Worker Worker是一个基于AKKA Actor 的Actor模型，和Master，Driver，进行通信的时候 都是通过在receiver方法中进行样例类的时间匹配，支持Worker同时实现了ActorLogReceive的trait，ActorLogReceive里面复写receive方法，对子类暴露出receiveWithLogging方法，worker只需要复写这个方法就可以了，
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2024-09-12 22:22:49
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RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。创建RDD的两种方式：并行化驱动程序中的现有数据；引用外部存储系统中的数据集。并行化集合要创建并行化集合，在驱动程序中现有的集合上调用SparkContext的parallelize方法。复制集合的每个元素以形成可以并行操作的分布式数据集。%Spark
val info=Ar
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2024-09-11 21:00:18
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# Spark 的底层是 Hadoop 吗？
在大数据处理的世界里，Apache Spark 和 Apache Hadoop 是两大重要的技术框架。对于刚刚入行的小白来说，理解它们之间的关系对于日后的开发非常关键。那么，Spark的底层真的是Hadoop吗？本文将通过具体流程、代码示例和图示，帮助你理解这两者之间的关系。
## 一、整个流程
我们可以将整个流程概括为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-26 07:34:55
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一、Spark概述1.1、Spark是什么 Spark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。1.2、Spark和Hadoop1.2.1、从时间来看Hadoop:2013年10月发布2.X（YARN）版本；Spark：2013年6月，Spark成为Apache基金会下的项目。1.2.2、从功能上来看hadoopHadoop是用Java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运
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2023-09-16 21:01:28
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出色的用户体验有三个特征：速度快、响应及时以及无缝。下面的信息帮助你的应用如何能够在Android上实现这些特征。 一、速度快 你不能假设手机与桌面系统和服务器一样提速，更多的是你要关注你的代码是否高效。 编写高效的Android代码，应遵循两个原则： 不要做不必要的事 不要分配不必要的内存 以下是一些达到此目标的小技巧（有一些技巧是与oo的原则冲突，斟酌使用场景）：
首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：MR是基于进程，spark是基于线程Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束所以，spark比M
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2023-08-11 23:35:57
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MRShuffle 和 SparkShuffle 机制和原理分析MR的ShuffleShuffle是什么？（以下部分图片来自于网络，侵删）Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？ 我
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2023-12-13 18:42:50
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前言： spark/mr作业在执行过程中，数据重排的过程，主要发生在mr的话，就在map输出和reduce输入的过程，如果在spark就发生在窄依赖阶段和宽依赖阶段。 shuffle操作是分布式计算不可避免的一个过程，同时也是分布式计算最消耗性能的一个部分。一、spark shuffle发展和执行过程在spark中由于不同的ShuffleManager的的配置，会造成shuffle执行的流程不一样
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2024-04-11 12:05:04
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1.什么是Spark？与MR的区别？ Spark是开源的通用的计算框架，目的是为了使数据分析更快。MR也是计算框架。 区别？ &nbs
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2023-11-25 09:17:46
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Shuffle简介Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。在shuffle之
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2024-01-13 13:46:06
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在大数据相关的面试中，经常会遇到了一个经典的问题：请说说Spark与Hadoop MR的异同？虽然你有可能过关了，但是由于现场发挥的原因，看了这篇文章你还可以答得更好，就在这里总结一下这个问题。首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：1、spark把运算的中间数据存放在内存，迭代计
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2024-01-12 14:56:24
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资源粒度MR是基于进程，MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束spark是基于线程，Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的所以，spark比MR快的原因也在这，MR启动就需要申请资源，用完就销毁，但是spark把进程拿到以后，这个进程会一直存在，即使没有job在跑，所以后边的job可以直接
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2023-06-11 15:22:56
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MapReduce SparkShuffle后续优化方向通过上面的介绍，我们了解到，Shuffle过程的主要存储介质是磁盘，尽量的减少IO是Shuffle的主要优化方向。我们脑海中都有那个经典的存储金字塔体系，Shuffle过程为什么把结果都放在磁盘上，那是因为现在内存再大也大不过磁盘，内存就那么大，还这么多张嘴吃，当然是分配给最需要的了。如果具有“土豪”内存节点，减少Shuffle IO的最有效
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2024-01-11 23:05:37
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1.复习：MR的shuffle在MR中，shuffle分为两个阶段，分别为shuffle write 和 shuffle read 在shuffle writer阶段，会有 写数据-聚合-排序-写磁盘（产生磁盘小文件）-归并排序，合并成大文件 在shuffle read阶段，拉取数据写入内存-排序-溢写-合并分组在MR中，排序的是强制的，为了后续的分组2.Spark shuffle:分为两种，Ha
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2024-01-11 20:41:25
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Spark Shuffle和Mapreduce Shuffle的区别MR ShuffleMR shuffle Spark Shuffle中包括Hash Shuffle（优化和未优化）、sortShuffle、BypassMergeSortShuffleMR Shuffle包括Map Shuffle和Reduce Shuffle//MR Shuffle
Map端Shuffle从Map方法之后开始：环
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2023-08-29 14:18:21
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Spark架构1.什么是SparkSpark是基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎2.相对于mr，为什么要选择用Spark快速：Spark是基于内存的，而mr是基于磁盘的，与mr相比，Spark基于内存的运算时mr的100倍，基于内存的运算也要快10倍以上易用：Spark支持Scala、R、Java、Python在使用层面，Spark有封装好的函数，也就是算子，而mr并没有那么完善mr只有
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2023-12-31 21:45:46
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2.1.6、Shuffle2.1.6.0 Shuffle Read And Write MR框架中涉及到一个重要的流程就是shuffle,由于shuffle涉及到磁盘IO和网络IO，所以shuffle的性能直接影响着整个作业的性能。Spark其本质也是一种MR框架，所以也有自己的shuffle实现。但是和MR中的shuffle流程稍微有些不同(Spark相当于Mr来说其中一些环节是可以省略的)，
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2023-11-24 08:54:33
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摘要四个部分, 难度递增
Spark基础
RDD基础
job的生成和提交常用算子, 重点在于Action和Transformation算子的区分, 以及是否触发shuffle
概述Spark特点速度快. 以Hadoop的MapReduce为基准, Spark比MR快100倍易用. 提供了Java, Scala, Python的API, Python和Shell的交互式界面, 80多种算子通用. 批
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2024-08-06 21:11:15
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个人理解（嘿嘿嘿，不考虑阅读效果了）shuffle分为map端shuffle和reduce端shuffle。 map端并不是处理一点写一点，而是先将处理的数据写入到环形缓冲区，缓冲区默认大小为100M，阈值默认为0.8，也就是说当阈值达到0.8即80M时，开始将数据以轮询方式写入到本地spll磁盘。如果缓冲区写入数据达到100M时，则将map暂时阻塞，等待缓冲区写出。在缓冲区写到磁盘前，先将其数
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2024-01-13 20:59:48
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一、简介1、概述Impala是Cloudera公司推出，提供对HDFS、Hbase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能。•基于Hive使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点impala使用hive的元数据, 完全在内存中计算•是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎2、Impala的特点impalak快的原因：1、2、3、61、基于内存进行计算，能够对PB级数据进行
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2023-12-06 16:26:40
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