安装在集群上的spark版本：spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz scala版本：scala-2.10.4.tgz1、spark是什么Spark， 是一种通用的大数据计算框架， 正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、 Hive引擎， 以及Storm流式实时计算引擎等。
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2023-06-19 11:17:27
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# Spark框架简介
Apache Spark是一个快速的开源大数据处理引擎，专为大规模数据处理而设计。Spark支持多种数据处理模式，包括批处理、流处理和机器学习等。其核心是RDD（弹性分布式数据集），它允许用户以弹性和可容错的方式操作数据。
Spark的框架结构非常清晰，主要包括Driver、Cluster Manager和Worker节点。Driver负责处理逻辑，Cluster Ma
原创
2024-10-31 10:53:28
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Spark 大数据处理框架简介 Apache Spark 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UC Berkeley AMP lab (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
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2023-09-24 22:14:49
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Spark体系架构 Spark体系架构包括如下三个主要组件： 数据存储 API 管理框架 接下来让我们详细了解一下这些组件。数据存储： Spark用HDFS文件系统存储数据。它可用于存储任何兼容于Hadoop的数据源，包括HDFS，HBase，Cassandra等。API： 利用API，应用开发者可以用标准的API接口创建基于Spark的应用。Spark提供Scala，Java和Python三种
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2024-06-03 11:36:15
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一、 Spark角色介绍Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。因为其基于内存计算，比Hadoop中MapReduce计算框架具有更高的实时性，同时保证了高效容错性和可伸缩性。从2009年诞生于AMPLab到现在已经成为Apache顶级开源项目，并成功应用于商业集群中，学习Spark就需要了解其架构。Spark架构图如下： Spark架构使用了分布式计算中master
1、什么是Spark GraphX？Spark GraphX是一个分布式的图处理框架。社交网络中，用户与用户之间会存在错综复杂的联系，如微信、QQ、微博的用户之间的好友、关注等关系，构成了一张巨大的图，单机无法处理，只能使用分布式图处理框架处理，Spark GraphX就是一种分布式图处理框架。 2、Spark GraphX优点：相对于其他分布式图计算框架，Graphx最大的贡献，也是大
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2023-11-29 07:57:22
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spark原理简介spark简介 spark是基于内存的分布式处理框架，它把要执行的作业拆分成多个任务，然后将任务分发到多个CPU进行处理，处理结果的中间数据存储在内存中，减少了数据处理过程中对硬盘的I/O操作，大大提升了处理效率。spark和MapReduce对比
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2023-08-04 22:29:21
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安装一个简单的伪分布式Spark集群及RDD简单操作 文章目录实验环境实验原理安装配置环境监控安装前的环境准备关闭spark服务解压Scala安装包配置环境变量解压Spark安装包，添加配置解压Spark安装包启动spark集群Spark运行模式本地模式standalone模式开启PySparkRDD基本操作从集合创建RDD元素转化操作元素行动操作 实验环境前提是已经配置好Java、Hadoop了
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2024-01-30 06:56:27
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Spark内核架构原理1.Driver选spark节点之一，提交我们编写的spark程序，开启一个Driver进程，执行我们的Application应用程序，也就是我们自己编写的代码。Driver会根据我们对RDD定义的操作，提交一大堆的task去Executor上。Driver注册了一些Executor之后，就可以开始正式执行我们的Spark应用程序了，首先第一步，创建初始RDD，读取数据。HD
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2023-08-21 15:40:25
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#添加并配置第三方数据源#1.设置数据源类型spring.databsource.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource#2.设置初始化连接数spring.databsource.druid.initial-size = 20#3.设置最小空闲数量spring.databsource.druid.max-active = 100#4.设置最大连
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2024-08-29 11:01:30
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源在读本文前，你需要先预习：《Spark Job 逻辑执行图和数据依赖解析》《Spark的Cache和Checkpoint区别和联系...
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2021-06-10 18:19:51
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源在读本文前，你需要先预习：《Spark Job 逻辑执行图和数据依赖解析》《Spark的Cache和Checkpoint区别和联系...
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2021-06-10 21:04:26
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Python的WEB框架有Django、Tornado、Flask 等多种，Django相较与其他WEB框架其优势为：大而全，框架本身集成了ORM、模型绑定、模板引擎、缓存、Session等诸多功能。本文将以下方面带大家全面了解Django框架，笔者使用的版本为1.10.流程基本配置路由系统视图view模板Model中间件Form认证系统CSRF分页CookieSeesion缓存序列化信号admi
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2024-08-09 17:45:45
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Spark运行架构Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准master-slave的结构。下图展示了一个Spark执行时的基本结构。图形中的Driver表示master，负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的Executor则是slave，负责实际执行任务DriverSpark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark
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2023-09-21 14:27:57
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文章目录一 运行架构1 运行架构2 核心组件（1） Driver（2） Executor（3） Master & Worker（4） ApplicationMaster3 核心概念（1） Executor与Core（核）（2） 并行度（Parallelism）（3） 有向无环图（DAG）4 提交流程（1） Yarn Client模式（2） Yarn Cluster模式二 RDD1 什么是
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2023-06-15 19:18:35
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前言经过了前5篇文章的介绍 ，本专栏的内容已经近半了。本文接下来主要介绍Spark中的流计算，以及编程的基本方法。在正式开始介绍流计算前，首先要理解几种不同的数据类型。然后给出流计算的基本框架以及其处理的基本流程。全部的Spark Streaming内容分为两篇，本文介绍其基本概念以及基本操作。下一篇主要是介绍如何设置输入源，且对其数据抽象DStream进行转换与输出操作。本文的主要内容包括以下几
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2024-06-01 23:59:03
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1 概述 RDD 是一个可以容错且并行的数据结构(其实可以理解成分布式的集合,操作起来和操作本地集合一样简单)，它可以让用户显式的将中间结果数据集保存在内存中，并且通过控制数据集的分区来达到数据存放处理最优化.同时 RDD也提供了丰富的 API (map、reduce、foreach、group。。。。)来操作数据集.后来 RDD被 AMPLab 在一个叫做 Spark 的框架中提供并开源. RD
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2023-10-19 09:18:40
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现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。数据涉及了方方面面，那主要介绍哪些呢？下面是分享的大数据时代思维导图模板以及绘制方法。 数据时代总结思维导图—迅捷画图 1.在画图在线网站中选择模板进行编辑使用，选择页面中的模板库字样点击进去进行下一步操作。 2.之后会进入到模板页面中，这些是绘制的比较精美的思
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2024-01-30 19:42:36
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一、Spark是什么一、定义Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎二、Spark更快的原因数据结构（编程模型）：Spark框架核心RDD：弹性分布式数据集，认为是列表ListSpark 框架将要处理的数据封装到集合RDD中，调用RDD中函数处理数据RDD 数据可以放到内存中，内存不足可以放到磁盘中Task任务运行方式：以线程Thread方式运行MapReduce中Task是以进
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2023-10-08 12:15:12
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引言：Spark社区提供了大量的框架和库。其规模及数量都还在不断增加。本文我们将介绍不包含在Spark核心源代码库的各种外部框架。Spark试图解决的问题涵盖的面很广，跨越了很多不同领域，使用这些框架能帮助降低初始开发成本，充分利用开发人员已有的知识。 本文选自《Spark：大数据集群计算的生产实践》。Spark Package 要使用Spark库，你首先必须了解的东西是Spark packa
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2023-08-29 17:04:00
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