目前的测试效果性能较2.4.6 提高有20% spark 3.0 性能改进项--简化内容可以参考 ：spark3.0 的 发布时间 --2020年6月 大版本的更新注定有许多性能优化方面的新特性，其中整个版本升级改进中spark sql占 46% ，spark core占 16% spark作为当前批量数据分析引擎，在SQL方面的优化主要四个方向7个方面： 1
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2023-09-14 09:52:54
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因为我本地之前有安装过zookeeper和hadoop，所以这里就不讲这两个的安装了，如需安装，自行百度。官网下载 http://spark.apache.org/downloads.html 这个官网很奇怪，有时候那个下拉选择版本的框，显示不出来。所以我下载了，了之后，可以正常显示了。 Spark我使用的是这个版本的 spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz，这里不
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2023-09-07 15:29:13
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GPU—加速数据科学工作流程GPU-ACCELERATE YOUR DATA SCIENCE WORKFLOWS传统上，数据科学工作流程是缓慢而繁琐的，依赖于cpu来加载、过滤和操作数据，训练和部署模型。gpu大大降低了基础设施成本，并为使用RAPIDS的端到端数据科学工作流提供了卓越的性能™ 开源软件库。GPU加速数据科学在笔记本电脑、数据中心、边缘和云端随处可见。ApacheSpark3.0是
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2023-09-09 11:27:39
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# 实现Spark 3.0特有方法的步骤
## 概述
在这篇文章中，我们将会学习如何实现Spark 3.0特有方法。作为一名经验丰富的开发者，我将会教给你整个实现过程，并提供每一步所需的代码。让我们开始吧！
## 步骤概述
下面是实现Spark 3.0特有方法的步骤概述：
步骤 | 描述
--- | ---
步骤 1 | 创建SparkSession对象
步骤 2 | 读取数据
步骤 3 |
原创
2023-09-01 05:56:30
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# Spark 3.0 动态资源分配
## 简介
在 Spark 3.0 版本中，引入了动态资源分配的功能，它能够根据任务的需求动态调整资源分配，提高集群的资源利用率。在本文中，我们将介绍动态资源分配的实现方法，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是动态资源分配的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(启动 Spark 集群)
B(配
原创
2023-08-26 14:08:26
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Apache Spark是一个流行的大数据处理框架，广泛用于数据分析和机器学习等领域。最近，Apache Spark发布了3.0版本，这个版本引入了许多新的特性和改进，进一步增强了Spark的性能和功能。本文将介绍Spark 3.0的一些新特性。Adaptive Query Execution
Adaptive Query Execution是Spark 3.0中一个非常重要的特性。它允许Spar
原创
2023-05-09 10:45:42
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背景和动机GPU 和其他加速器已经被广泛地用来加速特殊的工作负载，例如深度学习和信号处理。人工智能社区的用户大量使用 GPU，同时他们经常需要 Apache Spark 来加载和处理大型数据集，以及处理类似流数据的复杂数据场景。YARN 和 Kubernetes 在最近的版本中已经支持 GPU。尽管 Spark 支持这两个集群管理器，但 Spark 本身并不感知它们暴露的 GPU，因此 Spark
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2023-09-02 22:06:30
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1. Spark概述1.1 什么是SparkSpark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析框架。1.2 Hadoop和SparkHadoop：一次性计算框架，基于磁盘，不适合迭代式计算。框架在处理数据的时候，会冲存储设备将数据读取出来，进行逻辑处理，然后将处理结果重新存储到介质中。Spark：基于内存，适合迭代式计算，任务启动快，但内存会有限制。1.3 Spark核心模块Spark Co
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2023-08-10 17:29:17
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spark 3.0 终于出了！！！Apache Spark 3.0.0是3.x系列的第一个发行版。投票于2020年6月10日获得通过。此版本基于git标签v3.0.0，其中包括截至6月10日的所有提交。Apache Spark 3.0建立在Spark 2.x的许多创新基础之上，带来了新的想法并持续了很长时间。正在开发的长期项目。在开源社区的巨大贡献的帮助下，由于440多位贡献者的贡献，此发行版解决
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2023-09-26 16:25:43
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资源调度：（1）executor默认在集群中分散启动，可通过参数配置集中在某个work启动，不过分散启动有利于数据本地化。（2）如果spark-submit提交任务时，如果不指定--executor-cores，则spark会在每个work中启动一个executor并消耗掉work中的所有core和1G的内存。（3）如果只设置--executor-cores而不设置--total-executor
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2023-06-29 15:51:43
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系列文章目录spark第一章：环境安装 文章目录系列文章目录前言一、文件准备1.文件上传2.文件解压3.修改配置4.启动环境二、历史服务器1.修改配置2.启动历史服务器总结 前言spark在大数据环境的重要程度就不必细说了，直接开始吧。 这里说明一下，在之前安装好hive的快照上进行安装。一、文件准备1.文件上传spark3.2.3官网下载地址。 本次学习spark使用稳定版3.2.3. spar
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2023-11-10 18:52:29
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spark shellscala> sc.textFile("data/word.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceB
原创
2022-01-19 14:17:56
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spark shellscala> sc.textFile("data/word.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect20/12/26 17:39:43 WARN SizeEstimator: Failed to check whether UseCompressedOops is set; assuming yesres1: Array[(String, Int)] = Array((scala,1.
原创
2021-07-05 13:43:39
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目录一.Windows安装1.安装2.使用二.Linux安装Local模式1.安装2.使用yarn模式1.安装2.使用3.spark的历史服务器集成yarn一.Windows安装1.安装将spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz解压到非中文目录2.使用bin/spark-shell.cmd : 提供一个交互式shellval result: String = sc.textFi
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2023-07-17 12:41:55
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Spark 本身在数据处理流程里占据非常重要的地位，而在人工智能的战场，传统 Spark 能带来什么呢？在深度学习里，模型训练一般都被 Tensorflow, PyTorch 等深度学习框架占领了，而 Spark 提供的 GraphX 和 MlLib 可以做一些机器学习的东西，但是在深度学习的战场里，明显没有什么优势，最大的问题就在于硬件加速上，3.0 以前的社区版 Spark 是没有任务调度 G
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2023-08-21 10:41:33
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”面试“获取更多惊喜本文已经加入「大数据
原创
2021-12-31 17:39:55
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近日，在Spark开源十周年之际，Spark3.0发布了，这个版本大家也是期盼已久。登录Spark官网，最新
原创
2023-06-01 15:43:27
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spark3.0源码分析-driver-executor心跳机制
原创
2024-02-22 17:44:28
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今天Cloudera正式宣布发布CDS3，基于Apache Spark 3.0.1，参考：https://spark.apache.org/news/spark-3-0-1-released.html这是一个正式版本，可以生产系统中使用。而且这个版本受Cloudera Support支持。对于Spark3的新特性，可以参考文章《开源生态的新发展：Apache Spark 3.0、Koala和D
原创
2022-09-11 00:00:26
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”面试“获取更多惊喜本文已加入「大数
原创
2021-12-31 17:38:27
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