目录1 Spark存储系统概述2 存储系统的基本组成3 Spark RDD 缓存之 MemoryStore4 Spark Shuffle 之 DiskStore5 小结1 Spark存储系统概述Spark 存储系统用于存储 3 个方面的数据，分别是： RDD 缓存 Shuffle 中间文件 广播变量。（1）RDD 缓存指的是将 RDD 以缓存的形式物化到内存或
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2023-10-25 21:35:19
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## Spark 数据是行存储吗？
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会刚入行的小白如何实现“Spark 数据是行存储吗”。在本篇文章中，我将向你展示整个过程，并提供每一步所需的代码和解释。
首先，让我们来了解整个流程。
### 流程概览
下面的表格描述了实现“Spark 数据是行存储吗”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建 Spark
原创
2023-12-12 12:51:06
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cache() 以及persist()都是用于将一个RDD进行缓存的，这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了，可以大大节省程序运行时间cache()区别cache()的缓存机制为MEMORY_AND_DISK。即RDD的数据直接以Java对象的形式存储于JVM的内存中，如果内存空间不中，某些分区的数据会被存储至磁盘，使用的时候从磁盘读取。persist()persist的默认缓存机制为stora
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2023-08-16 13:03:20
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spark优势：Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下：1、Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过
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2023-08-19 20:45:17
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Spark存储分析整体框架存储级别RDD存储调用读数据过程本地读取远程读取写数据过程写入内存写入磁盘 整体框架Spark的存储采取了主从模式，即Master / Slave模式，整个存储模块使用RPC的消息通信方式。其中：Master负责整个应用程序运行期间的数据块元数据的管理和维护Slave一方面负责将本地数据块的状态信息上报给Master，另一方面接受从Master传过来的执行命令。如获取数
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2023-09-19 00:34:17
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Spark是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。Spark快的原因：Spark基于内存，尽可能的减少了中间结果写入磁盘和不必要的sort、shuffleSpark对于反复用到的数据进行了缓存Spark对于DAG进行了高度的优化，具体在于Spark划分了不同的stage和使用了延迟计算技术弹性数据分布集RDD：Spark将数据保存分布式内存中，对分布式内存的抽象理解，提供了一个高度受限
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2023-06-14 15:13:37
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Spark介绍Spark简介Apache Spark是一个快速的、多用途的集群计算系统，相对于Hadoop MapReduce将中间结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。 Spark只是一个计算框架，不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统，如果要使用Spark，需要搭载其它的文件系统和成熟的调度系统。spark执行流程 spa
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2023-06-12 19:09:15
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写入数据库的一行数据在磁盘上的存储我们平时写SQL语句的时候在脑子里都有一个表、行和字段的概念，但是跑到MySQL内部就出现了一堆表空间、数据区、数据页的概念。实际上，表、行和字段是逻辑上的概念，而表空间、数据区和数据页是物理上的概念。所以接下来，我们逐步的来讲解MySQL的表空间、数据区、数据页、磁盘上的物理文件这些概念。1、一行数据在磁盘上是如何存储的数据页中的每一行数据在磁盘上是如何存储的？
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2023-10-24 14:40:12
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在Hive中，文件的存储格式主要有：TEXTFILE、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET。
其中，TEXTFILE、SEQUENCEFILE是基于行存储，ORC、PARQUET基于列存储。
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2023-07-05 09:36:16
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# Spark 行转列实现教程
在数据处理的过程中，经常会需要对数据进行行转列的操作，即将原本的行数据转换为列数据。在Apache Spark中，有几种方式可以实现这一操作。本篇文章将逐步讲解如何在Spark中实现行转列的功能。
## 整体流程
我们首先来看看整个行转列操作的步骤。以下是一个简单的流程图，展示了实现的步骤：
```mermaid
stateDiagram
[*] -
原创
2024-10-07 06:23:55
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# Spark存储实现指南
## 概述
在大数据领域，Spark是一个非常强大的分布式计算框架，它能够处理大规模的数据并提供高效的计算结果。Spark存储是将数据存储到Spark集群中的一种方法，它能够实现数据的高效存储和访问。本文将为刚入行的小白介绍Spark存储的实现步骤和相应的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据] --> B[创建
原创
2023-12-08 14:48:25
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一、Spark缓存类型 Spark缓存策略类是StorageLevel，其有如下几个变量 StorageLevel有如下几个对缓存策略的定义二、Spark算子 下图是Spark算子列表三、Spark 算子应用（统计文件单词数量）
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2023-08-07 23:02:47
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Spark有几种持久化级别如下1.MEMORY_ONLY使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时，那些没有被持久化的数据，需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久化策略，使用cache()方法时，实际就是使用的这种持久化策略。2.MEMORY_AND_DISK使用未序列化的Java对象格式，优先尝
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2023-08-15 11:54:08
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目录类比HDFS的存储架构Spark的存储架构存储级别RDD的持久化机制RDD缓存的过程Block淘汰和落盘类比HDFS的存储架构 HDFS集群有两类节点以管理节点-工作节点模式运行，即一个NameNode(管理节点)和多个DataNode(工作节点)。Namenode管理文件系统的命名空间。它维护着文件系统树及整棵树内的所有文件和目录。这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像文
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2024-06-25 09:15:17
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Spark的主要贡献在于，它提供了一个强大而且简单的API，能对分布式数据执行复杂的分布式操作。用户能够像为单机写代码一样开发Spark程序，但实际上程序是在集群上执行的。其次，Spark利用集群内存减少了MapReduce对底层分布式文件系统的依赖，从而极大地提升了性能。在分布式环境下，资源分配和分布的内容是由集群管理器来负责的。总的来说，在Spark生态系统中，主要关注三种类型的资源：磁盘存储
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2023-12-08 10:53:33
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1、Hadoop中的MR与Spark有什么区别？为什么Spark有优势？MR的大致过程是：Map端从HDFS中读取到文件，并简单的进行数据处理，处理后将结果Spill（溢写）到磁盘；Reduce从磁盘读取Map产生的结果，进行处理后通常还是写回到HDFS上。这样的处理过程会多次的进行磁盘读写，而磁盘读取速度远远低于内存，所以性能有一定的瓶颈。Spark是使用内存对数据进行操作，输入数据、处理中间结
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2023-10-25 11:05:06
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我们在使用spark进行数据相关的操作的时候，经常会用到的是RDD，但是我们也都知道RDD是一个抽象的数据集，并不是真正的数据存储的地方，RDD使我们对数据的操作更方便，其实RDD的出现避免了我们对数据存储底部的接触，可以更方便的编写我们的应用。其实数据的存储都是由spark的存储管理模块实现和管理的。spark存储管理模块的整体架构：从架构上可以将存储架构管理模块分为通信层和存储层两个部分。通信
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2023-06-30 13:18:46
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1 缓存及缓存级## 标题别缓存的方法有两个cache和persist缓存有两个方法cache和persist, 通过源码可以看出cache调用了persist, 所以这两个方法运行的效率可以看做是一样的 在persist方法中需要传入StorageLevel这个对象StorageLevel对象中可以指定缓存的数据存入到内存中, 磁盘中, 堆外缓存中, 是否关闭序列化, 以及副本数量存储级别的选择
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2023-08-05 01:18:44
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为了增强容错性和高可用，避免上游RDD被重复计算的大量时间开销，Spark RDD设计了包含多种存储级别的缓存和持久化机制，主要有三个概念：Cache、Persist、Checkout。1、存储级别介绍（StorageLevel）存储级别以一个枚举类StorageLevel定义，分为以下12种：StorageLevel枚举类存储级别存储级别使用空间CPU时间是否在内存中是否在磁盘上备注NONE否否
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2023-06-28 18:54:16
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Spark存储级别Storage LevelRemarkMEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则某些分区的数据就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时，那些没有被持久化的数据，需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久化策略，使用cache()方法时，实际就是使用的这种持久化策略。MEM
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2023-09-19 01:24:57
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