Spark 开发原则坐享其成要省要拖跳出单机思维 应用开发原则 ：坐享其成 : 利用 Spark SQL 优化能省则省、能拖则拖 : 节省数据量 , 拖后 Shuffle跳出单机思维 : 避免无谓的分布式遍历坐享其成设置好配置项，享受 Spark SQL 的性能优势，如钨丝计划、AQE、SQL functions钨丝计划：Tungsten 自定义了紧凑的二进制格式的数据结构，避免了 Java 对
Spark官方文档: Spark Configuration（Spark配置）Spark主要提供三种位置配置系统：环境变量：用来启动Spark workers，可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中；java系统性能：可以控制内部的配置参数，两种设置方法：编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx
原创
2017-07-03 11:19:00
6246阅读
点赞
Spark是一个基于内存的开源计算框架Spark主要应用于大数据的计算,而Hadoop将主要用于大数据的存储（HDFS、HIVE、 Hbase等），Saprk+Hadoop组合，是未来大数据领域最热门的组合.Apache官方给出的定义是：通用的大数据快速处理引擎Spsrk使用Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、Mllib、GraphX成功的解决 了大数据领域中：
spark架构设计 1 角色名称 Client,Driver program,cluster manager/Yarn，workerNode 2 角色作用 client：用户通过client提交application程序，shell命令等 Driver：启动sparkContext环境，将application程序转换成任务RDD和DAG有向图，与clustermanger进行资源交互，分配ta
一、什么是SparkApache 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，从而不再需要读写HDFS，因
1、Application application（应用）其实就是用spark-submit提交的程序。一个application通常包含三部分：从数据源（比方说HDFS）取数据形成RDD，通过RDD的transformation和action进行计算，将结果输出到console或者外部存储。2、Driver Spark中的driver感觉其实和yarn中Application Master的
一、定义与特点定义
专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，并形成一个高速发展应用广泛的生态系统。特点
速度快
内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍易用性
80多个高级运算符跨语言：使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。通用性
Spark 提供了大量的库，包括SQL、DataFrames、MLib、Gra
原创
2021-07-27 15:18:36
2076阅读
本编主要基于B站尚硅谷的视频及文档做出的一些改写和添加自己的
原创
2022-03-23 10:23:56
803阅读
Spark的发展\\ 对于一个具有相当技术门槛与复杂度的平台，Spark从诞生到正式版本的成熟，经历的时间如此之短，让人感到惊诧。2009年，Spark诞生于伯克利大学AMPLab，最开初属于伯克利大学的研究性项目。它于2010年正式开源，并于2013年成为了Aparch基金项目，并于2014年成为Aparch基金的顶级项目，整个过程不到五年时间。\\ 由于Spark出自伯克利大学，使其在整个
文章目录1. 什么是Spark2. 为什么要学习Spark3. Spark特点4. Spark体系结构5. Spark运行机制及原理分析1. 什么是SparkApache Spark™
（一）宽依赖和窄依赖窄依赖(Narrow Dependency)：指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，例如map、filter等 这些算子一个RDD，对它的父RDD只有简单的一对一的关系，也就是说，RDD的每个partition仅仅依赖于父RDD 中的一个partition，父RDD和子RDD的partition之间的对应关系，是一对一的。宽依赖(Shuffle Dependency
Scala条件运算符Scala条件运算符在下表中列出。运算符操作描述&&与运算符左侧和右侧的值为true。仅当左侧为真时，右侧才被计算。||或左侧或右侧的至少一个值为true。仅当左边为假时才计算右侧。>大于左侧的值大于右侧的值。>=大于或等于左侧的值大于或等于右侧的值。<少于左侧的值小于右侧的值。<=小于或等于左侧的值小于或等于右侧的值。==等于左侧的值与
一、学习1，安装Spark，并了解基础操作首先安装上Spark，再执行一下基础操作，就可以了。这里的目的是通过Spark的Shell，了解一下Spark的基础操作。接下来看看文章下面的一些概念和作用什么的就可以，不用看的太细。Spark快速入门指南 - Spark安装与基础使用2，了解如何使用Java编写Spark程序（1）先看一下官方的文档。如果对于不了解Spark的人来说，直接看官方文档可能很
Quick Start官方文档推荐用Dataset，但是RDD还是要学 我觉得在linux虚拟机里用idea进行本地程序调试最舒服了，具体怎么做请看图解spark那本书环境搭建搭建不包含hadoop的单节点伪分布式spark！！！！ 搭建不包含hadoop的单节点伪分布式spark！！！！ 搭建不包含hadoop的单节点伪分布式spark！！！！ 挺简单的，参照我另一篇博客里搭建spark一步一步
Spark 2.x管理与开发-Spark Streaming-Spark Streaming进阶（六）【输入DStreams和接收器】输入DStreams表示从数据源获取输入数据流的DStreams。在NetworkWordCount例子中，lines表示输入DStream，它代表从netcat服务器获取的数据流。每一个输入流DStream和一个Receiver对象相关联，这个Receiver从源
一：Spark SQL下的Parquet意义再思考1， 如果说HDFS是大数据时代分布式文件系统存储的事实标准的话，Parquet则是整个大数据时代文件存储格式的事实标准。2， 速度更快：从使用Spark SQL 操作普通文件CSV和Parquet文件的速度对比上来看，绝大多数情况下使用Parquet会比使用CSV等普通文件速度提升10倍左右（在一些普通文件系统无法再Spar
学习笔记Spark简介spark 可以很容易和yarn结合，直接调用HDFS、Hbase上面的数据，和hadoop结合。配置很容易。spark发展迅猛，框架比hadoop更加灵活实用。减少了延时处理，提高性能效率实用灵活性。也可以与hadoop切实相互结合。spark核心部分分为RDD。Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、Sp
Spark是什么？ Spark是一种通用的大数据计算框架，就像传统的大数据技术Hadoop的MapReduce，Hive以及Storm流式实时计算引擎等。 Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架；比如Spark Core勇于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MLlib 用于机器学习，Spark Gr
