# Spark Triplets 方法介绍
Spark 是一个强大的开源集群计算框架，它支持多种数据处理方式，包括批处理、流处理和交互式查询。为了便于表示和处理图数据，Spark 提供了称为 GraphX 的图计算库。在 GraphX 中，triplet（三元组）是一个非常实用的概念。本文将详细介绍 Spark Triplet 方法的相关内容，并提供代码示例和类图，以便更好地理解其原理和用途。
原创
2024-09-17 03:49:36
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Spark集群的调度分应用间调度和应用内调度两种情况，下文分别进行说明。1. 应用间调度1) 调度策略1: 资源静态分区资源静态分区是指整个集群的资源被预先划分为多个partitions，资源分配时的最小粒度是一个静态的partition。根据应用对资源的申请需求为其分配静态的partition(s)是Spark支持的最简单的调度策略。我们已经知道，不同的应用有各自的Spark Context且占
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2023-09-22 21:43:48
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Autoconf-generated configure scripts can make decisions based on a canonical name for the system type, or target triplet, which has the form: ‘cpu-vendor-os’, where os can be ‘system’ or ‘kernel-syste
原创
2017-05-10 17:14:57
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更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning1解释2.代码：/** * @author xubo * ref http://spark.apache.org/docs/1.5.2/g60503 */package
原创
2023-01-04 10:55:41
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前言Spark自从2014年1.2版本发布以来，已成为大数据计算的通用组件。网上介绍Spark的资源也非常多，但是不利于用户快速入门，所以本文主要通从用户的角度来介绍Spark，让用户能快速的认识Spark，知道Spark是什么、能做什么、怎么去做。Spark是什么摘用官网的定义：Spark是一个快速的、通用的分布式计算系统。提供了高级API，如：Java、Scala、Python和R。同时也支持
原创
2021-03-30 06:35:29
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背景 由于个人项目中的设置经常与vcpkg中默认的triplets中的设置不一致，在以前我们只能将自定义的triplet文件添加到VCPKG_ROOT/triplets中并使用install --triplet=CUSTOM_TRIPLET来满足个人的需求。 而现在使用overlay triplet ...
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2021-07-16 18:26:00
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SparkSpark简介 最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据计算框架，可用于构建大型，低延迟的数据分析应用程序2014年打破了hadoop保持的基准排序记录Spark具有以下特点：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容易使用：支持使用scala,java,python和R语言进行编程，可以通过spark shell
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2023-11-07 06:39:27
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Given an array of integers arr, and three integers a, b and c. You need to find the number of good triplets. A triplet (arr[i], arr[j], arr[k]) is goo
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2020-08-03 13:25:00
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Good one to learn Binary Indexed Tree (Fenwick Tree). Simply grabbed the editorial's code but with comments.#include #include #include #include #inclu...
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2015-05-21 07:34:00
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文章目录1. 什么是Spark2. 为什么要学习Spark3. Spark特点4. Spark体系结构5. Spark运行机制及原理分析1. 什么是SparkApache Spark™
原创
2024-04-22 10:58:40
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DescriptionGiven an array of integers arr, and three integers a, b and c. You need to find the number of good triplets.A
原创
2022-08-11 17:41:05
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今天,我们就先聊一下spark中的DAG以及RDD的相关的内容 1.DAG:有向无环图:有方向,无闭环,代表着数据的流向，这个DAG的边界则是Action方法的执行 2.如何将DAG切分stage,stage切分的依据:有宽依赖的时候要进行切分(shuffle的时候, 也就是数据有网络的传递的时候)，则一个wordCount有两个stage, 一个是reduceByKey之前的，一个事
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2023-12-07 08:53:21
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本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。
第一部分内容见：Spark学习：Spark源码和调优简介 Spark Core (一）Task 阶段下面是重头戏submitMissingTasks，这个方法负责生成 TaskSet，并且将它提
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2024-01-10 20:39:14
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Spark经常需要从hdfs读取文件生成RDD，然后进行计算分析。这种从hdfs读取文件生成的RDD就是HadoopRDD。那么HadoopRDD的分区是怎么计算出来的？如果从hdfs读取的文件非常大，如何高效的从hdfs加载文件生成HadoopRDD呢？本篇文章探讨这两个问题。 SparkContext.objectFile方法经
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2023-07-12 13:56:24
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返回一个经过简化到numPartitions个分区的新RDD。这会导致一个窄依赖，例如：你将1000个分
原创
2023-05-06 15:05:15
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Apache Spark是一种开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。它提供了快速、通用和易于使用的计算模型，使得数据处理更为高效。本文将深入探讨Spark的背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南及生态扩展。
### 背景定位
在大数据处理领域，Apache Spark作为一款高性能、通用的技术，有效弥补了Hadoop MapReduce在速度和灵活性上的不足。Spark于
# SPARK模块介绍
## 1. 整体流程
### 步骤
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 下载并安装SPARK |
| 2 | 创建SPARK应用程序 |
| 3 | 编写SPARK应用程序代码 |
| 4 | 运行SPARK应用程序 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤一：下载并安装SPARK
首先，你需要下载并安装SPARK。你可以在官方网站下
原创
2024-07-07 03:34:10
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Spa金总额任务3：将任务2中的结果按照部门号进行升序排任务4：将任务2中的结果按照工资总额进行降序排三、编码实现创建maven工程添加
spark相关依赖，在pom.xml中添加如下依赖<pack
1.简单介绍和安装：(1)Spark使用scala编写，运行在JVM（java虚拟机）上。所以，安装Spark需要先安装JDK。安装好java后，到官网下载安装包（压缩文件）：http://spark.apache.org/downloads.html ，当前使用的版本是：spark-1.6.1-bin-hadoop2.4.tgz。(2)解压，查看目录内容：tar -zxvf&
原创
2016-09-01 17:02:48
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Spark MLlib介绍Spark之所以在机器学习方面具有得天独厚的优势，有以下几点原因：（1）机器学习算法一般都有很多个步骤迭代计算的过程，机器学习的计算需要在多次迭代后获得足够小的误差或者足够收敛才会停止，迭代时如果使用Hadoop的MapReduce计算框架，每次计算都要读/写磁盘以及任务的启动等工作，这回导致非常大的I/O和CPU消耗。而Spark基于内存的计算模型天生就擅长迭代计算，多
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2023-05-31 11:57:28
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