目录一、认识 Spark1.1、Spark 特点1.1.1、快速1.1.2、易用1.1.3、通用1.1.4、多种运行模式1.2、Spark 与 MapReduce 比较1.2.1、易用性1.2.2、效率1.2.3、任务启动开销1.3、Spark 技术栈1.3.1、Spark Core1.3.2、Spark SQL1.3.3、Spark Streaming1.3.4、Spark GraphX1.3
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2023-08-16 06:33:57
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介绍Spark是一个开源分布式计算框架，可以进行批处理和流处理计算。相对于其他分布式计算框架，它有几个特点： 1、快。Spark是基于内存进行计算的，官方宣称计算速度比MapReduce快100倍 2、易用。提供了Java、Python、Scala、R等多种语言支持，也支持SQL交互方式 3、全面。Spark包含了多种计算库，有Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、Gra
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2023-08-30 17:50:46
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Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展计算能力。Spark可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器)上运行，所以Spark应用既能够适应专用集群，又能用于共享的云计算环境。Spark运行时架构Spark在分布式环境中的架构如下图：在分布式环境下，Spark集群采用的是主/从结构。在Spa
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2023-08-15 16:40:15
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Spark简述Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台。它立足 于内存计算，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。 特点： 1、轻 Spark 0.6核心代码有2万行，Hadoop1.0为9万行，
原创
2022-02-17 17:53:52
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Spark简述
Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台。它立足 于内存计算，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。 特点： 1、轻 Spark 0.6核心代码有2万行，Hadoop1.0为9万行，2.0为22万行。
2、快 Spark对小数据集能达到亚秒级的廷迟，这对于Hadoop MapReduce是无法想象的（由于”心跳”间隔机制，仅
原创
2021-07-09 10:38:27
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Spark简述Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台。它立足 于内存计算。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。 特点： 1、轻 Spark 0.6核心代码有2万行，Hadoop1.0为9万行，2.0为22万行。2、快 Spa...
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2016-01-23 12:23:00
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Spark基本架构及原理 Spark(一): 基本架构及原理 Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是： 因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运
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2019-01-10 15:43:00
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Spark基本架构图如下：Client：客户端进程，负责提交作业。Driver：一个Spark作业有一个spark context，一个Spark Context对应一个Driver进程，作业的main函数运行在Driver中。Driver主要负责Spark作业的解析，以及通过DAGSchduler划分stage，将Stage转化成TaskSet提交给TaskSchedule
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2023-06-11 15:23:07
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文章目录Spark系统架构Spark运行模式Spark运行流程 Spark系统架构系统架构图ClusterMaster节点：ClusterMaster是整个Spark集群的核心，在集群中所处的地位与HDFS集群中的NameNode节点的地位类似。ClusterMaster节点并不执行实际的计算任务，而是负责管理整个集群的计算资源，这里所说的计算资源是指除ClusterMaster节点外其他物理主
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2023-07-12 13:24:19
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Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的，运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度，分发以及监控的计算引擎。Sark核心引擎有着速度快和通用的特点，因此Spark支持为各种不同应用场景专门设计的高级组件，这些组件关系密切并且可以互相调用。Spark各组件密切结合的设计原理的优点：软件栈中所有的
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2023-06-11 15:22:47
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Spark发布了多个基于RDD功能编写的应用库Spark Core：包含Spark的基本功能，包含任务调度，内存管理，容错机制等，内部定义了RDDs(弹性分布式数据集)，提供了很多APIs来创建和操作这些RDDs。为其他组件提供底层的服务。Spark SQL：Spark处理结构化数据的库，就像Hive SQL,Mysql一样，企业中用来做报表统计。Spark Streaming：实时数据流处理组件
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2023-08-09 22:50:54
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文章目录一、Spark是什么二、运行架构三、核心组件3.1、Driver3.1、Executor3.2、Master&Worker3.3、ApplicationMaster四、核心模块五、核心概念5.1、Executor5.2、并行度（Parallelism）5.3、有向无环图（DAG）六、提交流程6.1、Yarn Client模式6.2、Yarn Cluster模式 一、Spark是什
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2023-08-16 06:34:17
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Spark核心组件1、Driver我们编写的Spark程序就在Driver上
Spark集群节点之一，就是你提交的Spark程序的机器 2、MasterMaster是个进程
Master其实主要负责资源的调度和分配，还有集群的监控，等职责 3、WorkerWorker是个进程
主要是负责是2个：一个是用自己的内存，存储RDD的某个或者某些pardition。
另一个是启动其他进
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2023-06-11 15:25:43
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1. RDD有哪些特性？2. 如何理解Application、Job、Stage、TaskSet以及Task？3. Spark如何实现可插拔式的资源管理模块？4. Spark如何实现RPC通信模块？5. 启动Standalone集群的流程是怎样的？6. Spark集群
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2023-08-11 11:07:54
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Spark 概述Apache Spark是一个快如闪电的统一的分析引擎（仅仅是一款分析引擎，不提供存储服务）。快：相比较于上一代离线框架MapReduce（磁盘）而言Spark基于内存计算较快。统一：Spark提供统一API访问接口实现批处理、流处理、SQL、Machine Learinng、图形关系分析等。Spark快的原因使用先进的DAG（有向无环图）设计。MapReduce：矢量计算起点（M
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2023-09-26 19:01:52
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Spark设计理念和基本架构
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2021-07-23 18:45:18
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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 Nod
原创
2022-12-10 07:45:25
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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A的...
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2023-09-25 09:20:41
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2023-07-26 20:51:54
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一、体系架构虽然Android系统非常庞大且错综复杂，需要具备全面的技术栈，但整体架构设计清晰。Android底层内核空间以Linux Kernel作为基石，上层用户空间由Native系统库、虚拟机运行环境、框架层组成，通过系统调用(Syscall)连通系统的内核空间与用户空间。对于用户空间主要采用C++和Java代码编写，通过JNI技术打通用户空间的Java层和Native层(C++/C)，从而
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2023-08-30 16:03:05
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