1、什么是SparkApache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。是基于内存计算的大数据并行计算框架 spark是一个实现快速通用的集群计算平台。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型。 高效的支撑更多计算模式，包括交互式查询和流处理。spark的一个主要特点是能够在内
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2023-11-24 20:52:03
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通过了解RDD的概念、特点、以及以一个scala程序快速认识RDD。 文章目录一. 概述1. 定义2. 特点3. RDD分类二. RDD任务划分三. hello spark 一. 概述1. 定义RDD（Resilient Distributed Dataset）是弹性的、分布式数据集是Spark中最基本的计算过程的抽象。弹性的体现基于血缘的高效容错；task和stage的失败重试，且只会重新计算失
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2023-12-18 13:58:40
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到目前为止，前面三篇文章我们已经讲过了基于物品协同过滤的原理，算法在Spark平台上的并行化实现，算法的持久化实现。前面得到的推荐结果只是根据特定的一个用户推荐相应物品，本篇要讲的是在Spark平台上实现批量推荐用户，包括串行化与并行化的实现。本篇内容：1.批量推荐串行化实现（略讲）2.批量推荐并行化实现（详）3.实现代码4.两种方式结果对比1.串行化实现批量推荐，就是给一批用户，根据计算得到的相
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2024-07-15 15:57:20
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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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# 如何使Spark的foreach并行执行
在Spark中，我们经常使用foreach函数对RDD中的元素进行遍历操作。在默认情况下，foreach函数是串行执行的，即每个元素按顺序逐个处理。然而，有时我们希望能够并行地处理这些元素，以提高处理速度。本文将介绍如何使Spark的foreach函数并行执行。
## Spark的foreach函数
在Spark中，foreach函数用于对RDD
原创
2024-03-20 06:18:31
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# Spark For 循环如何并行执行
在数据处理和分析中，Apache Spark 是一个非常强大的框架。其核心优势之一是能够处理大规模数据集，通过并行计算显著提高性能。然而，当涉及传统控制结构，比如 `for` 循环时，很多开发者会感到困惑：如何在 Spark 中并行执行 `for` 循环以提高效率？
## Spark 的并行处理
Apache Spark 的并行处理基于“弹性分布式数
# Spark执行的自动并行机制：初学者指南
Apache Spark 是一种强大的分布式计算框架，它能够处理大规模数据集并支持自动并行处理。在这篇文章中，我们将详细探讨 Spark 是如何实现自动并行的，我们的目标是使您了解相关流程，并掌握必要的代码使用方法。
## Spark自动并行的工作流程
在使用 Spark 进行数据处理时，我们要遵循一系列步骤来确保我们的任务能够自动并行执行。以下
快速而有效地执行多个任务是现代数据处理中的关键。使用Apache Spark处理大数据时，通常需要实现多个任务的并行执行，以提高吞吐量和性能。以下是如何在Java Spark中实现这一目标的详细步骤和配置。
## 环境准备
首先，确保你的开发环境兼容所需的技术栈。以下是关键技术栈和所需的准备工作。
### 技术栈兼容性
| 技术栈 | 版本 | 兼容性
最近工作接触到了一些Linux上面的文本处理，数据量还是蛮大的，不可避免的学期了shell，awk等脚本语言。在文本处理的过程中发现：1，文本的数量比较大2，文本的内容相似，可以用同样的脚本处理3，串行处理文本速度较慢这自然会想到，如何才能并行多线程处理文本呢，就是因为这个需求，导致下面脚本程序的诞生。multi.sh，主要工作就是多次调用同一脚本处理不同文本内容，互不干扰。 View C
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2024-07-26 11:45:54
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【一】Hadoop版本演进过程 由于Hadoop1.X 以前版本在 MapReduce 基本构架的设计上存在作业主控节点(JobTracker)单点瓶颈、作业执行延迟过长、编程框架不灵活等较多的缺陷和不足,2011 年 10 月,Hadoop 推出了基于新一代构架的 Hadoop
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2023-10-23 09:29:05
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–spark submitspark-submit --conf spark.default.parallelism=40 --num-executors 5 --executor-cores 4 --executor-memory 8G --master yarn --class com.xx.TopDiscount topnDiscount-1.0-SNAPSHOT.jar $1 $2spar
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2023-09-01 23:43:40
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在工作中遇到向
Spark集群提交多个任务，并且这些任务是需要同时
执行的。但是遇到很多错误，所以把遇到的问题记录下来。修改hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml文件 需要添加的配置<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.
spark_shuffle.class</name>
原创
2022-01-19 10:12:24
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spark的job可以并行执行吗
在讨论Spark的job并行执行之前，我们先要了解Spark的执行模型。Spark通过将计算分解为多个可并行执行的小任务，以提高大数据处理的效率。任务在执行的时候，利用集群中的各个节点进行并行处理，从而达到更快的执行速度。接下来，我们将讨论如何管理Spark任务的并行执行，尤其是在需要备份和恢复的环境中。
**备份策略**
为了确保数据的可靠性，我们需要设计一
在工作中遇到向
Spark集群提交多个任务，并且这些任务是需要同时
执行的。但是遇到很多错误，所以把遇到的问题记录下来。修改hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml文件需要添加的配置<property>
原创
2021-07-22 11:35:13
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使用Spark的时候一般都是一个application的Job串行执行，如何并行执行？ 如何提高spar
原创
2023-01-04 10:58:43
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Spark 2.4.8 Job调度概览跨应用程序调度动态资源分配配置和设置资源分配策略请求策略移除策略优雅关闭ExecutorsApplication内部调度公平调度池默认Pools行为配置Pool属性调度使用JDBC 连接器 概览Spark 有多种工具为资源调度在复杂计算. 首先,回顾下,在集群模式概念中,每个 Spark application(SparkContext实例)运行一个独立一组
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2023-09-11 14:18:10
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Spark 并行度指的是什么？Spark作业，Application Jobs action(collect)触发一个job； 每个job 拆成多个stage， 怎么划分： 发生shuffle的时候，会拆分出一个stage；（怎么会发生shuffle？）stage0 stage1
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val lines = sc.textFile(“hdfs://”)
val words = l
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2023-12-20 05:37:34
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今天有同事问起Spark中spark.default.parallelism参数的意义，以及该如何设置。故在这里留个记录，算是做个小结。Spark并行度设置的相关因素Spark并行度的设置在Spark任务中是常常会谈及的问题，它是由partition的数量决定的。而partition的数量是由不同的因素决定的，它和资源的总cores、spark.default.parallelism参数、读取数据
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2023-09-21 02:58:04
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做大数据一定要有一个概念，需要处理的数据量非常大，少则几十T，多则上百P，全部放内存是不可能的，会OOM，必须要用迭代器一条一条处理。RDD叫做弹性分布式数据集，是早期Spark最核心的概念，是一种数据集合，它的核心就是迭代器。创建方式有两种创建RDD的方式：在驱动程序中并行化现有集合引用外部存储系统中的数据集示例1：并行化集合val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,
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2023-06-19 11:37:21
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Spark特点1. 减少磁盘 I/O: MapReduce 会将计算中间结果存储到 HDFS 上，后续计算再从 HDFS 上读取数据计算，这样势必造成磁盘 I/O 成为瓶颈。Spark将内容存储在内存中，减少了磁盘I/O，但是确增加了对内存的大量需求。2. 增加并行度:Spark任务划分为不同的 stage，允许多个 stage 即可以串行执行，又可以并行执行。3. 避免重新计算: 当
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2023-10-19 10:22:13
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