1、前言近些年来，在对Spark SQL优化上，CBO是最成功的一个特性之一。 CBO会计算一些和业务数据相关的统计数据，来优化查询，例如行数、去重后的行数、空值、最大最小值等。 Spark根据这些数据，自动选择BHJ或者SMJ，对于多Join场景下的Cost-based Join Reorder，来达到优化执行计划的目的。 但是，由于这些统计数据是需要预先处理的，会过时，所以我们在用过时的数据进
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2023-08-21 15:27:16
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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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开发历时近两年的 Apache Spark 3.0.0 正式发布了！3.0.0 版本一共包含了 3400 多个补丁， 是开源社区有史以来贡献力度最大的一次，新版本加入了 Python 和 SQL 的高级功能，提升了探索和生产应用方面的易用性。今年，Spark 也迎来了开源 10 周年，这 10 年里 Spark 一直在不断发展，以便满足更多的应用场景和更广泛的受众需求。
Spark 3.0 主
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2021-06-11 23:32:15
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01PART前言这一篇来介绍Spark3.0版本中Spark Sql新增的重要特性AQEAQE全称Adaptive Query Execution，在3.0版本中主要包含以下三个功能（1）Dynamically coalescing shuffle partitions（2）Dynamically switching join strategies（3）Dynamically optimizing
原创
2021-03-14 10:34:04
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ApacheSpark未来：Spark3.0预览过往记忆大数据过往记忆大数据本文资料来自2019-03-24在上海举办的Hadoop+Spark生态技术开放日。参见：https://cloud.tencent.com/developer/salon/salon-1114。分享者：邵赛赛，腾讯云专家工程师。ApacheSpark以及ApacheChukwa的Committer，ApacheLivyP
原创
2021-04-01 20:53:07
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# Spark 3.0 新特性
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，用于处理大规模数据集的高速计算。它提供了丰富的功能和灵活的API，使得开发者可以方便地进行数据处理、机器学习和图计算等操作。Spark 3.0 是 Spark 的最新版本，带来了一些令人兴奋的新特性和改进。本文将介绍 Spark 3.0 的一些重要新特性，并给出相应的代码示例。
## 1. Pandas UD
原创
2023-07-22 03:54:54
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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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安装：sudo tar -zxf /home/hadoop/下载/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz -C /usr/local/
cd /usr/local
sudo mv ./spark-3.0.1-bin-hadoop3.2/ ./spark
sudo chown -R hadoop:hadoop ./spark
cd spark/bin
spark-shell&n
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2023-07-18 22:30:18
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在最近关于Spark 3.0的官方公告的背景下，由于Spark 3.0解决了早期Aggregator机制中的关键可用性和共存问题，因此Aggregator现在将成为对数据集执行自定义聚合的默认机制。 阅读故事以了解详细信息。 聚合运算符在用于数据挖掘和分析的Spark应用程序中大量使用。 因此，Spark提供了多种现成的聚合功能以及用于构建自定义聚合功能的框架。 这些聚合函数可以多种方式用于
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2023-12-03 10:05:16
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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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动态分区裁剪
原创
2021-07-26 10:56:14
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浪尖以案例聊聊spark3.0sql的动态分区裁剪浪尖浪尖聊大数据本文主要讲讲，spark3.0之后引入的动态分区裁剪机制，这个会大大提升应用的性能，尤其是在bi等场景下，存在大量的where条件操作。动态分区裁剪比谓词下推更复杂点，因为他会整合维表的过滤条件，生成filterset，然后用于事实表的过滤，从而减少join。当然，假设数据源能直接下推执行就更好了，下推到数据源处，是需要有索引和预计
原创
2021-03-15 06:39:52
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麻烦大家给浪尖投个票，主要是目前公共号名称太单一了，以后的分享的知识会扩充到数据智能，用户画像等领域。
本文主要讲讲，spark 3.0之后引入的动态分区裁剪机制，这个会大大提升应用的性能，尤其是在bi等场景下，存在大量的where条件操作。
动态分区裁剪比谓词下推更复杂点，因为他会整合维表的过滤条件，生成filterset，然后用于事实表的过滤，从而减少join。当然，假设数据源能直接下推执行
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2021-06-11 23:41:19
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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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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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# 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
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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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