Spark 1.6.x的新特性Spark-1.6是Spark-2.0之前的最后一个版本。主要是三个大方面的改进:性能提升,新的 Dataset API 和数据科学功能的扩展。这是社区开发非常重要的一个里程碑。1. 性能提升根据 Apache Spark 官方 2015 年 Spark Survey,有 91% 的用户想要提升 Spark 的性能。Parquet 性能自动化内存管理流状态管理速度提升
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2023-08-09 16:41:01
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之前介绍过Spark 1.6版本的部署,现在最新版本的spark为3.0.1并且已经完全兼容hadoop 3.x,同样仍然支持RDD与DataFrame两套API,这篇文章就主要介绍一下基于Hadoop 3.x的Spark 3.0部署,首先还是官网下载安装包,下载地址为:http://spark.apache.org/downloads.html,目前spark稳定版本
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2023-08-02 12:35:01
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“决胜云计算大数据时代” Spark亚太研究院100期公益大讲堂 【第8期互动问答分享】 Q1:spark线上用什么版本好? 建议从最低使用的Spark 1.0.0版本,Spark在1.0.0开始核心API已经稳定;
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2023-07-18 22:50:50
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# 如何在Apache Spark中查看Spark版本
在数据处理和分析的生态系统中,Apache Spark 是一个被广泛使用的大数据处理框架。在日常开发中,我们有时需要确认我们使用的 Spark 版本。本文将指导你如何查看 Spark 版本,并提供详细的步骤说明。
## 流程步骤
我们将整个过程分成以下几个步骤:
| 步骤号 | 步骤名称 | 描述
# 探索Apache Spark的版本演化:从Spark 1.x到Spark 3.x
Apache Spark是一个广泛使用的开源大数据处理框架,以其快速、易用和灵活的特性而闻名。自其诞生以来,Spark已经经历了多个版本的迭代,每个版本都带来了新的特性和改进。本文将带您了解Spark的版本演化历程,并展示一些关键版本的代码示例。
## Spark 1.x:奠定基础
Spark 1.x是Ap
原创
2024-07-21 09:26:41
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首先祝大家端午节快乐,幸福安康。就在上周五, Apache Spark 3.0 全新发布,此版本给我们带来了许多重要的特性,感兴趣的同学可以看下这篇文章: Apache Spark 3.0.0 正式版终于发布了,重要特性全面解析 。Spark 是从 2010 年正式开源,到今年正好整整十年了!一年一度的 Spark+AI SUMMIT 在本周正在如
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2024-02-02 13:53:24
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公司原来开发使用的是Kafka0.8版本的,虽然很好用,但是看了一下kafka官网的0.10版本更新了好多的特性,功能变得更强了。以后考虑换成0.10版本的,因此特意研究了一下两个版本的区别和使用方法。先贴出两个版本的pom文件一、spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.0.2.jar 1、pom.xml 1 org.apache.spark spark-core_2.
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2023-11-20 11:38:02
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Apache Spark在2015年得到迅猛发展,开发节奏比以前任何时候都快,在过去一年的时间里,发布了4个版本(Spark 1.3到Spark 1.6),各版本都添加了数以百计的改进。给Spark贡献过源码的开发者数量已经超过1000,是2014年年末人数的两倍。据我们了解,不管是大数据或小数据工具方面,Spark目前是开源项目中最活跃的。对Spark的快速成长及社区对Spark项目的重视让我们
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2023-09-05 14:17:39
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今天抽空回顾了一下Spark相关的源码,本来想要了解一下Block的管理机制,但是看着看着就回到了SparkContext的创建与使用。正好之前没有正式的整理过这部分的内容,这次就顺带着回顾一下。Spark作为目前最流行的大数据计算框架,已经发展了几个年头了。版本也从我刚接触的1.6升级到了2.2.1。由于目前工作使用的是2.2.0,所以这次的分析也就从2.2.0版本入手了。涉及的内容主要有:St
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2024-08-16 13:51:22
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# Apache Spark版本介绍及代码示例
## 1. Apache Spark简介
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架。它是在Hadoop MapReduce的基础上发展起来的,但相较于MapReduce,Spark提供了更高级的数据操作接口和更强大的性能。
Spark具有以下主要特点:
- **快速性能**:Spark使用内存计算,可以将数据存储在内存中
原创
2023-08-13 07:42:07
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坑很多,直接上兼容性最佳的命令,将python包上传到hdfs或者file:/home/xx/(此处无多余的/)# client 模式
$SPARK_HOME/spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--num-executors 2 \
--conf "spark.yarn.dist.archives=<Python包路径
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2024-05-15 13:54:42
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Spark 最新的特性以及功能2015 年中 Spark 版本从 1.2.1 升级到当前最新的 1.5.2,1.6.0 版本也马上要进行发布,每个版本都包含了许多的新特性以及重要的性能改进,我会按照时间顺序列举部分改进出来,希望大家对 Spark 版本的演化有一个稍微直观的认识。由于篇幅关系,这次不能给大家一一讲解其中每一项改进,因此挑选了一些我认为比较重要的特性来给大家讲解。如有遗漏和错误,还
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2023-10-06 15:48:37
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最近准备升级将生产环境chd5.7.1升级到cdh5.12.0并同时升级spark1.6到spark2.2.在cdh5.12.0中可以部署两个spark parcels.输入spark2-shell可以运行spark2.2的程序,输入spark-shell可以运行spark1.6的程序.非常方便测试升级中可能存在的问题.读完Spark 1.6升级2.x防踩坑指南发现有挺多问题.同时手动测试了cdh
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2024-02-04 10:13:01
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前言Spark版本:2.1.2 JDK版本:1.8 Scala版本:2.11.8 Linux版本:CentOS6.9 IDEA版本:2017.3 Kafka连接jar包:spark-streaming-kafka-0-10_2.11 (2.1.2) 每次重新搭建环境都或多或少地去网上搜一下,这次终于狠下心把它写出来。 仔细阅读了英文官方文档,又参考了好多博客,花了二天时间才写完。 真没有想到要用这
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2024-06-21 16:10:19
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Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一。Apache Spark社区刚刚发布了1.5版本,明略数据高级工程师梁堰波解析了该版本中的众多新特性,同时梁堰波也是QCon上海《基于大数据的机器学习技术》专题的讲师,他将分享《基于机器学习的银行卡消费数据预测与推荐》的
先说明一下,这里说的从Hive 1.1版本开始,Hive on Spark已经成为Hive代码的一部分了,并且在spark分支上面,可以看这里https://github.com/apache/hive/tree/spark,并会定期的移到master分支上面去。关于Hive on Spark的讨论和进度,可以看这里https://issues.apache.org/jira/browse/HIV
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2023-08-29 13:58:23
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Spark版本对应Hadoop版本
在大数据领域中,Apache Hadoop和Apache Spark是两个非常常用的开源框架。Hadoop是一个分布式存储和计算框架,而Spark是一个快速而通用的大数据处理引擎。它们之间的关系是,Spark可以在Hadoop的基础上运行,并利用Hadoop的分布式文件系统(HDFS)来存储数据。
关于Spark版本和Hadoop版本之间的兼容性,我们需要考
原创
2024-01-09 10:15:52
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第1章 Spark概述1.1 认识Spark1.1.1 Spark的发展Spark在2009年诞生:交互式查询和迭代算法设计,支持内存存储和高效的容错恢复。2010年,Spark开源。2016年,Spark2.0发布。 1.1.2 Spark的特点快速易用通用随处运行代码简洁1.1.3 Spark生态圈Spark的重要组件:Spark CoreBlinkDBSpark SQL
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2023-07-29 21:57:43
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## 实现“pyspark 版本与 spark 版本”的步骤
为了实现“pyspark 版本与 spark 版本”的对应关系,我们需要按照以下步骤进行操作:
1. 安装 Spark
2. 安装 PySpark
3. 验证安装结果
4. 查看 Spark 版本
5. 查看 PySpark 版本
下面我将逐步介绍每个步骤需要做的事情,并提供相应的代码示例。
### 步骤一:安装 Spark
原创
2023-10-14 13:49:21
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# Spark版本与Python版本的兼容性
在大数据处理和分析的领域中,Apache Spark由于其高效性和灵活性,已成为一种流行的开源框架。Spark的强大之处在于,它支持多种编程语言,包括Java、Scala、R和Python(通过PySpark)。然而,要充分发挥Spark的优势,我们必须了解不同Spark版本与Python版本之间的兼容性关系,以实现最佳的性能和功能支持。
## 1
原创
2024-09-26 04:47:45
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