spark和mapreduce的区别mapreduce是多进程模型，即里面的一个task对应一个进程
优点：进程便于更细粒度的控制每个任务的占用资源，但是启动慢spark是多线程模型，任务以分区为单位，一个分区对应一个task
任务以线程的方式运行，启动快模型对比mapreduce主节点resourcemanager负责分配资源调度从节点nodemanager负责计算，appmaste
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2023-12-16 15:19:24
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例一：对目录下的单词文件进行单词统计/word/first.txt： &nbs
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2023-06-09 17:34:51
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自Spark 2.3开始，Spark Structured Streaming开始支持Stream-stream Joins。两个流之间的join与静态的数据集之间的join有一个很大的不同，那就是，对于流来说，在任意时刻，在join的两边（也就是两个流上），数据都是“不完全”的，当前流上的任何一行数据都可能会和被join的流上的未来某行数据匹配到，为此，Spark必须要缓存流上过去所有的输入，以
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2024-08-14 19:44:44
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Scala的Actor类似于Java中的多线程编程。但是不同的是，Scala的Actor提供的模型与多线程有所不同。Scala的Actor尽可能地避免锁和共享状态，从而避免多线程并发时出现资源争用的情况，进而提升多线程编程的性能。此外，Scala Actor的这种模型还可以避免死锁等一系列传统多线程编程的问题。Spark中使用的分布式多线程框架，是Akka。Akka也实现了类似Scala Acto
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2024-05-16 20:32:59
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Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver 端采用的模型），这与Hadoop 2.0（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是epoll+状态机，而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka，该软件实现了Actor模型，性能非常高。尽管二者在server端
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2024-05-16 07:18:36
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Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver端采用的模型），这与Hadoop 2.0（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是epoll+状态机，而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka，该软件实现了Actor模型，性能非常高。尽管二者在server端采
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2023-08-11 10:40:36
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为什么需要SparkMapReduce的缺点1.抽象层次太低，大量底层逻辑需要开发者手工完成2.只有map和reduce两个操作3.每一个job的计算结果都会存储在HDFS中，所以每一步计算成本很高4.只支持批处理，却反对流数据处理的支持Spark支持各种丰富的操作，而且速度远超MapReduce下图是Spark和Hadoop上运行逻辑回归算法的运行时间对比在任务(task)级别上，Spark是多
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2023-11-03 11:14:51
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引言模态是人接受信息的特定方式，多模态数据即传递多种信息（例如一段视频往往包括文字信息、视觉信息和听觉信息等）。近几年，多模态学习的相关工作逐渐增多，国内外研究者也逐步在该领域取得了显著的研究成果。鉴于多模态学习的重要性，本文将介绍三篇ACL2020中多模态学习领域的相关论文。文章概览Multimodal Neural Graph Memory Networks for Visual Questi
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2024-09-01 13:42:10
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# 深入了解Spark任务及其管理
在现代大数据处理领域，Apache Spark已经成为了一个非常重要的框架。通过其内存计算、高效的分布式处理能力，Spark不仅可以用于大规模数据的处理和分析，还可以支持多种编程语言。在这个过程中，任务管理成为一个至关重要的环节。我们将在本文中探讨Spark任务的相关概念，介绍如何管理这些任务，并提供一些代码示例与可视化图表，以帮助更好地理解这一主题。
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# Spark多并发：大数据处理的利器
在大数据处理领域，Spark凭借其优秀的并发性能和高效的数据处理能力成为了众多企业的首选。Spark的多并发机制使得它能够同时处理大规模数据，提高数据处理效率，加快数据分析速度。本文将介绍Spark多并发的基本概念及其在大数据处理中的应用，同时通过代码示例和类图展示Spark的多并发特性。
## 什么是Spark多并发
Spark是一个基于内存的大数据
原创
2024-07-03 03:32:09
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Docker属于Linux容器的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它是目前最流行的Linux容器解决方案。Linux容器不是模拟一个完整的操作系统，而是对进程进行隔离，相当于在正常进程的外面套了一个保护层。对于容器里面的进程来说，它接触到的各种资源都是虚拟的，从而实现与底层系统的隔离。Docker将应用程序与该程序的依赖，打包在一个文件里。运行这个文件，就会生成一个虚拟容器，程序在这个虚拟容器
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2023-07-25 23:22:08
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这几天忙着写一个用于数据同步的Java程序，在这里遇到了一个令人头大的问题。问题是这样：我的数据同步程序要同时跑四个线程，在其中的一个线程中，要做一个MD5的文件校验工作。这个MD5的校验是要通过调用一个dll来实现，这个dll（名字叫做MD5Operation.dll）是用于对文件内容进行MD5运算的，目的是用于做服务器端和客户端的文件校验。类MD5Tool的源代码如下：package com.
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2024-08-12 13:47:54
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1.spark和MapReduce比较：1）MR是批量计算框架，Spark-Core也是批量计算框架 2）Spark相比MR速度快，MR作为一个job，在中间环节中结果是落地的（会经过磁盘交换），Spark计算过程中数据流转都是在内存的（减少了对HDFS的依赖）3）MR：多进程模型（缺点：每个任务启动时间长，所以不适合于低延迟的任务
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2023-09-16 12:16:56
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Scala多线程多线程是同时执行多个线程的过程。 它允许您独立执行多个操作。可以通过使用多线程来实现多任务。线程是轻量级的子进程，占用较少的内存。多线程用于在Scala中开发并发应用程序。Scala不提供用于创建线程的任何单独的库。如果您熟悉Java的多线程概念，那么将会了解到它与Scala语言本身的语法相似。可以通过扩展Thread类或Runnable接口来创建线程。两者都提供了运行方法来提供具
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2024-05-11 23:05:52
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先说结论：Hadoop MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型接下来，来一起分析，这两种模式的区别以及优缺点：Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver 端采用的模型），这与Hadoop 2.X（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop 2.X自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是e
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2023-09-04 12:59:58
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1,首先要区分分布式概念,分布式指的是将一个任务切分成多块分到多台机器运行. 2,进程可以理解成该服务器分到的那一块任务(MapReduce每分到一个任务会重启一个进程,而spark的所有任务都只在一个进程中,每来一个任务启动一个线程.) 3,线程可以理解成在进程的基础之上又细分的更小的任务 4,在任务级别（特指Spark任务和MapReduce任务）上却采用了不同的并行机制：Hadoop
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2023-08-21 13:19:27
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Job Spark的整个作业体系中，处于顶层的是Job，Job和Action是一一对应的，每一个Action都会触发一个Job的执行，这个Job包含的处理逻辑是Action以及Action之前的所有Transformation，所有这些逻辑会被转换成一张关于RDD的DAG(有向无环图)，这个DAG也就是实际意义上的Job的执行计划。
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2023-11-25 15:43:17
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# Hadoop、Flink 和 Spark 的比较：多还是少？
在大数据处理领域，我们通常会遇到几个重要的框架，其中最常见的包括 Hadoop、Flink 和 Spark。这三者各有优势和劣势，理解它们的特点和适用场景对每个开发者来说都是至关重要的。本文将通过一系列步骤，从整体流程到具体代码实现，帮助你理解如何比较这三个框架，以及如何用代码示例实现基本的数据处理任务。
## 整体流程
在决
原创
2024-08-26 05:57:40
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简单介绍第一个程序"Hello World！"，就是存储于HDFS的Log文件中计算出"Hello World!"的行数，存储路径为hdfs://root/Log，计算代码如下：12345var sc
=
new SparkContext(
"spark://localhost:6030"
,
"Hello wor
原创
2021-05-06 08:30:09
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从HDFS读取日志数据文件
将每行的第一个字段（IP地址）抽取出来
统计每个IP地址出现的次数
根据每个IP地址出现的次数进行一个降序排序
根据IP地址，调用GeoIP库获取IP所属国家
打印输出结果，每行的格式：[国家代码] IP地址 频率
package org.shirdrn.spark.job;
import java.io.File;
imp
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精选
2016-01-13 18:25:04
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