Spark 是大数据开发的必会技能。面试中经常被问到的问题就是 Spark 是什么，或者请介绍一下 Spark，今天的文章主要对这个问题做出讲解。很多人的回答都不够准确，这个问题最为准确的描述可以在官网寻找。1.整体介绍打开官网可以看到一行醒目的表与：Unified engine for large-scale data analytics翻译一下就是：用于大规模数据分析的统一引擎。继续往下看
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2023-11-29 09:06:03
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SparkSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是加州大学伯克利分校的AMP实验室所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapRed
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2023-10-09 06:59:44
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1、Spark概述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。在绝大多数的数据计算场景中，Spark确实会比MapReduce更有优势。但是Spark是基于内存的，所以在实际的生产环境中，由于内存的限制，可能会由于内存资源不够导致Job执行失败，此时，MapReduce其实是一个更好的选择，所以Spark并不能完全替代MR。Spark Core： Spark Core中提供了
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2023-09-29 22:44:49
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Spark快速大数据分析概念数据的两个方向：数据科学：分析+建模（回答业务问题、挖掘潜在规律、辅助产品推荐）数据处理：硬件（内存、集群）+软件（封装、接口、监控、优化）框架应用层：SparkStreamingSparkSqlSparkGraphxSparkMLlib中间层：SparkCore分布式集群部署：Standalone（Spark自带），YARN（Hadoop自带），Mesos（Apach
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2023-09-14 16:41:34
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本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第1章，第1.4节弹性分布式数据集，作者高彦杰 倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看1.4 弹性分布式数据集本节将介绍弹性分布式数据集RDD。Spark是一个分布式计算框架，而RDD是其对分布式内存数据的抽象，可以认为RDD就是Spark分布式算法的数据结构，而RDD之上的操作是Spark分布式算法的核心原语，由数据结构
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2023-11-09 10:23:46
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Spark是一种流行的大数据集群计算框架，通常被大数据工程师，大数据科学家和大数据分析师用于各种用例。根据情况的不同，每种用户类型都将要求一定范围的数据访问权限。与其他像Presto这样具有内置授权框架和细粒度访问控制的大数据引擎不同，Spark可以直接访问Qubole Metastore(利用Apache Hive)中存储的所有表和资源。这不仅带来安全问题，而且阻碍了增长和企业采用。因此，我
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2023-08-12 15:52:03
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为什么要学数据分析，有以下几点原因：1、解决数据价值最大化的问题2、解决业务发展过程中的瓶颈3、解决自身技术的瓶颈1 数据分析引言 - 分解数据前言说的好：“熟谙一切数据分析技术方法的分析者会比其他人技高一筹：他们知道如何处理所有的数据材料，如何将原始数据转变成推进现实工作的妙策，如何分解和构建复杂的问题和数据集，进而牢牢把握工作中的各种问题的要害。”本文通过一个流程，一个案例讲解了如何分析数据，
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2024-01-14 11:00:37
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通过学习Spark源码为了更深入的了解Spark。主要按照以下流程进行Spark的源码分析，包含了Spark集群的启动以及任务提交的执行流程：Spark RPC分析start-all.shMaster启动分析Work启动分析spark-submit.sh脚本分析SparkSubmit分析SparkContext初始化1.Spark RPC分析1.1.概述了解Spark分布式集群的执行流程，那就不得
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2023-11-07 08:02:35
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大数据从入门到实战 - Spark的安装与使用一、关于此次实践1、实战简介2、全部任务二、实践详解1、第1关：Scala语言开发环境的部署2、第2关：安装与配置Spark开发环境 叮嘟！这里是小啊呜的学习课程资料整理。好记性不如烂笔头，今天也是努力进步的一天。一起加油进阶吧！ 一、关于此次实践1、实战简介随着大数据时代的到来，各行各业的工作者都迫切需要更好更快的数据计算与分析工具，2009年，S
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2023-08-16 05:11:01
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大数据生态与Spark简介一 ：大数据生态二： spark简介 一 ：大数据生态大数据：历史数据量逐渐攀升、新型数据类型逐渐增多。是企业必然会遇到的问题 新技术：传统方式与技术无法处理大量、种类繁多的数据，需要新的技术解决新的问题。 技术人员：有了问题，有了解决问题的技术，需要大量懂技术的人解决问题。 最佳实践：解决 问题的方法，途径有很多，寻找最好的解决方法。 商业模式：有了最好的解决办法，同
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2023-11-13 10:24:09
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初识SparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架，因为它基于内存计算，所以提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。第1章 Spark简介初识SparkSpark生态系统BDASpark架构与运行逻辑弹性分布式数据集RDD简介RDD算子分类 第2章Spark开发与环境配置Spark 应
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2024-05-09 22:36:12
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一．Spark是什么Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项目，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架。spark发展十分迅速，2014年，Hadoop的四大商业机构均宣称全力支持Spark，今后将全面接收基于Spark编写的数据挖掘与分析算法，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。近两年，Spark在中国的发展达到了一个前所未有的
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2023-10-09 11:40:09
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Spark介绍Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的，后贡献给Apache。是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引 擎。它是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的明星成员，为分布式数据集的处理提供了一个有效框架，并以高效的方式处理分布式数据集。Spark集批处理、实时流处理、交互式查询、机器学习与图计算于一体，避免了多种运算场景下需要
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2024-07-30 10:36:15
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基于Spark的大数据分析课设是一个非常有趣和具有挑战性的项目。它涉及到如何设定环境、编译程序、调优性能、定制开发、进行性能对比以及记录错误等多方面。在这篇博文中，我将详细分享解决该课设过程中所经历的每一个步骤。
### 环境配置
在开始之前，首先要搭建Spark开发环境。以下是我为此所设计的思维导图，帮助我梳理环境配置的步骤。
```mermaid
mindmap
root((Spar
第1章大数据技术一览我们正处在大数据时代。数据不仅是任何组织的命脉，而且在指数级增长。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几个数量级。挑战在于如何从数据中获取商业价值。这就是大数据相关技术想要解决的问题。因此，大数据已成为过去几年最热门的技术趋势之一。一些非常活跃的开源项目都与大数据有关，而且这类项目的数量在迅速增长。聚焦在大数据方向的创业公司在近年来呈爆发式增长。很多知名公司在大数据技术方
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2023-09-25 21:50:39
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什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache的顶级项目，2014年5月发布spark1.0，2016年7月发布spark2.0，2020年6月18日发布spark3.0.0Spark的特点Speed：快速高效 Hadoop的MapReduc
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2023-08-31 14:07:57
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本次实验采用厦门大学林子雨教授团队开发的实验课程，在自己已安装的环境走了一遍，总体比较顺利，也遇到一些坑，记录一下，以免重入坑一、大数据案例-步骤一:本地数据集上传到数据仓库Hive 1.实验数据集的下载： 百度网盘下载 http://pan.baidu.com/s/1nuOSo7B user.zip 172M 包含了一个大规模数据集raw_user.csv（包含2000万
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2024-01-25 17:26:13
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一 简介spark核心是RDD，官方文档地址：https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds官方描述如下：重点是可容错，可并行处理Spark revolves around the concept of a resilient distribute
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2024-01-15 06:59:12
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Spark集群模式Spark集群模式Standalone，之前安装的配置模式就是Standalone，自己有集群，有一个master和三个work。这种集群是没有做HA的，因为想做HA可以集群的管理框架。例子-Pyspark1、以hadoop用户登录。 命令：su – hadoop2、进入Spark的安装目录下。 命令：cd /hadoop/Spark/spark-2.4.0-bin-h
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2023-11-07 14:47:27
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数据清洗时数据科学项目的第一步，往往也是最重要的一步。 本章主要做数据统计（总数、最大值、最小值、平均值、标准偏差）和判断记录匹配程度。Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤： 1. 在输入数据集上定义一组转换。 2. 调用action，用以将转换后的数据集保存到持久存储上，或者把结果返回到驱动程序的本地内存。 3. 运行本地计算，本地计算处理
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2023-06-28 19:33:14
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