文章目录一级目录二级目录三级目录Spark基础及架构一、认识Spark快速易用通用多种运行模式Spark 与Map Reduce 比较Spark 技术栈二、了解 Spark 架构与运行环境spark 环境部署2.1.2 Standalone 一级目录二级目录三级目录Spark基础及架构一、认识SparkApache Spark 是大数据领域最活跃的项目之一，其活跃度目前远超 Hadoop。特点是
转载
2023-09-30 13:29:11
97阅读
一、大数据技术涉及的技术层面数据采集，通过etl将结构化、非结构化数据抽取到中间层，进行清洗、转换、加载到数据集市，作为数据分析、数据挖掘和流计算的基础数据存储和管理，通过分布式文件系统、数仓、关系型数据库、NoSql数据库，对数据进行存储和管理数据处理和分析，通过分布式计算框架，进行数据挖掘、数据分析数据安全为实现上述功能，hadoop大数据架构核心功能，分布式架构（hdfs）和分布式处理(Ma
转载
2023-07-18 11:49:56
119阅读
# 大数据开发：Redis与Spark的入门指南
## 引言
在当今的数据驱动时代，掌握大数据开发的技能显得尤为重要。本文将为刚入行的小白详细介绍如何实现“大数据开发，Redis与Spark”的技术栈。我们将通过具体的步骤和示例代码，帮助你建立起初步的理解和操作能力。
## 整体流程
在进行大数据开发的过程中，通常需要遵循一个较为明确的流程。下面是我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述
RDD编程1、Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。2、用户可以使用两种方法创建RDD：读取一个外部数据集，以及在驱动器程序中对一个集合进行并行化(比如list和set)。创建RDD最简单的方式就是把程序中一个已有的集合传给SparkContext的parallelize()方法。val lines = sc.text
共享变量累加器广播变量累加器提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法例子：计算空行数val sc = new SparkContext(...)
val file = sc.textFile("file.txt")
val blankLines = sc.accumulator(0) // 创建Accumulator[Int]并初始化为
目录01_尚硅谷大数据技术之SparkCore第05章-Spark核心编程P063【063.尚硅谷_SparkCore - 核心编程 - RDD - 转换算子 - partitionBy（前面有吸气，中间有等待）】10:18P064【064.尚硅谷_SparkCore - 核心编程 - RDD - 转换算子 - partitionBy - 思考的问题】05:56P065【065.尚硅谷_Spark
转载
2023-10-18 22:36:48
43阅读
什么是Spark? ·大数据的电花火石。 ·Spark类似于MapReduce的低延迟的交互式计算框架。 ·Spark是UC Berkeley AMPLab开发的是一种计算框架，分布式资源工作交由集群管理软件（Mesos、YARN）。 ·Spark是处理海量数据的快速通用引擎大数据培训。 S ...
转载
2021-10-25 11:48:00
114阅读
2评论
目录1 构建Maven Project2 应用入口：SparkContext3 编程实现：WordCount4 编程实现：TopKey5 Spark 应用提交5.1 应用提交语法5.2 基本参数配置5.3 Driver Program 参数配置5.4 Executor 参数配置5.5 官方案例6 应用打包运行
原创
2021-05-04 23:58:12
218阅读
上次，小编给大家介绍什么是大数据以及大数据产生的五大原因！那，大数据来了，作为程序员的我们如何迎接大数据的到来？那便只有学好大数据，其中的重中之重我觉得就是Spark ，那什么是spark呢？或者说Spark是干嘛的 ...上次，小编给大家介绍什么是大数据以及大数据产生的五大原因！那，大数据来了，作为程序员的我们如何迎接大数据的到来？那便只有学好大数据，其中的重中之重我觉得就是Spark 
在大数据技术的学习当中，Hadoop和Spark是重中之重的两个部分，关于Hadoop，之前我们已经介绍过很多了，今天的主题是Spark。作为继Hadoop之后的又一代计算框架，Spark受到重用也是有原因的。今天的大数据开发学习分享，我们来对Spark系统架构做一个详细的介绍。 Spark性能优势的原因 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类HadoopMapR
转载
2023-10-25 21:30:51
49阅读
用spark，你仅仅只是调用spark的API肯定是很low的。今天来讲讲spark的原理，并且会针对部分源码进行讲解，如有不同意见请联系本人交流探讨。目前大数据生态主要部分是Hadoop软件框架和Spark内存级计算引擎。Hadoop包含四个项目：Hadoop common，HDFS，YARN和MapReduce。 Spark并不是要成为一个大数据领域的“独裁者” ， 一个人霸占大数据领域所有的
转载
2023-09-14 08:03:50
101阅读
文章目录Overview（总览）Linking with SparkInitializing SparkUsing the ShellResilient Distributed Datasets (RDDs)Parallelized Collections（并行化集合）External Datasets（外部数据集）RDD Operations（RDD操作）Basics（基础）Passing F
数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景。在 Spark 的物理计划阶段，Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略、Join 表的大小、 Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 Join 策略，最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算。当前 Spar
转载
2021-06-10 09:19:05
402阅读
2评论
数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景。在 Spark 的物理计划阶段，Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略、Join 表的大小、 Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 ...
转载
2021-05-13 22:50:42
141阅读
2评论
http://spark.apache.org/
原创
2022-07-28 14:01:23
93阅读
# 大数据 Spark
## 引言
随着互联网的发展，我们已经进入了一个大数据时代。大数据的处理和分析是现代科学研究和商业决策的重要组成部分。然而，传统的数据处理和分析方法已经无法应对日益增长的数据量和复杂性。为了应对这一挑战，出现了许多大数据处理框架。其中，Apache Spark 是最受欢迎和广泛使用的框架之一。
## Spark 简介
Spark 是一个快速、分布式的计算引擎，最初由
对于混合型工作负载，Spark可提供高速批处理和微批处理模式的流处理。该技术的支持更完善，具备各种集成库和工具，可实现灵活的集成。Flink提供了真正的流处理并具备批处理能力，通过深度优化可运行针对其他平台编写的任务，提供低延迟的处理，但实际应用方面还为时过早。
转载
2018-12-20 16:05:23
526阅读
点赞
Spark体系架构
zhuangzai
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
原创
2021-07-23 09:50:55
226阅读
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/336424137
近几年随着网络通信技术和互联网软件服务的快速发展，人们获得和处理的数据量都越来越大，市场上大数据人才稀缺。与大数据相关的职位主要有数据开发、数据挖掘、数据分析等，这些职位都要求掌握分布式计算计算例如Hadoop、Spark等等。如下图所示，数据挖掘、数据开发等岗位都要求候选人掌握一定分布式计算平台的知识，这篇文
转载
2023-09-08 17:13:50
131阅读
# 入门大数据与Spark开发指南
作为一名新手开发者，了解如何使用Apache Spark进行大数据处理是一个重要的技能。以下是一个基本的实现流程和详细步骤，帮助你入门Spark。
## 流程概览
首先，我们来看看整个项目的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------------ | ------------
