基本概念 在spark程序中，推测任务是指对于一个stage里面拖后腿的task，会在其他节点的Executor上再次启动这个task，如果其中一个task的实例运行成功者将这个最先完成的task的计算结果，同时会干掉其它Executor上运行的实例。默认情况下推测执行时关闭的。 开启推测的优点： 解决慢task
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2023-08-11 19:09:44
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第1章 Spark Streaming概述
1.1 Spark Streaming是什么
Spark Streaming用于流式数据的处理。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保
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2024-01-24 12:02:57
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一、Spark SQL是什么？1、Spark SQL是Spark套件中的一个模块，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。2、Spark SQL的特点：(1) 和Spark Core的无缝集成，我可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来实现我的逻辑(2) 统一的数据访问方式，Spark SQL提
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2023-11-01 22:51:55
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一、Spark SQL是什么？1、Spark SQL是Spark套件中的一个模块，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。2、Spark SQL的特点：(1) 和Spark Core的无缝集成，我可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来实现我的逻辑(2) 统一的数据访问方式，Spark SQL提
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2023-11-01 22:51:55
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资料中：Spark 中最基本的数据抽象是 RDD。RDD：弹性分布式数据集 (Resilient Distributed DataSet)。RDD的三个特性：分区，不可变，并行操作。• RDD 是 Spark 的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用,实现了以操作本地集合的方式 来 操作分布式数据集的抽象实现 • RDD 是 Spark 最核心的东西,它表示已被分区,不可变的并能 够被并行操作的数据
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2024-01-28 02:49:43
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Spark-SQLSpark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。 与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和DatasetAPI。当计算结
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2023-11-25 11:09:20
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RDD（分布式数据集），是spark最基本的数据抽象。一、RDD特点RDD的源码注释如下：Internally, each RDD is characterized by five main properties:
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* - A list of partitions
* - A function for computing each split
* - A list of dependen
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2023-12-21 10:10:43
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RDD概念RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。在之前学习MR的过程中对数据是没有进行抽象
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2024-01-06 09:18:14
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目录整体流程数据抽象总结整体流程Spark Streaming中，会有一个接收器组件Receiver，作为一个长期运行的task跑在一个Executor上。Receiver接收外部的数据流形成input DStream DStream会被按照时间间隔划分成一批一批的RDD，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。时间间隔的大小可以由参数指定，一般设在500毫秒到几秒之间。对DStrea
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2024-01-10 18:09:20
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第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark
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2023-12-13 19:43:04
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XY个人记SparkSQL是spark的一个模块，主入口是SparkSession，将SQL查询与Spark程序无缝混合。DataFrames和SQL提供了访问各种数据源（通过JDBC或ODBC连接）的常用方法包括Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON和JDBC。您甚至可以跨这些来源加入数据。以相同方式连接到任何数据源。Spark SQL还支持HiveQL语法以及Hive SerDe
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2023-11-21 21:32:39
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Spark是基于内存计算的集群计算系统，非常适合于迭代运算的机器学习方法实现。作为一个数据挖掘的专业人员，不容错过此等神器，下面我们就来简单地体验一下Spark。什么是RDD RDD（弹性分布式数据集）是Spark的最基本抽象，是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，
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2023-12-14 22:11:49
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# 使用Spark SQL实现数据抽象的流程
在处理大规模数据时，Apache Spark 提供了强大的数据处理能力，而 Spark SQL 作为其中一部分，更是帮助我们以 SQL 语法对数据进行查询和分析的重要工具。本文将为刚入行的小白介绍如何在 Spark SQL 中实现数据抽象的过程，并附上相应的代码示例和流程图。
## 流程概述
以下是实现 Spark SQL 数据抽象的主要步骤：
Spark运行架构： Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster Manager）、运行作业任务的工作节点（Worker Node）、每个应用的任务控制节点（Driver）和每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor） 与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark所采用的Executor有两个优点：一是利用多线程来执行具体的任务（Hadoop
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2023-07-21 19:46:10
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文章目录核心组件核心概念提交流程 核心组件 Spark框架可以大致分三个部分：第一部分： Driver + Executor ，任务执行和调度第二部分： Master + Worker ，Saprk自身的资源调度框架，只有Standalone模式下才有Master和Worker.第三部分： Cluster Manager ，集群管理中间件，协调任务的调度Application：Spark应用程序
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2023-09-15 21:42:31
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# Spark Core 分析json数据实现教程
## 整体流程
在这个任务中，我们将使用Spark Core来分析json数据。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 初始化Spark Session |
| 步骤二 | 读取json数据 |
| 步骤三 | 处理json数据 |
| 步骤四 | 分析数据 |
| 步骤五
原创
2024-05-01 06:26:58
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# Spark Core: 解放大数据处理的核心引擎
## 引言
在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了企业和组织中无法忽视的重要资源。处理海量数据需要强大的计算能力和高效的分布式处理框架。Apache Spark就是应运而生的一款分布式计算引擎，它提供了强大的数据处理能力和丰富的API，使得开发人员能够灵活地进行大数据分析和处理。
在本文中，我们将重点介绍Spark Core，这是Spar
原创
2023-11-18 15:39:02
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(1)RDD的介绍 RDD(ResilientDistributedDataset)叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变（RDD中的数据，不能增删改），可分区、元素可并行计算的集合。 具有数据流的模型的特点，自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显示的将工作集缓存在内存中。后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。 RD
原创
2019-01-03 10:53:19
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大数据作为当下做火热的新科技，其内容受到了来自各个领域的关注。在大数据的内涵中sapr是无法避免的重点，那么对于spark core你了解多少呢？其实，spark core包括各种spark的各种核心组件，它们能够对内存和硬盘进行操作，或者调用CPU进行计算。毕竟，SparkCore是Apache Spark的核心，是其他扩展模块的基础运行时环境，定义了RDD、DataFrame和DataSet。
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2023-10-03 11:30:44
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SparkCore是Spark计算引擎的基础，后面的sparksql以及sparkstreaming等，都是基于SparkCore的。这里笔者就开始详细的介绍SparkCore。如果要介绍SparkCore，必须详细介绍一下RDD。一、RDD编程RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素
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2023-08-27 21:13:33
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