 B 在过去有相似的偏好或行为，那么在未来他们也可能有相似的偏好。二、示例代码以下是一个简单的使用 Spark2.x 实现协同过滤的示
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2024-10-08 11:09:57
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## SparkCore 读取 JSON 的步骤
为了帮助刚入行的小白实现 SparkCore 读取 JSON，下面将详细介绍整个过程，并提供相应的代码和解释。
### 步骤一：导入必要的库和模块
在开始编写代码之前，我们需要导入 SparkCore 和相关的库和模块。首先导入以下库和模块：
```python
from pyspark import SparkContext, Spark
原创
2023-07-22 03:49:46
93阅读
在当今的数据时代，Spark作为一个强大的分布式计算框架，越来越受到开发者的青睐。集成Spark Core到IDEA（IntelliJ IDEA）中，可以大大提高数据处理效率。在本文中，我将详细介绍如何将Spark Core与IDEA进行集成，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。我将用更加轻松的语气，与大家分享这一过程。
## 环境准备
要开始集成Spark Cor
1、RDD 全称 弹性分布式数据集 Resilient Distributed Dataset它就是一个 class。 abstract class RDD[T: ClassTag]( @transient private var _sc: SparkContext, @transient priv
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2020-05-29 18:25:00
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Spark中对于数据的保存除了持久化操作之外，还提供了一种检查点的机制，检查点（本质是通过将RDD写入Disk做检查点）是为了通过lineage做容错的辅助，lineage过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果之后有节点出现问题而丢失分区，从做检查点的RDD开始重做Lineage，就会减少开销。检查点通过将数据写入到HDFS文件系统实现了RDD的检查点功能。为当前RDD...
原创
2021-12-28 18:06:27
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