3.2 学习Spark的核心概念在本节，我们要了解 Spark 的核心概念。Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）。因此，我们要了解 RDD 是什么，以及提供内存级性能和容错的 RDD 中包含的运算。但是，首先我们要学习使用 Spark 的方法。3.2.1 使用 Spark 的方法使用 Spark 有两种方法，即 Spar
目录1 整个项目的架构1.1 文件名和文件作用1.2 创建项目的整体思路2 各部分文件的经验总结2.1 主函数 main.py2.1.1 命令行参数 argparse.ArgumentParser2.1.2 main.py文件的一般逻辑2.1.3 可用的gpu环境部署2.1.4 main函数 承载主要逻辑2.1.5 train函数 训练
什么是Spark（官网：http://spark.apache.org） Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、Graph
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2024-01-18 17:07:18
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实验报告三 ：VLAN间通信实验拓扑图requirment你现在是公司的网络管理员，要对公司的二层环境进行整改PC-2和PC-3是同vlan的主机，请让他们可以互相通信PC-1想和PC-2与PC-3通信，请提出方案并解决能够使用交换机去telnet网关实验步骤首先对全网进行正确的网络拓扑图的搭建，如图：按照实验要求，正确规划好PC的ip地址以及相应的网关，以及子网掩码划分VLAN，首先对交换机LS
# Spark Batch时间的理解与应用
## 引言
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据分析、机器学习和实时数据处理等领域。而 Spark 的 Batch 处理模式是它最为核心的特性之一。本文将探讨 Spark Batch 处理的时间概念，包括任务的调度、执行过程及其对整体性能的影响。此外，我们还将通过具体的代码示例帮助您更好地理解这一概念。
## Spa
前提提到Wireshark主要是由于有关TCP/IP的理论太过羞涩，容易造成混淆复杂化，为了显得更加直白好理解，在后面的文章中将会引入Wireshark进行辅助，以便更好地阐述。说白了，Wireshark是一款开源且免费的抓包工具，用专业术语来说就是数据包嗅探器，因为是外国人开发的软件，在不FQ的情况下难免下载会比较慢，不过倒是有其他人下好了放在百度云盘上，搜一下便有了，接下来简要说说如何安装。安
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2023-06-21 11:54:03
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Sameer是就职于Databricks的客户服务工程师，专注于Spark相关的技术支持、咨询和培训。在加入Databricks之前，他以大数据培训师和咨询师的自由职业者身份，在全球范围内进行了超过120多次以大数据为主题的教学，内容包括Hadoop，HDFS，MapReduce，Hive，Pig，HBase等等。在成为自由职业者之前，Sameer曾在Hortonworks，Accenture
应用场景Apache Spark 是加州大学伯克利分校的 AMP Labs 开发的开源分布式轻量级通用计算框架。由于 Spark 基于内存设计，使得它拥有比 Hadoop 更高的性能（极端情况下可以达到 100x），并且对多语言（Scala、Java、Python）提供支持。其一栈式的设计特点使得我们的学习和维护成本大大地减少，而且其提供了很好的容错解决方案。操作步骤1. 主要功能
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2023-10-11 21:32:56
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阶段划分是作业调度过程的关键所在，首先探讨下Spark是如何进行阶段划分的。一个阶段划分的例子如下图所示，用虚线表示一个阶段，虚线框内所有的RDD都是为了实现该阶段而需要被计算的数据。整个作业最后一个RDD的所有分区数据被计算完毕对于的阶段就是所求的末阶段。沿着RDD的依赖关系往前进行深度优先遍历，若遇到一个Shuffle依赖，依赖的每一个父RDD所有分区数据都计算完毕可以分别对应一个阶段，且都是
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2023-12-01 09:44:31
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在使用深度学习框架PyTorch时，常常会遇到“batch”的概念。Batch指的是将多个样本组合在一起用作一次前向传播的输入。这样做的主要原因是提高计算效率和利用GPU的并行计算能力。
## 背景定位
在机器学习和深度学习训练中，使用Batch的方式在一定程度上会影响模型的收敛速度和最终的性能。如果Batch太小，模型的更新可能会不稳定，反之，如果Batch过大，可能导致内存消耗过高，甚至影
在数据分析中，经常会看到进行batch effect校正的分析，那么batch effect到底是什么，在我们自己的数据中存不存在batch effect, 在做哪些分析之前需要需要进行batch effect的校正，带着这些问题，我们来看下发表在natrure reviews上的一篇描述batch effect的文献，链接如下https://www.natu
原创
2022-06-21 09:00:04
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【提问】在batch size为1时，使用数据并行和模型并行哪个更合理？ 【解答】`在batch size为1时，使用模型并行比数据并行更合理。模型并行允许将模型的不同部分分配到不同的设备上，并在每个设备上处理不同的部分。因此，即使batch size为1，仍然可以利用多个设备来处理模型。相比之下，数据并行将输入数据分割到不同的设备上进行处理，每个设备只处理一部分数据，因此对于batch size
上篇文章聊到了对账系统业务逻辑以及千万数据集对账系统存在的难点，这篇文章就来聊下千万级数据集下对账系统实现方案。首先我们先来看下对账整体时序图，先有个印象：下面整篇文章将会围绕上面时序图开始讲解，由于文章篇幅过长，所以文章将会拆分成上下两部分。数据平台上次文章中提到，千万级数据需要使用 Hive，Spark等相关大数据技术，这就离不开大数据平台的技术支
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2024-01-04 19:40:24
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什么是DAG？ DAG的全称为“Directed Acyclic Graph”，中文意思为：有向无环图，它由有限个顶点和“有向边”组成，从任意顶点出发，经过若干条有向边，都无法回到该顶点，这种图就是有向无环图。 DAG 在图论中的本意？ 先从区块链说起。如果你有编程知识背景，肯定知道链表的概念，链表就是一条很多节点链接成的一条链，每个节点中包含指向前一个节点的链接。区块链
1.RDD是什么？RDD(Resilient Distributed Datasets) ,弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而
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2023-10-11 08:14:39
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前言Spring Cloud 为构建分布式系统和微服务提供了一些通用的工具，例如：配置中心，服务注册与发现，熔断器，路由，代理，控制总线，一次性令牌，全局锁，leader选举，分布式 会话，集群状态等。目前国内有很多公司还是使用dubbo做服务分解，但dubbo只提供了服务注册发现功能，要建立分布式系统还要自己找对应工具进行组合，当然这样定制性、灵活性高，但有些技术要摸着走，而且阿里已经停止了
## Spring Batch和Spark简介
Spring Batch是一个轻量级的批处理框架，可以帮助开发人员快速构建大规模、高性能的批处理应用程序。而Spark是一个快速、通用的集群计算系统，可以处理大规模数据集。
在实际开发中，有时候会遇到需要在Spring Batch中使用Spark来处理数据的情况。本文将介绍如何在Spring Batch中集成Spark，并给出相应的代码示例。
原创
2024-04-12 05:04:16
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SparkAQE是spark 3.0引入的一大重要功能，今天我们来聊一聊AQE的实现原理。了解一个功能，先来了解其面临的问题。当涉及到大型集群中的复杂查询性能时，处理的并行度和正确Join策略选择已被证明是影响性能的关键因素。但Spark SQL在易用性和性能方面仍然存在极具挑战的问题：SparkSQL只能设置固定的Shuffle 分区数：在 Spark SQL 中，shuffle 分区数是通过
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2023-09-13 21:05:53
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本文目录如下：第1章 Spark 机器学习简介1.1 Spark MLlib 与 Spark ML1.1.1 Spark MLlib1.1.2 Spark ML (重点)1.2 Pipelines 的主要概念1.2.1 转换器 (Transformer): 实现了 `transform()` 方法1.2.2 评估器 (Estimator): 实现了 `fit()` 方法1.2.3 管道 (Pip
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2023-08-28 19:11:12
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# Spark是什么服务？
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，旨在提高数据处理的速度和简易性。它可以使用多种编程语言（如Scala、Java、Python和R）进行编程，支持大规模数据的处理和分析。Spark最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年开源，目前已经成为Apache软件基金会的一个顶级项目。
## Spark的核心特性
1. **速度**：S
