楔子Spark快速大数据分析 前3章内容，仅作为学习，有断章取义的嫌疑。如有问题参考原书4 键值对操作4.1 动机Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专业的操作，这些RDD被称为pair RDD,Pair RDD是很多程序的构成要素，因为他们提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口。例如：pair RDD提供了reduceByKey方法，可以分别归约每个键对应的数据，还有jo
转载
2024-08-14 18:29:49
102阅读
Spark(一)(一)Spark的优势:Spark 是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台
大数据项目的MapReduce 引擎的使用将下降，由Apache Spark 取代
2015年6月,spark最大的集群来自于腾讯-8000个节点(二)Spark为什么会流行:原因(一):优秀的数据模型和计算抽象.磁盘的IO以及数据的序列化.它可以让用户的显示的中间数据结果集保存在内存中
转载
2024-02-23 11:21:34
141阅读
Spark .0以前版本:
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("soyo")
val spark = new SparkContext(sparkConf)
Spark .0以后版本：(上面的写法兼容)
直接用SparkSession：
val spark = SparkSession
.builder
.appName("soyo")
.get
转载
2024-04-19 16:02:35
76阅读
戳蓝字“CSDN云计算”关注我们哦！ Spark是一个针对超大数据集合的低延迟的集群分布式计算系统，比MapReducer快40倍左右，是hadoop的升级版本，Hadoop作为第一代产品使用HDFS，第二代加入了Cache来保存中间计算结果，并能适时主动推Map/Reduce任务，第三代就是Spark倡导的流Streaming。今天，就让我们一起来看看关于它的更加深度精华问答吧！ Q
转载
2023-09-28 12:36:15
1128阅读
在这篇博文中，我们将一起来看看“Spark2和Spark3之间的区别”。这两个版本在功能和性能上都有许多变化，对于希望从Spark2迁移到Spark3的用户来说，了解这些区别非常重要。下面，我们将从多个方面进行详细分析。
## 版本对比
在这一部分中，我们将重点关注Spark2和Spark3之间的一些重要特性差异。这里列出了一些关键的新特性：
- Spark3引入了新的自适应查询执行（Ada
Spark安装和编程实践(Spark2.4.0)1、安装 Spark2.4.0首先需要下载Spark安装文件。访问Spark官方下载地址，按照如下图下载。需要注意的是，本教程内容中Spark采用Local模式进行安装，也就是在单机上运行Spark，因此，在安装Hadoop时，需要按照伪分布式模式进行安装。在单台机器上按照Hadoop(伪分布式)+Spark(Local模式)这种方式进行Hadoop
转载
2023-11-08 22:49:55
192阅读
一 概述spark sql是结构化数据处理模块，可以通过SQL语句和Dataset API进行结构化数据处理。1.1 SQLspark sql一个用途就是sql查询，也可以读取已经存在的hive仓库的数据。程序中运行sql语句，将会返回Dataset/DataFrame数据结构。你也可以通过使用spark-sql命令行或jdbc/odbc服务进行sql操作。1.2 Datasets和DataFra
转载
2024-06-24 07:30:51
103阅读
1. 变量定义与初始化package com.lineshen.chapter2
object variable {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val age: Int = 10
val sal: Double = 10.9
val name: String = "lienshen"
val isPass
# Spark 2 vs Spark 3：深入探讨它们的区别
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，其在数据处理、机器学习和实时流处理等领域应用广泛。从 Spark 2 到 Spark 3 的版本更新中，Apache Spark 引入了许多显著的改进和新功能。本文将深入探讨这两个版本之间的主要区别，并通过示例代码加以说明。
## 1. 性能改进
Spark 3 在性能方面
谈到大数据，相信大家对hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。他们究竟是危言耸听?哗众取宠?还是眼光独到堪破未来呢?与Hadoop相比，Spark技术如何?现工业界大数据技术都在使用何种技术?如果现在想要参加大数据培训的话，应该从哪一种开始呢? (1)先说二者之间的区别吧。首先，Had
# 从 Spark2 到 Spark3 的迁移指南
在数据处理和大数据分析领域，Apache Spark 是一款广泛使用的框架。随着 Spark 的版本更新，许多用户需要将他们的应用程序从 Spark2 升级到 Spark3。本文将详细介绍这一过程，帮助你顺利完成迁移。
## 迁移流程概述
下面的表格展示了从 Spark2 迁移到 Spark3 的步骤：
| 步骤 | 描述
Spark学习笔记1-基本概念、部署、启动实验楼平台上的实验环境及版本：java8，python2.7，scala2.11.8，hadoop2.7.3，spark2.4.4学习内容基本概念Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架，类似于 Hadoop，但有很多的区别。最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入 HDFS，更适用于需要迭
转载
2024-01-01 15:52:30
353阅读
Spark2.x 课程介绍 一、实验介绍 1.1 实验内容 Spark 是 Apache 高级项目里面较火的大数据处理的计算引擎，对比 Spark 1.x 版本，Spark 2.x 有哪些改进，本节课主要讲解 Spark2.x 新特性。 1.2 先学课程Scala https://www.shiyanlou.com/courses/?course_type=all&tag=Sc
转载
2024-10-05 15:29:31
110阅读
第1章 Spark 概述1.1 Spark 是什么Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark 是一种由Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能Spark SQL 是Spark 用来操作结构化数据的组件。通过Spark SQL，用户可以使用SQL 或者Apache Hive 版本的 S
Spark 1.3.0 Release NoteSpark 1.3.0在上周五正式发布，真是千呼万唤始出来。本次发布最大的惊喜就是DataFrame。另外一个值得关注的是Spark SQL从Alpha版毕业，我们终于可以欢快地使用Spark SQL了。本次发布还对Spark核心引擎改的可用性进行了改进，并扩展了Spark MLlib及Spark Streaming，详情见下。最后不得不提下，这次发
spark 3.0 终于出了！！！Apache Spark 3.0.0是3.x系列的第一个发行版。投票于2020年6月10日获得通过。此版本基于git标签v3.0.0，其中包括截至6月10日的所有提交。Apache Spark 3.0建立在Spark 2.x的许多创新基础之上，带来了新的想法并持续了很长时间。正在开发的长期项目。在开源社区的巨大贡献的帮助下，由于440多位贡献者的贡献，此发行版解决
转载
2023-09-26 16:25:43
445阅读
Cache的产生背景我们先做一个简单的测试读取一个本地文件做一次collect操作：val rdd=sc.textFile("file:///home/hadoop/data/input.txt")
val rdd=sc.textFile("file:///home/hadoop/data/input.txt")上面我们进行了两次相同的操作，观察日志我们发现这样一句话Submitting Resu
转载
2024-09-10 20:49:28
46阅读
目录1 Ambari + HDP离线安装 1.1 介绍 1.1.1 Ambari介绍 1.1.2 HDP 1.1.3 HDP-UTILS 1.2 登录ambari官网地址 1.3 Ambari和HDP下载 1.4 系统要求 1.4.1 软件需求 1.5 修改打开文件的最大数量 1.6 集群节点规划 1.7 防火墙设置 1.8 关闭selinux 1.9 安装jdk 1.10 设置hostname
目录前言：spark 软件栈图一，Spark Core二，Spark SQL三，Spark Streaming四，MLib前言：spark 软件栈图一，Spark CoreSpark Core 实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core 中还包含了对弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，简称
转载
2024-09-16 20:10:11
52阅读
Application用户在 spark 上构建的程序，包含了 driver 程序以及在集群上运行的程序代码，物理机器上涉及了 driver，master，worker 三个节点.Driver Program创建 sc ，定义 udf 函数，定义一个 spark 应用程序所需要的三大步骤的逻辑：加载数据集，处理数据，结果展示。Cluster Manager集群的资源管理器，在集群上获取资源的外部服
