（一）概述前段时间公司规划了一个新的项目，我成了这个项目的负责人。在做技术选型时，有一个需求阻碍了前进的步伐。大概有十亿条数据，数据总量在六百G左右，这些海量的数据需要每天根据一定的逻辑计算得到几千万的值。当数据量达到这种程度时，Java应用已经无法支撑了，于是在技术选型时选中了大数据计算框架–Spark。（二）什么是SparkSpark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。主要
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2023-08-10 20:54:18
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大数据的处理怎么能变快一点，答案是请用spark，因为它是基于内存的，可以有效减少数据的落地次数。Spark性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。 Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的
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2023-10-03 20:05:19
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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)
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2024-02-20 21:39:51
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什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和
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2024-03-04 15:23:04
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Spark作为一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，在处理大规模数据集的时候，速度是非常重要的。Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算，因而更快。即使在磁盘上进行的复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。 1 Q：Spark做大规模高性能数值计算可以吗？A：Spark是高性能计算目前最佳的选择大
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2023-08-11 12:16:10
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工业和研究中数据的大幅增长为计算机科学带来了巨大的机会与挑战。由于数据大小超过了单台机器的能力，用户需要新的系统将计算扩展到多个节点。因此，针对不同计算工作负载的新集群编程模型已呈爆炸式增长。
图1
这些模型相对专业化。例如支持批处理的MapReduce，支持迭代图算法的Dreme。在开源Apache Hadoop堆栈中，类似Storm和Impala的系统也是特有的。即使在关系数
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2024-05-16 07:15:57
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一.spark是什么Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台，一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。可以理解spark是用来替代Hadoop中MapReduce而不是替代整个Hadoop，实际上在大部分应用中Spark运行在Hadoop的HDFS文件系统当中。但是Spark比MapReduce更高效。它可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应
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2023-09-30 11:59:35
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SPARK大数据的处理怎么能变快一点，答案是请用spark，因为它是基于内存的，可以有效减少数据的落地次数。Spark性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领
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2023-12-30 21:50:55
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前言继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。数据倾斜调优调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的
内容框架：大数据概览如何摆脱技术小白Spark SQL 学习框架EMR Studio 上的大数据最佳实践直播回放：扫描文章底部二维码加入钉群观看回放1大数据概览 大数据处理 ETL (Data → Data)大数据分析 BI (Data → Dashboard)机器学习 AI  
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2024-06-04 21:14:57
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本优化是生产环境下用Spark处理百亿规模数据的一些优化实战，并成功将程序的速度提升一倍（涉及到敏感信息本文在2018-07-04号将其删除，阅读上可能显得不完整）下面介绍一些基本的优化手段本文于2017-07-16号书写Spark任务优化本节主要从内存调优、高性能算子、数据结构优化、广播大变量和小表调优、动态并行度调优、Spark文件切分策略调优来介绍Spark处理大规模数据的一些优化实践。1
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2024-01-18 20:13:40
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电脑处理器哪个好用，对于电脑处理器的性能还是还是比较关心的，毕竟CPU性会直接影响我们的电脑性能，也可以最直接看出你的电脑好不好，玩游戏行不行。为此，这里小编特地为大家整理了一些篇关于电脑处理器的排行，大家不妨可以来看看啊~众所周知，中央处理器是一台计算机的运算核心和控制核心，处理器的好坏直接影响电脑的速度，那么我们在电脑组装时，如何选择一款比较好的台式机处理器品牌呢，CPU处理器什么牌子好？下面
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2024-01-12 06:09:44
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（1）什么是redis? Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。 (有空再补充，有理解错误或不足欢迎指正) （2）Reids的特点 Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每
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2023-09-19 16:36:36
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Spark的主要贡献在于，它提供了一个强大而且简单的API，能对分布式数据执行复杂的分布式操作。用户能够像为单机写代码一样开发Spark程序，但实际上程序是在集群上执行的。其次，Spark利用集群内存减少了MapReduce对底层分布式文件系统的依赖，从而极大地提升了性能。在分布式环境下，资源分配和分布的内容是由集群管理器来负责的。总的来说，在Spark生态系统中，主要关注三种类型的资源：磁盘存储
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2023-12-08 10:53:33
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通过使用queryRunner的查询方法，我们知道其使用了回调机制。下面就对其中的参数ResultSetHandler 的实现类进行不同的查询。ResultSetHandler 接口用于处理 java.sql.ResultSet，将数据按要求转换为另一种形式。ResultSetHandler 接口提供了一个单独的方法：Object handle
来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调
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2024-04-26 15:44:48
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基于spark学习一的补充spark是什么Hadoop的MapReduce框架类似，都是进行海量数据的处理，并行计算核心RDD数据存储在内存中，分区存储（partition）RDD之间是有依赖的 宽依赖：产生shuffle,数据会存储在磁盘中 窄依赖：不会产生shuffle这里所讲的shuffle和我们的MapReduce的shuffle过程，前面的Task数据将会被打乱，在分发给下一个stage
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2023-09-21 14:13:06
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在处理大规模数据时，Spark 可以帮助我们快速处理和分析数据。但由于数据量大、计算复杂度高，使用 Spark 时也容易遇到一些问题。以下是我在使用 Spark 处理大规模数据时遇到的一些踩坑经验和解决方案。1. 内存溢出由于 Spark 会将数据缓存在内存中进行计算，因此处理大规模数据时很容易出现内存溢出的问题。对此，可以通过以下方法解决：提高 Driver 和 Executor 的内存限制，以
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2023-08-05 00:08:45
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一、布隆过滤器(BloomFilter)如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路，存储位置要么是磁盘，要么是内存。很多时候要么是以时间换空间，要么是以空间换时间。在响应时间要求比较严格的情况下，如果我们存在内里，那么随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，以及
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2024-04-29 11:48:11
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Spark RDD详解与优化Spark的特性RDD的五大属性Spark的运行模式Spark提交模式RDD的shuffleRDD的广播变量RDD的stage及宽窄依赖和血统RDD的persist、cache与checkpointSpark分布执行时的序列化问题Spark常见JDBChbase on Spark和Spark on hbaseCassandra on SparkSpark on hive
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2023-12-18 15:44:38
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