零、MapReduce的局限性一、Spark概述及特点1.1、Speed1.2、Ease Of Use1.3、Generality1.4、Runs Everywhere二、Spark版本介绍及参考依据三、如何学习Spark四、Spark Survey零、Mapreduce的局限性1、繁杂：不管是开发、还是测试代码，即使写一个word count都要借助于map和reduce这样是很烦的2、进程级别
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2023-10-12 07:34:42
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# 如何实现 Spark Blaze：初学者指南
在大数据处理的世界里，Apache Spark 是一个非常流行的开源框架。而 Spark Blaze 是一种高效的计算引擎，用于执行 Spark 作业。对于刚入行的小白来说，实现 Spark Blaze 可能会比较复杂，但只要按照一定的步骤去做，就能够轻松上手。
本文将为你提供一个完整的流程指导，并且详尽说明其中的每一步骤和所需的代码。我们将通
Blaze是用于构建实时反应模板的Meteor软件包。
渲染方法
此方法用于将模板呈现到DOM中，首先，无涯教程将...
原创
2023-10-09 15:14:03
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领略Java流程与规则引擎的魅力：全面解析jBPM、Activiti、Drools等引擎库前言随着业务流程的复杂化和规则的多样化，Java流程与规则引擎成为了现代软件开发中不可或缺的组件之一。本文将深入探讨几个主要的Java流程与规则引擎库，包括jBPM、Activiti、Drools、Camunda、Spring State Machine和RuleFlow，介绍它们的核心概念、功能特点以及应用
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2024-09-09 15:27:56
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在上面介绍利用JSR94的api使用的章节中，我们使用的具体引擎的实现是一个商业产品，如果想了解Drools的使用，这里有一份入门的参考文章：。由于关于blaze的文章很少，这里根据经验，简单介绍一下它的实现。blaze是由blazeSoft公司提供的产品，由于是商业产品，因此专门IDE非常强大，现在流行的版本是Blaze Advisor5.5和Blaze Advisor6.x.。blaze的开发
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2023-12-26 21:07:22
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FICO Blaze是一种业务规则管理系统，它可以让企业更加灵活地管理其业务规则。在本文中，我们将介绍FICO Blaze的基本原理和如何使用它来管理业务规则。一、FICO Blaze的基本原理FICO Blaze是一种基于规则引擎的业务规则管理系统。它可以让企业以一种更加灵活的方式管理其业务规则。该系统的基本原理是将业务规则抽象出来，并将其存储在一个规则库中。当需要执行业务规则时，系统会从规则库
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2023-12-03 13:56:35
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人脸分析、手势识别、人体姿态估计是计算机视觉领域热门话题，基于此有很多炫酷的应用，比如人脸贴纸、手势交互、体感游戏等。
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2021-07-16 16:27:25
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Spark 开发原则坐享其成要省要拖跳出单机思维 应用开发原则 ：坐享其成 : 利用 Spark SQL 优化能省则省、能拖则拖 : 节省数据量 , 拖后 Shuffle跳出单机思维 : 避免无谓的分布式遍历坐享其成设置好配置项，享受 Spark SQL 的性能优势，如钨丝计划、AQE、SQL functions钨丝计划：Tungsten 自定义了紧凑的二进制格式的数据结构，避免了 Java 对
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2024-01-28 01:18:02
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Spark扩展持久化RDD Cache缓存RDD CheckPoint 检查点缓存和检查点区别自定义分区存储与读取累加器广播持久化RDD Cache缓存RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系println(wordToOneR.
原创
2022-03-23 10:21:17
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1、Application application（应用）其实就是用spark-submit提交的程序。一个application通常包含三部分：从数据源（比方说HDFS）取数据形成RDD，通过RDD的transformation和action进行计算，将结果输出到console或者外部存储。2、Driver Spark中的driver感觉其实和yarn中Application Master的
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2023-11-02 10:32:42
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一、定义与特点定义
专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，并形成一个高速发展应用广泛的生态系统。特点
速度快
内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍易用性
80多个高级运算符跨语言：使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。通用性
Spark 提供了大量的库，包括SQL、DataFrames、MLib、Gra
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2023-08-10 09:12:39
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一、什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因
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2023-07-12 09:57:21
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Spark官方文档: Spark Configuration（Spark配置）Spark主要提供三种位置配置系统：环境变量：用来启动Spark workers，可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中；java系统性能：可以控制内部的配置参数，两种设置方法：编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx
原创
2017-07-03 11:19:00
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spark架构设计 1 角色名称 Client,Driver program,cluster manager/Yarn，workerNode 2 角色作用 client：用户通过client提交application程序，shell命令等 Driver：启动sparkContext环境，将application程序转换成任务RDD和DAG有向图，与clustermanger进行资源交互，分配ta
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2023-12-09 15:40:46
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引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新
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2017-07-13 21:10:00
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一、官网介绍 1 什么是Spark 官网地址：://spark.apache.org/ Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce ...
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2021-08-03 09:25:00
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一、分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。 二、为什么要进行分区 数据分区， ...
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2021-08-03 14:38:00
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本编主要基于B站尚硅谷的视频及文档做出的一些改写和添加自己的理
原创
2022-03-23 10:24:56
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# 监控Spark History的入门指南
作为一名刚入行的开发者，监控Spark History可能是一个令人生畏的任务。但不用担心，本文将引导你一步步实现监控Spark History的过程。通过本文，你将学会如何设置和使用Spark监控工具，确保你的Spark作业运行得更加高效和稳定。
## 监控Spark History的流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个监控流程的步骤：
原创
2024-07-30 11:25:29
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在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一个非常重要的工具，尤其是在执行数据分析时。使用 `spark shell` 通过 Spark 链接 Spark 集群时，有时会遇到一系列复杂的问题。本篇博文旨在对解决“spark shell 链接spark”的过程进行全面梳理。
## 环境配置
首先，我们需要配置 Spark 环境。这包含Java和Scala的安装，以及对Spark的配置。在这
