Spark入门一、 学习目标目标1：熟悉Spark相关概念目标2：搭建一个Spark集群二、 Spark概述2.1什么是Spark(官网：http://spark.apache.org) Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，
本文主要从概要设计层面分析Spark集群核心组件交互执行全流程。结合之前的文章，大家已经了解Spark中的核心组件，包括：Driver、Executor、Task、SparkContext等，接下来我们通过下图，详细了解一下当应用程序通过spark-submit提交到集群后，其内部是如何通信并执行的。图1：核心组件执行全景当把包含具体算子逻辑的应用程序提交到集群中的某个节点时，节点服务会创建Dri
原创
2020-11-29 15:30:05
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本文主要从概要设计层面分析Spark集群核心组件交互执行全流程。结合之前的文章，大家已经了解Spark中的核
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2021-07-14 15:33:40
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# 图解Spark实现流程
## 1. 简介
在开始实现“图解Spark”之前，我们需要先了解一下Spark的基本概念和工作原理。
Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了高效的数据处理和分析能力。它的核心是基于内存的计算模型，能够在内存中进行快速的数据处理，从而大大提高了计算效率。
Spark的核心概念是RDD（Resilient Distributed Datasets），它是一个
原创
2023-11-16 15:41:42
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# Spark的Checkpoint图解
Spark是一种快速、通用的集群计算系统，支持大规模数据处理。在Spark中，Checkpoint是一种重要的机制，用于在计算过程中保存中间结果，以便于容错和优化性能。本文将通过图解的方式介绍Spark的Checkpoint机制，并给出代码示例。
## 什么是Checkpoint
在Spark中，Checkpoint是一种持久化RDD的机制，通过将R
原创
2024-05-09 05:05:05
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一、Spark与MapReduce的区别Spark把运算中数据放到内存中，迭代计算效率会更高；MR的中间结果需要落地磁盘，所以大量的磁盘IO操作（瓶颈），会影响性能Spark采用RDD实现高容错。RDD（Resillient Distributed Dataset）即弹性数据集，分布式存在在集群节点内存中。Spark提供transformation和action两大类多功能API，另外还设计流式处
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2024-05-31 10:40:26
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# 如何实现Spark组件图解
欢迎来到这篇关于如何实现“Spark组件图解”的教学文章。在这篇文章中，我们将从头开始，带你逐步了解如何创建一个简单的Spark组件图解。在整个过程中，我们会使用一些代码、图表和流程图来帮助你理解。
## 整体流程
在开始编码之前，让我们看一下整个项目的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-09-08 05:30:59
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# Spark RDD 图解及代码示例
在大数据处理中，Apache Spark因其高效的数据处理能力而备受关注。Spark的核心数据结构是弹性分布式数据集（RDD），它允许用户在分布式环境中进行并行计算。本文将通过关系图和代码示例来详细介绍Spark RDD的概念和使用。
## 什么是 RDD？
RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark的基本抽象，代
原创
2024-09-28 05:26:57
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# 如何实现“图解Spark算子”
在进行数据处理和分析的过程中，Apache Spark作为一个强大的大数据处理平台，提供了多种算子（transformation和action）来处理数据。本文旨在帮助刚入行的小白开发者了解如何通过图示化的方式，来展示Spark中的算子。我们将通过一个井然有序的流程，逐步实现这个目标。
## 一、实现流程
下表总结了实现“图解Spark算子”的基本流程：
原创
2024-09-26 08:42:17
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安装sbt本文方法有些繁琐，可以查看github最新更新：用sbt编译spark源码
linux版本：CentOS6.7
sbt: 0.13.9Spark中没有自带sbt，需要手动安装sbt，我的方法是下载sbt-launch.jar，然后将源改为国内源（aliyun），我选择将sbt安装在/usr/local/sbt中。$sudo mkdir /usr/local/sbt
$sudo ch
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2024-06-05 13:38:08
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1 Standalone 架构Standalone模式是Spark自带的一种集群模式，不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境，Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于实际的大数据处理。StandAlone是完整的Spark运行环境，其中：Master角色以Master进程存在, Worker角色以Worker进程存在，D
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2023-10-29 07:45:17
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sparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，
Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，
因此
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2023-11-24 21:32:48
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基本概念这里所说的核心角色，是指如Master、Worker、Client等，这类在各自的进程中需要初始化一个新的RpcEnv环境的角色，他们同时负担了同进程内其它RpcEndpoint与远程端点的RPC消息交互。所有这些核心角色的创建流程大体相同，只是具体处理消息的方法不同，因此这里以Client为例，浅析其创建时细节。RpcEnv不论Driver进程、Master进程、Worker进程等，但凡
一、Spark集群角色当Spark Application运行在集群上时，主要有四个部分组成1.Driver是一个JVM Process进程，编写的Spark应用程序就运行在Driver上，由Driver进程执行2.Master（ResourceManager）是一个JVM Process进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责3.Worker（NodeManager）是一个JVM
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2023-07-12 11:02:31
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一、概述 GraphX 是 Spark 四大核心组件之一，它也是使用 Spark 作为计算引擎的，GraphX 是用于图形和图形并行计算的组件，实现了大规模图计算的功能。GraphX 的出现使 Spark 生态系统变得更加完善和丰富，同时它能够与 Spark 生态系统的其它组件天然融合，再加上它强大的图数据处理能力，在业届得到了广泛的运用。 在高层次上，GraphX 通过引入一个新的图形抽象来
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2023-11-29 14:10:00
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# Redis集群：图解与实例
Redis是一个基于内存的高性能键值存储数据库，常用于缓存、会话管理、消息队列等。为了提高Redis的可用性和性能，可以通过搭建Redis集群来实现数据的分布式存储和负载均衡。本文将通过图解和代码示例介绍Redis集群的搭建和工作原理。
## Redis集群架构
Redis集群采用分区（sharding）的方式存储数据，将数据分散存储在多个节点中，从而提高系统
原创
2024-05-28 03:50:03
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1、Spark自带的集群模式对于Spark自带的集群模式，Spark要先启动一个老大（Master）,然后老大Master和各个小弟（Worker）进行通信，其中真正干活的是Worker下的Executor。关于提交任务的，需要有一个客户端，这个客户端叫做Driver.这个Driver首先和Master建立通信，然后Master负责资源分配，然后让Worker启动Executor,然后Execut
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2023-11-06 23:27:06
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大家好，我是大D。今天给大家分享一篇 Spark 核心知识点的梳理，对知识点的讲解秉承着能用图解的就不照本宣科地陈述，力求精简、通俗易懂。希望能为新手的入门学习扫清障碍，从基础概念入手、再到原理深入，由浅入深地轻松掌握 Spark。1、初识 SparkSpark不仅能够在内存中进行高效运算，还是一个大一统的软件栈，可以适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景。 背景 Spark作为一个用来
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2023-08-08 14:10:04
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RDD算子大全，你想要的我都有一 转换算子TransformRDDSCparallelizetextFilefiltermapValuedistinctunion/++intersectionsubtractcartesiantoDebugStringdependencies二 动作算子ActionRDDfirsttakecollectcountcountByKey&collectAsM
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2023-09-17 07:55:16
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一、单选1、Spark 的四大组件下面哪个不是 （ D ）A、Spark Streaming B、Mlib C、GraphxD、Spark RSQL and DataFramesSpark StreamingMLlib (machine learning)GraphX (graph)是spark的四大组件2、Spark 支持的分布式部署方式中哪个是错误的==（ D ）==A、standalone
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2023-10-14 09:32:53
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