# Python 分布式计算：替代 Spark 的新选择
## 引言
在大数据处理和分析的领域中，Apache Spark 无疑是一个强大的工具。然而，随着 Python 数据科学生态系统的迅速发展，许多开发者开始探索使用 Python 进行分布式计算的其他替代方案。本文将介绍几种流行的 Python 分布式计算库，并提供相应的代码示例。最后，我们将探讨 Python 在这一领域的未来发展以及
原创
2024-10-04 05:54:13
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文章目录Spark WordCount运行原理一.RDD的依赖关系二.RDD优化1.RDD持久化2.共享遍量3.RDD分区设计4.数据倾斜三.装载数据四.基于RDD的Spark应用程序开发 Spark WordCount运行原理一.RDD的依赖关系为什么需要划分Stage数据本地化移动计算，而不是移动数据保证一个Stage内不会发生数据移动Lineage：血统、遗传RDD最重要的特性之一，保存了
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2023-09-17 15:02:20
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已有条件：已经安装好hadoop2.7.7和JDK1.8.并且集群可以运行。 其中有master，slave1,slave2.安装包：spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz（这里要根据自己的情况定）一， 下载安装包上传到主节点master上，并用scp命令将它们传到slave1,slave2的bigdata目录下。如下图所示： 二， 分别在三台机器上将它们解压，改名字。并且分别
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2024-07-01 17:09:47
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分布式系统详解--框架（Spark-简介）一、定义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。二、优势
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2023-07-28 12:05:10
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一、Spark 概述Spark 是 UC Berkeley AMP Lab 开源的通用分布式并行计算框架，目前已成为 Apache 软件基金会的顶级开源项目。Spark 支持多种编程语言，包括 Java、Python、R 和 Scala，同时 Spark 也支持 Hadoop 的底层存储系统 HDFS，但 Spark 不依赖 Hadoop。1.1 Spark 与 HadoopSpar
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2023-10-07 16:10:44
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本次安装是之前的Hadoop完全分布式集群的基础之上进行，相关软件版本如下： Linux系统：CentOS release 6.5 final x86-64 Jdk：jdk1.8.0_141 hadoop: Yarn的hadoop2.6 scala:scala-2.10.6 spark:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 此处省略jdk和hadoop的安装。 一.下载s
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2024-05-01 22:49:25
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Spark分布式计算原理一、RDD依赖与DAG工作原理1、RDD的依赖关系2、DAG工作原理二、RDD优化1、RDD持久化1.1、RDD缓存机制cache1.2 检查点2、RDD共享变量2.1、广播变量2.2、累加器3、RDD分区设计4、数据倾斜三、装载常见数据源3.1、装载CSV数据源3.1.1 使用SparkContext3.1.2使用SparkSession3.2、装载JSON数据源 一、
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2023-08-29 16:44:57
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上一篇 关于spark 和ray整合的文章在这：
祝威廉：Spark整合Ray思路漫谈zhuanlan.zhihu.com
另外还讲了讲Spark 和Ray 的对比：
祝威廉：从MR到Spark再到Ray，谈分布式编程的发展zhuanlan.zhihu.com
现在我们来思考一个比较好的部署模式，架构图大概类似这样： 首先，大家可以理解为
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2023-12-25 13:23:19
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文章目录简介安装hdfs命令概念流程RDD函数运行模式standalone运行模式yarn运行模式流处理监控端口监控文件停止任务问题 最后更新 2022.03.09简介分布式计算的前提是 计算的数据 分区后 各区无状态，适合用spark分布式管理 分布式计算的前提是数据最好是分布式存储 然后各个算子（算法）计算的结果与结果之间不相关（无依赖，无状态）一般写spark可以用java、scala、p
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2024-06-06 15:39:12
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前言 Spark是一种大规模、快速计算的集群平台，本公众号试图通过学习Spark官网的实战演练笔记提升笔者实操能力以及展现Spark的精彩之处。 本文的参考配置为：Deepin 15.11、Java 1.8.0_241、Hadoop 2.10.0、Spark 2.4.4、scala 2.11.12 &nb
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2024-01-17 09:03:46
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# 实现Spark分布式计算
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现Spark分布式计算。Spark是一个快速通用的集群计算系统，具有高效的API，可以用于大规模数据处理。在分布式计算中，Spark可以帮助我们实现并行计算任务，提高计算效率，处理大规模数据。
## 实现流程
下面是实现Spark分布式计算的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 安装S
原创
2024-04-26 10:23:00
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前言Spark是基于内存的计算框架，计算速度非常快。如果想要对接外部的数据，比如HDFS读取数据，需要事先搭建一个Hadoop 集群。Apache Spark是一个开源集群运算框架，相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark 在存储器内运行程序的运算速度能做到比 Hadoop
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2023-10-26 14:11:43
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分布式处理，并行计算，网格计算，虚拟化摘 要 本文对分布式计算技术的工作原理和几种典型的分布式计算技术，如中间件技术、网格技术、移动Agent技术、P2P技术以及最近推出的Web Service技术进行了分析和比较，介绍了存储整合在分布式计算技术中的应用，指出了其存在的一些问题。 关键词 分布式计算；中间件；网格；移动Agent； P2P；Web Service
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2024-08-02 21:36:27
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前言： 在部署spark集群时，我们知道有三种：一种是本地模式，一种是Standalone 集群，还有一种是云端下面我们部署的是Standalone 集群Standalone 集群部署官方文档：：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/spark-standalone.html软件包分为编译后和没有编译的软件包，没有编译的需要自己重新编译链接： 没有编译： https
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2024-03-08 14:12:04
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Spark环境搭建搭建所使用的环境和软件搭建集群集群规划配置spark相关文件原文链接 搭建所使用的环境和软件服务器集群 我用的CentOS-7版本的3个虚拟机，主机名为hadoop01、hadoop02、hadoop03。scala-2.13.4.tgz安装包spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz安装包搭建集群集群规划1： 将scala与spark安装包上传到hadoop-
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2023-09-21 11:32:52
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最开始关注Spark，是在csdn首页上看到一篇文件《Spark核心开发者：性能超Hadoop百倍，算法实现仅有其1/10或1/100》的，看着标题确实感觉比较年逼的。后来稍微研究了一下，其实发现，这个描述有点问题。Spark是一个基于内存的纯计算框架，而hadoop是包括计算框架的mapreduce和分布式存储hdfs，所以应该描述为Spark性能超Hadoop的ma
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2023-09-13 10:40:40
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SPARK作为业界主流的大数据处理利器，Spark 的地位毋庸置疑。所以，今天我先带你了解一下 Spark 的特点，再一起来看怎么用 Spark 处理推荐系统的特征。Spark 是一个分布式计算平台。所谓分布式，指的是计算节点之间不共享内存，需要通过网络通信的方式交换数据。Spark 最典型的应用方式就是建立在大量廉价的计算节点上，这些节点可以是廉价主机，也可以是虚拟的 Docker 容器。理解了
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2023-10-16 22:56:11
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Spark Spark 框架概述Spark 诞生背景Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎Spark 最早源于一片论文，该论文是由加州大学柏克莱分校的Matei Zaharia等人发表。论文中提出了一种弹性分布式数据集(RDD)的概念。 总的说，Spark借鉴了Map Reduce思想发展而来，保留了其分布式并行计算的优点并改进了明显的缺陷，让中间数据存储在内存中提高了运行速度
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2023-09-21 11:33:02
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# 如何使用Spark进行Python分布式计算
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它可以处理大规模的数据集，并且支持多种编程语言，包括Python。本文将指导你如何使用Spark来实现分布式计算，帮助你从入门到入手掌握基础知识。
## 一、整体流程
以下是使用Python进行Spark分布式计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述
一、基本介绍是什么？快速，通用，可扩展的分布式计算引擎。弹性分布式数据集RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据（逻辑）抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查
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2023-10-14 16:13:05
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