Spark1、简介2、四大特性2.1 高效性2.2 易用性2.3 通用性2.4 兼容性3、生态架构3.1 Spark Core3.2 Spark Streaming3.3 Spark SQL3.4 Spark MLlib3.5 GraphX4、运行模式 1、简介Apache Spark是一个开源的、强大的、分布式的并行计算框架，是一个实现快速通用的集群计算平台，用于大规模数据处理的统一分析引擎。
转载
2023-08-10 09:56:46
320阅读
Spark核心组件Driver将用户程序转化为作业（job）在Executor之间调度任务(task)跟踪Executor的执行情况通过UI展示查询运行情况 ExecutorSpark Executor是集群中工作节点（Worker）中的一个JVM进程，负责在 Spark 作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独立。负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程它们
转载
2023-09-21 06:04:19
75阅读
Spark 介绍（基于内存计算的大数据并行计算框架） Hadoop与Spark行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集。原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型（MapReduce），它支持可扩展，灵活，容错和成本有效的计算解决方案。这里，主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度。Spark由Apache Software Foundati
1. Fork/Join框架① 什么是Fork/Join框架Fork/Join框架是JDK1.7提供的一个并行任务执行框架，它可以把一个大任务分成多个可并行执行的子任务，然后合并每个子任务的结果，得到的大任务的结果。有点类似Hadoop的MapReduce，Fork/Join框架也可以分成两个核心操作：Fork操作：将大任务分割成若干个可以并行执行的子任务Join操作：合并子任务的执行结果计算1
把大的，复杂的任务分解成多个小任务，并行的处理，待所有线程结束后，返回结果。/**
* 并行框架
* @author Administrator
*
*/
public class Executer {
//存储任务的执行结果
private List<Future<Object>> futres = new ArrayList<Future<Obj
转载
2023-07-06 11:34:41
943阅读
Spark编程指南译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大
Python并行计算的优越性——提高计算效率的最佳选择对于许多计算机科学家和数据科学家来说，提高计算效率一直是最热门的话题之一。并行计算是一种技术，可以用来加速计算过程，使其更加高效、快速。在众多的编程语言中，Python是最受欢迎的之一。在Python中，有着一些非常优秀的并行计算库，可以帮助程序员们更加容易地实现并行计算，提高计算效率。下面我们一起来探讨一下Python的并行计算库。什么是并行
转载
2023-08-21 11:00:55
209阅读
利用Scala与spark-sql两种方式分析海量数据前言： Mapreduce和Spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别相同：两者都是用mr模型来进行并行计算 区别：MapReduce这些并行计算大都是基于非循环的数据流模型， 也就是说，一次数据过程包含从共享文件系统读取数据、进行计算、完成计算、写入计算结果到共享存储中，在计算过程中，不同计算节点之间保持高度并行， 这样的数据流模型使
转载
2023-07-11 19:13:25
68阅读
## Java并行计算框架实现指南
### 1. 简介
Java并行计算框架是一种利用多线程技术来加速计算的方法。通过将任务划分为多个子任务，并将子任务分配给多个线程并行执行，可以显著提高计算性能。本文将介绍实现Java并行计算框架的整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
### 2. 实现步骤
下表展示了实现Java并行计算框架的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
原创
2023-08-05 14:44:39
174阅读
## Java并行计算框架
### 1. 引言
随着计算机技术的不断发展，对于大规模数据处理和复杂计算任务的需求也越来越多。然而，传统的串行计算方法已经无法满足这些需求，因为它们在处理大规模数据时效率较低，无法充分利用多核处理器的优势。为了解决这个问题，研究人员开发了许多并行计算框架，其中包括Java并行计算框架。
Java并行计算框架是一套用于开发并行计算应用程序的工具集。它提供了丰富的功
原创
2023-08-05 14:45:17
162阅读
先来一张图，这是在网上最多的一张Celery的图了，确实描述的非常好Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis, MongoDB (experimenta
实训笔记——Spark计算框架Spark计算框架一、Spark的概述二、Spark的特点三、Spark的安装部署（安装部署Spark的Cluster Manager-资源调度管理器的）3.1 本地安装--无资源管理器3.2 Spark的自带独立调度器Standalone3.2.1 主从架构的软件3.2.2 Master/worker3.2.3 伪分布、完全分布、HA高可用3.3 Hadoop的Y
目前个人计算机大都是多核的，但是在运行python程序的时候会发现实际上只有一个核心（CPU）在跑代码，另外几个核心都在偷懒呢，如下图 并行计算的目的是将所有的核心都运行起来以提高代码的执行速度，在python中由于存在全局解释器锁（GIL）如果使用默认的python多线程进行并行计算可能会发现代码的执行速度并不会加快，甚至会比使用但核心要慢！！！ 一些并行模块通过修改pyhton的
MultiRunner说明文档这是一个进程级别的python并行框架，可用于深度学习调参等任务，可通过 pip install MultiRunner 安装注意，本包的使用极度简洁，原代码完全无需改动，使用本包的时候，包含import语句在内，仅需加入四行代码。如果你遇到了以下问题之一，你可能需要这个包：你是一个机器学习调参侠，你在一台主机上安装了多个GPU，或者你有多台共享硬盘的主机(节点，aw
转载
2023-06-27 22:21:00
178阅读
初步了解Fork/Join框架Fork/Join 框架是java7中加入的一个并行任务框架，可以将任务分割成足够小的小任务，然后让不同的线程来做这些分割出来的小事情，然后完成之后再进行join，将小任务的结果组装成大任务的结果。下面的图片展示了这种框架的工作模型：使用Fork/Join并行框架的前提是我们的任务可以拆分成足够小的任务，而且可以根据小任务的结果来组装出大任务的结果，一个最简单的例子是
转载
2023-09-20 15:24:59
68阅读
前言：在高并发方面，作为仍然活跃在各大服务器上的主流语言之一，Java因其不错的性能以及各类高性能并发框架的支持，依然有着顽强的生命力。 学习编程如同练功，一切都得从基础开始。想要Java玩的溜，一些基础的知识你少不了，本文将介绍一些Java并行计算的基础知识。首先，我们得了解，什么是并行计算。并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。 它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通
转自：http://bitfan.blog.51cto.com/907048/201901 在前面两讲中，基本上介绍完了并行计算基础理论与相关概念，学习不是目的，应用才是。因此，本讲将介绍一个并行计算的例子，并对.NET 4.0的并行扩展作一个总体的介绍。 ======================================================&
Spark 允许用户为driver（或主节点）编写运行在计算集群上，并行处理数据的程序。在Spark中，它使用RDDs代表大型的数据集，RDDs是一组不可变的分布式的对象的集合，存储在executors中（或从节点）。组成RDDs的对象称为partitions，并可能（但是也不是必须的）在分布式系统中不同的节点上进行计算。Spark cluster manager根据Spark applicati
转载
2023-07-18 22:32:28
64阅读
1. RDD-(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集 Spark以RDD为核心概念开发的，它的运行也是以RDD为中心。有两种RDD：第一种是并行Collections，它是Scala collection，可以进行并行计算；第二种是Hadoop数据集，它是并行计算HDFS文件的每条记录，凡是Hadoop支持的文件系统，
转载
2023-06-19 06:39:35
121阅读
Spark 允许用户为driver（或主节点）编写运行在计算集群上，并行处理数据的程序。在Spark中，它使用RDDs代表大型的数据集，RDDs是一组不可变的分布式的对象的集合，存储在executors中（或从节点）。组成RDDs的对象称为partitions，并可能（但是也不是必须的）在分布式系统中不同的节点上进行计算。Spark cluster manager根据Spark applicati
转载
2023-08-22 11:21:01
194阅读
