实训笔记——Spark计算框架Spark计算框架一、Spark的概述二、Spark的特点三、Spark的安装部署（安装部署Spark的Cluster Manager-资源调度管理器的）3.1 本地安装--无资源管理器3.2 Spark的自带独立调度器Standalone3.2.1 主从架构的软件3.2.2 Master/worker3.2.3 伪分布、完全分布、HA高可用3.3 Hadoop的Y
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2024-09-05 06:12:08
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Spark1、简介2、四大特性2.1 高效性2.2 易用性2.3 通用性2.4 兼容性3、生态架构3.1 Spark Core3.2 Spark Streaming3.3 Spark SQL3.4 Spark MLlib3.5 GraphX4、运行模式 1、简介Apache Spark是一个开源的、强大的、分布式的并行计算框架，是一个实现快速通用的集群计算平台，用于大规模数据处理的统一分析引擎。
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2023-08-10 09:56:46
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利用Scala与spark-sql两种方式分析海量数据前言： Mapreduce和Spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别相同：两者都是用mr模型来进行并行计算 区别：MapReduce这些并行计算大都是基于非循环的数据流模型， 也就是说，一次数据过程包含从共享文件系统读取数据、进行计算、完成计算、写入计算结果到共享存储中，在计算过程中，不同计算节点之间保持高度并行， 这样的数据流模型使
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2023-07-11 19:13:25
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# 实现 Python 并行计算示例
## 总览
在本文中，我将教会你如何使用 Python 进行并行计算。首先，我们将通过一个简单的示例来了解整个流程。然后，我将逐步指导你完成每一个步骤，包括代码和注释，以确保你能够顺利实现并行计算。
## 示例流程表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库 |
| 步骤二 | 创建并行计算的函数 |
| 步骤三
原创
2024-05-20 06:55:01
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Spark 介绍（基于内存计算的大数据并行计算框架） Hadoop与Spark行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集。原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型（MapReduce），它支持可扩展，灵活，容错和成本有效的计算解决方案。这里，主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度。Spark由Apache Software Foundati
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2024-04-21 15:35:34
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Spark核心组件Driver将用户程序转化为作业（job）在Executor之间调度任务(task)跟踪Executor的执行情况通过UI展示查询运行情况 ExecutorSpark Executor是集群中工作节点（Worker）中的一个JVM进程，负责在 Spark 作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独立。负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程它们
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2023-09-21 06:04:19
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对Spark、Storm以及Spark Streaming引擎的简明扼要、深入浅出的比較。Spark基于这种理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每一个节点存储（或缓存）它的数据集。然后任务被提交给节点。所以这是把过程传递给数据。这和Hadoop map/reduce很相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法（前一步计算输出是下一步计算
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2024-06-20 20:15:18
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Spark 允许用户为driver（或主节点）编写运行在计算集群上，并行处理数据的程序。在Spark中，它使用RDDs代表大型的数据集，RDDs是一组不可变的分布式的对象的集合，存储在executors中（或从节点）。组成RDDs的对象称为partitions，并可能（但是也不是必须的）在分布式系统中不同的节点上进行计算。Spark cluster manager根据Spark applicati
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2023-08-22 11:21:01
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1、线程和进程 进程是应用程序的一个执行实例，比如，在桌面上双击浏览器将会运行一个浏览器。线程是一个控制流程，可以在进程内与其他活跃的线程同时执行。控制流程指的是顺序执行一些机器指令。进程可以包含多个线程，所以开启一个浏览器，操作系统将创建一个进程，并开始执行这个进程的主线程。每一个线程将独立执行一系列的指令，通常是一个函
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2023-08-24 09:51:48
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学习笔记：spark概述 Spark概述 1什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。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、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数
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2023-08-27 14:56:12
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1. RDD-(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集 Spark以RDD为核心概念开发的，它的运行也是以RDD为中心。有两种RDD：第一种是并行Collections，它是Scala collection，可以进行并行计算；第二种是Hadoop数据集，它是并行计算HDFS文件的每条记录，凡是Hadoop支持的文件系统，
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2023-06-19 06:39:35
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Spark 允许用户为driver（或主节点）编写运行在计算集群上，并行处理数据的程序。在Spark中，它使用RDDs代表大型的数据集，RDDs是一组不可变的分布式的对象的集合，存储在executors中（或从节点）。组成RDDs的对象称为partitions，并可能（但是也不是必须的）在分布式系统中不同的节点上进行计算。Spark cluster manager根据Spark applicati
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2023-07-18 22:32:28
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# 理解Spark并行计算：解决大规模数据处理的方案
Apache Spark是一种强大的开源分布式计算框架，它特别适合于处理大规模数据集。通过将计算任务分布到多个节点上，Spark可以显著提高数据处理的速度和效率。本文将详细探讨如何通过Spark并行计算来解决数据分析中的一个具体问题，并附上示例代码。
## 1. 问题背景
假设我们有一个大型用户行为日志文件，包含数百万条记录。我们的目标是
# Spark多窗口并行计算
## 引言
随着大数据处理的需求不断增长，对于高性能分布式计算框架的需求也越来越迫切。Apache Spark是一个快速而通用的大数据处理引擎，它提供了一个高级的编程接口，可以在大规模数据集上进行快速的并行计算。在Spark中，多窗口并行计算是一种常见的处理模式，它可以提高计算速度和资源利用率。本文将介绍Spark多窗口并行计算的概念、原理和实现方式，并通过代码示
原创
2024-01-10 11:11:18
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把大的，复杂的任务分解成多个小任务，并行的处理，待所有线程结束后，返回结果。/**
* 并行框架
* @author Administrator
*
*/
public class Executer {
//存储任务的执行结果
private List<Future<Object>> futres = new ArrayList<Future<Obj
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2023-07-06 11:34:41
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文章目录并行度如何设置并行度如何规划我们自己群集环境的并行度？Spark的任务调度 并行度Spark之间的并行就是在同一时间内，有多少个Task在同时运行。并行度也就是并行能力的设置，假设并行度设置为6，就是6个task在并行跑，有个6个task的前提下，RDD的分区就被规划为6个分区。如何设置并行度规划并行度优先级：代码→客户端提交参数→配置文件→默认设置（默认为1，具体会根据文件的分片数来跑
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2024-09-10 09:27:45
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&nbs
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2024-02-27 13:45:49
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SparkSpark是一个小巧玲珑的项目，由Berkeley大学的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，充分体现了精简之美。Spark要解决的问题是，在当前的分布式计算框架中不能有效处理的两类问题：iterative（迭代计算）和 interactive（交互式）计算。目前最流行的Hadoop 系统实现了DAG（有向无环图）的dat
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2023-08-26 10:04:33
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## 实现Java并行计算的流程
在介绍具体的实现步骤之前，首先需要了解一下Java并行计算的概念和流程。Java并行计算是指将一个大任务分解为多个小任务，并同时在多个处理器上执行这些小任务，以提高计算效率和性能。
下面是实现Java并行计算的一般流程：
1. 将大任务分解为多个小任务。
2. 创建一个线程池，用于管理并发执行的任务。
3. 将小任务提交给线程池进行并发执行。
4. 等待所有
原创
2023-08-05 14:36:40
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1. Fork/Join框架① 什么是Fork/Join框架Fork/Join框架是JDK1.7提供的一个并行任务执行框架，它可以把一个大任务分成多个可并行执行的子任务，然后合并每个子任务的结果，得到的大任务的结果。有点类似Hadoop的MapReduce，Fork/Join框架也可以分成两个核心操作：Fork操作：将大任务分割成若干个可以并行执行的子任务Join操作：合并子任务的执行结果计算1
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2023-12-16 16:07:26
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