因为最近在学习与使用Spark，所以对一些基础概念与术语做一些梳理。用来加深映像同时方便后续复习spark是一个基于内存的分布式计算框架，可无缝集成于现有的Hadoop生态体系。主要包括四大组件：Spark Streaming、Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX。Spark运行中涉及到的一些基础概念如下：mater:主要是控制、管理和监督整个spark集群clie
一、单选1、Spark 的四大组件下面哪个不是 （ D ）A、Spark Streaming B、Mlib C、GraphxD、Spark RSQL and DataFramesSpark StreamingMLlib (machine learning)GraphX (graph)是spark的四大组件2、Spark 支持的分布式部署方式中哪个是错误的==（ D ）==A、standalone
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2023-10-14 09:32:53
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Spark核心组件1. RDD1.1.变换(transformation): map() flatMap(压扁) filter()（过滤） reduceByKey1.2.动作(action): collect() save()（保存） reduce() count()（计算个数）[reduce源码]
reduce(f:((String,List[(String,Int)])),(String,Li
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2023-10-29 07:09:01
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# Spark组件介绍和实现步骤
## 简介
Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了高效的分布式数据处理能力。Spark的组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和Spark GraphX。本文将依次介绍这些组件的功能和使用方法。
## 实现步骤
为了更好地理解和掌握Spark的组件，我们可以按照以下步骤来实现：
1.
原创
2023-08-20 03:16:24
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Spark核心组件1、RDDresilient distributed dataset, 弹性分布式数据集。逻辑上的组件,是spark的基本抽象，代表不可变，分区化的元素集合,可以进行并行操作。该类封装了RDD的基本操作，例如map、filter、persist等,除此以外，PairRDDFunctions封装了KV类型RDD的操作，例如groupByKey和join。对于spark的KV类型RD
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2023-07-10 18:00:29
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Kafka组件包括Producer、Broker、Consumer以及ZooKeeper。如下图所示：在Kafka中，Broker一般有多个，它们组成一个分布式高容错的集群。Broker的主要职责是接受Producer和Consumer的请求，并把消息持久化到本地磁盘。Broker以topic为单位将消息分成不同的分区（partition），每个分区可以有多个副本，通过数据冗余的方式实现容错。当p
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2023-07-19 14:09:39
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kafka命令 1.先启动zookeeper zkServer.cmd/zkServer.sh2.启动kafka[需要指定server.properties文件] kafka-server-start.bat .\..\..\config\server.properties3.创建主题 需要指定zk管理地址、副本因子、分区、主题名称 kafka-topics.bat --create
Kafka1、kafka 可以脱离 zookeeper 单独使用吗？为什么？kafka 不能脱离 zookeeper 单独使用，因为 kafka 使用 zookeeper 管理和协调 kafka 的节点服务器。2、kafka 有几种数据保留的策略？kafka 有两种数据保存策略：按照过期时间保留和按照存储的消息大小保留。3、kafka 同时设置了 7 天和 10G 清除数据，到第五天的时候消息达到
一、架构图组件图： 架构图： 二、组件介绍1.Driverdriver是一个进程，我们编写的spark程序运行在driver上，由dirver进程执行，driver是作业的主进程，具有main函数，是程序的入口点，driver进程启动后，向master发送请求，进行注册，申请资源，在后面的executor启动后，会向dirver进行反注册，dirver注册了executor后，
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2023-06-14 14:10:39
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对于kafka的架构原理我们先提出几个问题?1.Kafka的topic和分区内部是如何存储的，有什么特点？2.与传统的消息系统相比,Kafka的消费模型有什么优点?3.Kafka如何实现分布式的数据存储与数据读取?一、Kafka架构图 1.kafka名词解释在一套kafka架构中有多个Producer，多个Broker,多个Consumer，每个Producer可以对应多个Topic，每
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2023-09-28 13:28:00
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一、概述Kafka是一个具有高吞吐量，高拓展性，高性能和高可靠的基于发布订阅模式的消息队列，是由领英基于Java和Scala语言开发。通常适合于大数据量的消息传递场景，如日志分类，流式数据处理等。Kafka的体系结构的核心组件包括：消息生产者，消息消费者，基于消息主题进行消息分类，使用Broker集群进行数据存储。同时使用Zookeeper进行集群管理，包括
主题 topic 的分区组成信息
Spark其核心内置模块，如图所示：资源调度器(Cluster Manager)Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。
为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark 支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，目前 Spark 支持 3 种集群管理器:Hadoop YARN (在国内使用最广泛，推荐生产环境使用)Apache Mesos (
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2023-06-27 11:17:51
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1. spark 的四大组件下面哪个不是 ( D)A.Spark Streaming B Mlib C Graphx D Spark R 2.下面哪个端口不是 spark 自带服务的端口 (C )A.8080 B.4040 C.8090 D.180803.spark 1.4 版本的最大变化 (B )A spark sql Release 版本 B 引入 Spark R C DataFra
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2023-07-09 22:54:40
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Spark2.0笔记spark核心编程，spark基本工作原理与RDD1. Spark基本工作原理2. RDD以及其特点3. 什么是Spark开发1.Spark基本工作原理 2. RDD以及其特点 3. 什么是Spark开发spark核心编程：第一：定义初始的RDD，要定义的第一个RDD是从哪里读取数据，hdfs，linux本地文件，程序中的集合。 第二：定义对RDD的计算操作，这个在Spark称
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2023-08-29 14:18:14
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1 文档编写目的在集群中访问Kudu的方式有多种，可以通过Impala使用JDBC的方式，也可以通过Kudu提供的Client API方式，参考Fayson前面的文章《如何使用Java API访问CDH的Kudu》和《如何使用Java代码访问Kerberos环境下的Kudu》。在做Spark开发时也有访问Kudu的需求，Kudu API访问是一种方式，这里Fayson使用KuduContext实现
目录：一、什么是Kafka？ 1.1、为什么需要消息系统（Message Queue） 1.2、常用Message Queue对比 1.3、Kafka优缺点：二、kafka架构 2.1 ka
spark消费kafka的两种方式直连方式的两种自动和手动 自动自动偏移量维护kafka 0.10 之前的版本是维护在zookeeper中的,kafka0.10以后的版本是维护在kafka中的topic中的 查看记录消费者的偏移量的路径 _consumer_offsets 案例：注：先启动zookeeper 再启动kafka集群命令：zkS
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2023-09-27 16:57:59
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文章目录一、简介二、Spark 运行模式2.1 本地模式2.2 集群角色2.3 Standalone 模式2.4 Yarn模式2.5 总结三、WordCount 开发案例实操 一、简介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 历史Spark 虽然有自己的资源调度框架，但实际中常用 Yarn 来进行统一资源管理。Spark 框架Spark内置模块Spark Co
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2023-09-21 10:17:08
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Spark 是一个分布式数据处理引擎，其各种组件在一个集群上协同工作，下面是各个组件之间的关系图。Spark驱动器作为 Spark 应用中负责初始化 SparkSession 的部分，Spark 驱动器扮演着多个角色：它与集群管理器打交道；它向集群管理器申请 Spark 执行器（JVM）所需要的资源（C
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2023-10-26 21:19:32
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kafaka 常用组件:
1,producer：消息的生产者, 自己决定哪个 partions 中生产消息, 两种机制:hash 与 轮询
2,consumer：通过 zookeeper 进行维护消费者偏移量, consumer有自己的消费组,不同组之间维护同一个 topic 数据,互不影响.相同组的不同 consumer消费同一个 topic,这个 topic相同的数据只被消费一
