目录1 构建Maven Project2 应用入口：SparkContext3 编程实现：WordCount4 编程实现：TopKey5 Spark 应用提交5.1 应用提交语法5.2 基本参数配置5.3 Driver Program 参数配置5.4 Executor 参数配置5.5 官方案例6 应用打包运行1 构建Maven Project实际开发Spark 应用程序使用IDEA集成开发环境，S
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
转载
2023-06-30 13:18:46
251阅读
1. Kafka比对其它MQ中间件kafka对比其他MQ的优点可扩展Kafka集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群。高性能Kafka性能远超过传统的ActiveMQ、RabbitMQ等，Kafka支持Batch操作。容错性Kafka每个Partition数据会复制到几台服务器，当某个Broker失效时，Zookeeper将通知生产者和消费者从而使用其他的Broker。kafka对比其他MQ的缺
转载
2023-11-25 13:19:50
30阅读
# 使用 Spark 和 MongoDB 存储中间结果的实现
在现代数据处理的场景中，Spark 常被用于处理大量数据，而 MongoDB 则是一个灵活的 NoSQL 数据库。在本文中，我们将介绍如何将 Spark 处理的中间结果存储到 MongoDB 中。
## 流程概述
在实现将 Spark 数据写入 MongoDB 的过程中，我们将经历几个步骤。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤
在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一个强大的工具，广泛用于大规模数据处理与分析。然而，在处理大量数据时，中间结果数据的管理往往成为性能瓶颈。这篇博文将深入探讨如何有效解决“Spark 中间结果数据”相关问题，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及生态扩展。
### 背景定位
在数据处理流程中，Spark 中间结果数据的产生会占据大量的存储空间，尤其是在迭代算法或
Spark存储体系无论是spark的任务提交还是，任务执行，在这过程中始终离不开spark的存储体系。spark为了避免hadoop读写磁盘的IO操作成为性能瓶颈，优先将配置信息、计算结果等数据存入内存，当内存存储不下的时候，可选择性的将计算结果输出到磁盘，为了保证性能，默认都是存储到内存的，这样极大的提高了spark的计算效率。存储体系中核心模块就是bolckmanager。在blockmana
转载
2023-10-11 09:04:08
77阅读
1. RDD 的设计与运行原理Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上，基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成，从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务。在实际应用中，存在许多迭代式算法和交互式数据挖掘工具，这些应用场景的共同之处在于不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。而 Hadoop 中的 MapReduce
转载
2023-10-08 10:49:48
82阅读
spark 的计算流程大概如图:其中, 通过多次处理, 生成多个中间数据, 最后对结果进行操作获得数据. 本文不涉及任何原理, 仅总结spark在处理的时候支持的所有操作, 方便后面使用的时候, 可以参照本文进行数据的处理.以下函数整理, 基与Python中RDD对象.数据的转换操作数据之间的转换操作, 用于生成中间数据.方法名说明过滤filter过滤掉函数计算后返回 false 的数据disti
转载
2023-11-02 12:20:59
87阅读
本节主要针对Spark对数据的核心抽象——弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）。在Spark中对数据的所有操作不外乎创建RDD，转换已有RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后Spark自动将RDD中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行。RDD基础 &
转载
2024-08-05 13:15:53
27阅读
当一个job在DAGScheduler中被分隔为stage，将会根据其内部的shuffle关系将整个job整理出ShuffleMapStage，而最后结果的ResultStage在提交时，将会不断遍历其parent stage，而本身被加入DAGScheduler的等待集合，只在所有parent的stage执行完毕之后才会执行任务流程中的child stage。private def submit
转载
2023-09-21 08:41:13
63阅读
# Spark中间计算结果的存放位置
## 概述
在使用Spark进行大规模数据处理时，中间计算结果的存放位置是一个重要的问题。合理选择存放位置可以提高计算效率和性能。本文将介绍Spark中间计算结果的存放位置以及相关的代码示例。
## 流程概览
下面是实现"Spark的中间计算结果存放位置"的流程概览，具体步骤将在后文详细介绍。
```mermaid
erDiagram
|读取数据
原创
2024-01-20 09:41:23
388阅读
# 使用 Spark 和 MongoDB 进行中间计算的教程
在大数据处理领域，Spark 和 MongoDB 是两种非常流行的技术。Spark 是一个强大的大数据处理框架，而 MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库。结合这两者，可以实现高效的数据处理和分析任务。本文将带领你了解如何在 Spark 中计算 MongoDB 中的数据，并将结果保存到 MongoDB。
## 流程概述
在执行查询语句时，有一些操作符会产生中间结果集，例如：Hash Join和Hash Aggregate操作产生的Hash Table，排序和分组操作会产生中间结果集等，后续的操作符对中间结果集执行操作，以响应用户的请求。 SQL Server的Spool（假脱机）操作符，用于把前一个操作符处理的数据
转载
2016-10-20 13:39:00
223阅读
2评论
列转行数据文件内容 player.txt詹姆斯|小皇帝|2003|骑士,热火,湖人|3
保罗|三炮|2005|黄蜂,快船,火箭|0
韦德|闪电侠|2003|热火,骑士,公牛|3
安东尼|甜瓜|2003|掘金,尼克斯,雷霆,火箭|0需求内容将选秀年份相同且冠军数量相同的球员姓名用+拼接展示2003,0|安东尼
2003,3|詹姆斯+韦德
2005,0|保罗涉及函数解析CONCAT_WSCONCAT(
转载
2024-09-19 20:48:01
30阅读
在MapReduce整个过程可以概括为以下过程：input --> map --> shuffle --> reduce -->输出输入文件会被切分成多个块，每一块都有一个map taskmap阶段的输出结果会先写到内存缓冲区，然后由缓冲区写到磁盘上。默认的缓冲区大小是100M，溢出的百分比是0.8，也就是说当缓冲区中达到80M的时候就会往磁盘上写。如果map计算完成后的中
转载
2023-06-05 23:21:06
256阅读
# Spark数据存储的流程及代码实现
Spark是一种快速、通用且可扩展的大数据处理引擎，它提供了丰富的数据存储和处理功能。在使用Spark进行数据处理之前，我们需要了解数据存储的流程，并学习如何使用Spark进行数据存储。
## 数据存储的流程
下面是一套典型的Spark数据存储流程，我们可以通过表格来展示每个步骤的实现。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2024-01-12 08:23:31
53阅读
# Spark Cluster运行结果定位指南
在大数据领域，Apache Spark是一个强大的工具，能够处理大量的实时数据。今天，我们将介绍如何找到Spark集群的运行结果，并将整个流程分解为几个容易理解的步骤。以下是步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 启动Spark集群 |
| 2 | 提交Spark任务 |
| 3 | 监控
原创
2024-10-28 06:04:16
73阅读
# Spark中间数据放在哪里？
Apache Spark是一个广泛使用的大数据处理框架，它能够快速处理大规模数据集。Spark的核心是其分布式计算引擎，它可以将数据分成多个小的数据块，然后并行处理这些数据块。在处理过程中，Spark会生成一些中间数据，这些数据对于最终结果的计算至关重要。那么，Spark中间数据放在哪里呢？
## 存储位置
Spark中间数据主要存储在两种地方：内存和磁盘。
原创
2024-07-23 10:53:23
194阅读
# Spark Shuffler 数据存储解析
作为一名刚入行的开发者，理解 Spark Shuffler 的数据存储机制是至关重要的。在这篇文章中，我将通过一个详细的流程，代码示例和图表来帮助你理解 Spark Shuffler 的工作原理。
## 1. 什么是 Shuffler
在 Apache Spark 中，Shuffler 是一个组件，用于在执行分布式计算时重新分配数据。当一个操作
原创
2024-07-23 10:48:21
26阅读
## obmysql存储过程的中间结果输出
随着大数据时代的到来，数据处理和分析变得越来越重要。在数据处理过程中，存储过程是一种非常有用的工具，可以用来简化复杂的数据操作，并提高数据处理的效率。obmysql是一种支持存储过程的数据库，可以通过存储过程来实现一些高级的数据处理操作。在存储过程执行的过程中，有时候我们需要查看中间的结果，来验证操作的正确性或者进行调试。本文将介绍如何在obmysql
原创
2024-06-08 03:35:54
111阅读
