RDD依赖分类宽依赖操作产生类似与MapReduce中shuffle的操作 – 子 RDD 的每个分区依赖于所有父 RDD 分区 – 对单个 RDD 基于 key 进行重组和 reduce ，如 groupByKey 、 reduceByKey – 对两个 RDD 基于 key 进行 join 和重组，如 join、窄依赖操作不会产生类似与MapReduce中shuffle的操作 – 子 RDD
Spark系列文章目录第一章 初识Spark 第二章 Spark-Core核心模型（一） 第二章 Spark-Core核心模型（二） 第三章 Spark-Core编程进阶（一） 第三章 Spark-Core编程进阶（二） 第四章 Spark-SQL基础（一） 第四章 Spark-SQL基础（二） 第五章 Spark-SQL进阶（一） 第五章 Spark-SQL进阶（二） 第五章 Spark-SQL
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2023-11-26 10:39:43
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Apache 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相对于Hadoop的优势Hadoop虽然已成为大数据技术的事实标准，但其本身还存在诸多缺陷，最主要的缺陷是其MapReduce计算模型延迟过高，无法胜任实时、快速计算的需求，因而只适用于离线批处理的应用场景。回顾Hadoop的工作流程，可以发现Hadoop存在如下一些缺点：磁盘IO开销大。每次执行时都需要从磁盘读取
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2023-10-27 14:41:02
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从MapReduce迁移到Spark：优势与挑战随着大数据处理需求的日益增长，数据处理框架也在不断演进。MapReduce作为一种经典的大数据处理模型，曾一度是大数据批处理的首选方案。然而，随着Apache Spark的兴起，越来越多的企业和开发者开始考虑从MapReduce迁移到Spark。本文将探讨这一迁移过程中的优势与挑战，并提供一些实践指导。一、优势速度提升：Spark以其基于内存的计算模
在利用Spark处理数据时，如果数据量不大，那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景。但是当数据量大的时候，就需要做一定的参数配置调整和优化，以保证业务的安全、稳定的运行。并且在实际优化中，要考虑不同的场景，采取不同的优化策略。1.合理设置微批处理时间在SparkSreaming流式处理中，合理的设置微批处理时间（batchDuration）是非常有必要的。如果batchDuration
1 概述官方网站 Spark Streaming是Spark core API的扩展，支持实时数据流的处理，并且具有可扩展，高吞吐量，容错的特点。 数据可以从许多来源获取，如Kafka，Flume，Kinesis或TCP sockets，并且可以使用复杂的算法进行处理，这些算法使用诸如map，reduce，join和window等高级函数表示。 最后，处理后的数据可以推送到文件系统，数据库等。 实
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2023-12-26 11:03:44
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在已经有了一定基础后，继续学习新东西的时候，最首先的就是弄清楚要学的东西能做什么，跟自己已有的知识有什么挂钩的地方。现在打算学习Spark，所以接下来会介绍Spark的最基础的入门。一、Spark有些什么？1.全面兼容Hadoop的生态系统的MapReduce框架（这可是分布式计算的基础啊）2.提供Scala、Java和Python的语言编程接口，总有一门语言适合你��（三门都不会就老实学一门吧）
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2023-08-12 13:01:26
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1. spark是什么Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.spark是针对于大规模数据处理的统一分析引擎spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算
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2023-09-03 21:49:16
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一、SPARK介绍： 1、Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 2、Apache Spark 所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架 3、简而言之为一个快速且通用的集群计算平台 二、SPARK的特点 1、spark是快速的spark扩充了流行的Mapreduce计算模型
spark是基于内存的计算（在计算中将中间产生的计算结果放在了内存中
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2023-08-08 09:48:26
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# Spark 广播变量的优点及使用示例
在大数据处理领域，Apache Spark是一种广泛使用的快速通用计算引擎。在Spark的操作中，常常会遇到需要将数据复制到各个节点以便于计算的情况。这时，广播变量（Broadcast Variables）就显得尤为重要。本文将为您详细介绍广播变量的优点，并提供相关的代码示例。
## 什么是广播变量？
广播变量是Spark提供的一种机制，用于将需要在
Spark是类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，也就是说spark是基于内存计算的，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法这里简单说一下对spark相对于mapreduce的优势：1.中间结果： 传统的MapReduce虽然具有自动容错、
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2023-09-27 14:14:40
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# Spark的优点解析及应用示例
在大数据处理的浪潮中，Apache Spark 作为一个高效的集群计算框架，因其高性能、易用性和丰富的生态系统而受到广泛关注。本文将探讨 Spark 的优点，并通过代码示例进行说明。
## Spark的优点
1. **高性能**
Spark 可以在内存中处理数据，相较于传统的 Hadoop MapReduce，Spark 可以将多次读取与写入磁盘
1.reduceByKey(func)功能： 使用 func 函数合并具有相同键的值。示例： val list = List("hadoop","spark","hive","spark")
val rdd = sc.parallelize(list)
val pairRdd = rdd.map((_,1))
pairRdd.reduceByKey(_+_).collect.foreach(p
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2023-07-14 16:41:41
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为什么要学习Spark？作为一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。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。优势如此明显的Spark，是不是要好好学习一下呢？ Q：学了Spark有什么用呢？A：首先说一下Sp
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2023-09-16 06:15:21
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Spark与Hadoop相比的优点4大特点首先，Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce 中计算结
原创
2022-07-18 15:15:52
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一.RDD是什么 RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。 在spark的源码里面我们可以看到，rdd是被abstract所修饰的，他是一个抽象类，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可并行计算的集合。 而在spark的工作流程中，RDD的主要作用是对数据进行结构的转换，在对RDD的方法源码中可以看到，方法传参
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2023-07-28 21:13:54
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System.Data.DataSet
[Visual Basic]<Serializable>Public Class DataSet Inherits MarshalByValueComponent Implements IListSource, ISupportInitialize, ISerializable[
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2023-09-12 11:24:40
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依赖注入是指在创建一个对象时，自动地创建它依赖的对象，并注入。大家都知道有三种途径来实现依赖注入，我这里总结一下这三种方式的优缺点： 1.构造方法注入:优点：在构造方法中体现出对其他类的依赖，一眼就能看出这个类需要其他那些类才能工作。脱离了IOC框架，这个类仍然可以工作，POJO的概念。一旦对象初始化成功了，这个对象的状态肯定是正确的。缺点：构造函数会有很多参数（Bad smell）。有
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2024-09-11 11:47:58
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在当今数据驱动的时代，Apache Spark已成为处理大规模数据集的热门选择。它不仅快速，而且灵活，支持多种数据源和应用场景。然而，Spark在实际应用过程中也面临着众多问题。本文将详细解析使用Spark数据处理的优点以及如何有效解决相关问题，确保您在数据处理过程中获得最佳性能。
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flowchart TD
A[用户提交数据处理任务] --> B{选择数据处理框架}
一提到大数据处理，相信很多人第一时间想到的是 Hadoop MapReduce。没错，Hadoop MapReduce 为大数据处理技术奠定了基础。近年来，随着 Spark 的发展，越来越多的声音提到了 Spark。什么是Spark？Spark相比Hadoop MapReduce有哪些优势?SparkSpark 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AMPL
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2024-02-23 11:06:04
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