Spark基本工作原理Spark基本工作原理分布式首先我们在本地上编写spark程序，然后必须在某台能够链接spark的机器上提交该spark程序然后spark集群从hadoop：HDFS、Hive上面读取数据，分布在spark的节点上对节点上的数据进行处理，处理后的数据，可能会移动到其他节点中主要基于内存数据都是存到各个节点的内存中所有的计算操作都是针对多个节点上的数据，进行并行计算操作迭代式计
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2023-06-21 20:37:00
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Spark基本原理Spark概述Scala简介Spark与Hadoop的对比Spark运行架构基本概念架构设计Spark运行基本流程RDD的设计与运行原理RDD概念RDD主要属性1.数据的分区列表2.计算每个分区的函数3.与其他RDD之间的依赖4.优先列表位置5.分区策略6.RDD的两类操作6.RDD的常见转换操作7.RDD的依赖关系8.RDD的容错机制： Spark概述Spark由AMP实验室
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2023-07-10 15:03:49
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Spark 学习: spark 原理简述主要介绍下自己在学习 spark 当中的一些理解和学习过程中踩到的坑，对 spark 时间效率优化的点做个总结，各位大佬轻拍。 # Spark 原理简述Spark 是使用 scala 实现的基于内存计算的大数据开源集群计算环境.提供了 java,scala, python,R 等语言的调用接口. 1 引言1.1 Hadoop 和 Spar
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2023-07-18 22:36:52
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Spark运行原理spark是一个分布式，基于内存的适合迭代计算的大数据计算框架。基于内存，在一些情况下也会基于磁盘，spark计算时会优先考虑把数据放到内存中，应为数据在内存中就具有更好的数据本地性；如果内存放不下时，也会将少量数据放到磁盘上，它的计算既可以基于内存也可以基于磁盘，它适于任何规模的数据的计算。Spark想用一个技术堆栈解决所有的大数据计算问题。大数据计算问题主要包括：交互式查询（
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2023-08-10 20:16:45
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1. Spark运行基本流程构建Spark Application的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源；资源管理器分配Executor资源并启动Executor，Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上；SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解
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2023-08-08 17:11:32
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spark 生态及运行原理Spark 特点运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存中读取，速度可以高达100多倍。适用场景广泛 => 大数据分析统计，实时数据处理，图计算及机器学习易用性 => 编写简单，支持80种以上的高级算子，支持多
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2023-12-20 21:17:56
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Spark概述Spark简介：Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。2013年Spark加入Apache孵化器项目后发展迅猛，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（Hadoop、Spark、Storm）。Spark在2014年打破了H
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2023-08-08 11:31:33
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1·，运行原理看个流程图：解说就是：1，构建spark Application运行环境2，sparkcontext向资源管理器注册3，sparkContext向资源管理器申请运行Executor(执行器）4，资源管理器分配executor5,资源管理器启动executor6,executor发送心跳至资源管理器7，sparkContext构建DAG图8，将DAG图分解成stage(taskSet)
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2024-02-22 12:11:21
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一. RDD设计背景 程序运行阶段会涉及很多迭代算法, 这些场景的共同之处是, 不同计算阶段会重用中间结果, 即一个阶段的输出作为下一个阶段的输入. MapReduce在处理这种情况的时候更多的是把中间结果写入到HDFS中, 这种操作会带来大量的数据复制, 磁盘IO和序列化开销. RDD就是为了满足这种需求出现的, 它提供一个抽象的数据架构,
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2024-07-01 17:12:22
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需要多看几遍！！！Spark 基本工作原理：分布式主要基于内存（少数情况基于磁盘）迭代式计算Spark 工作流程客户端 (Client)，我们在本地编写了 spark 程序，然后你必须在某台能够连接 spark 的机器上提交修改 spark 程序。Spark 集群：程序提交到 spark 集群上运行，运行时先要从 Hadoop Hdfs Hive 上读取数据，读取到的数据存储在不同的节点上，称之为
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2023-08-11 14:12:17
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## Spark Count原理科普
Spark Count是一种基于分布式计算框架Spark的计数算法，用于统计数据集中的元素个数。Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它支持在内存中高效地处理大规模数据集。Spark Count算法能够利用Spark的并行计算能力，在集群中同时处理数据，实现高效的计数操作。
### 算法原理
Spark Count算法的原理非常简单，它利用
原创
2024-07-06 04:19:07
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MapReduce VS Spark目前的大数据处理可以分为以下三个类型：复杂的批量数据处理（batch data processing），通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间；基于历史数据的交互式查询（interactive query），通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间；基于实时数据流的数据处理（streaming data processing），通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。大数据
Spark是什么Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用分布式并行计算框架。Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但和MapReduce 的最大不同之处在于Spark是基于内存的迭代式计算——Spark的Job处理的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，除此之外，一个MapReduce 在计算过程中只
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2023-08-08 11:22:41
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一、receiver模式receiver模式原理图receiver模式理解： 在SparkStreaming程序运行起来后，Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据。数据会被持久化，默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改。receiver task对接收过来的数据进行存储和备份，这个过程会有节点之间的数据传输。备份完成后去zo
Spark原理详解Spark优势高效性 MapReduce将中间计算结果放入到磁盘当中，但Spark采用内存存储的方式来储存中间计算结果，IO操作大大减少，同时并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，MapReduce使用进程的方式维护Task，但Spark使用线程的方式启动维护Task。易用性 MapReduce只有Map与Reduce两种算子，Spark提供了超过80种Transfo
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2023-09-25 10:39:42
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一、Spark的简介1.1 什么是Spark Spark是加州大学佰克分校（UC Berkeley AMP） 开发的一站式通用大数据计算框架。spark的核心技术弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets,RDD）,提供比Hadoop更加丰富的MapReduce模型，Spark中Job的中间输出和结果可以保存在内存中，可以基于内存快速的对数据集进行多次迭
原创
2021-03-07 20:31:25
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原理剖析SparkSQL工作原理剖析.png 执行计划 只要是在数据库类型的技术里面，比如传统的MySql、Oracle等，包括现在大数据领域的数据仓库，比如Hive，它的基本的SQL执行的模型，都是类似的，首先都是要生成一条SQL语句的执行计划 比如，select name from students => 从哪里去查询，students表，在那个文件里，从文件中查询哪些数据，比
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2023-08-13 20:50:46
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在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。Spark的这种学术基因，使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。无论是性能，还是方案的统一性，对比传统的Hadoop，优势都非常明显。Spark提供的基于RDD的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processin
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2023-08-08 11:31:55
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一.Performance 作者开篇就声明本书的一些方法并不适用所有情况。某些方法只在特定的数据量或者key分布有用。一个简单的例子是,当我们使用groupByKey时很容易就造成内存异常问题，但是对于一些有少量重复数据的情况，使用本书一些方法的效果比起使用这个算子，速度是一样的。所以理解数据结构，以及Spark如何与数据交互，是解决复杂问题的关键。&nbs
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2024-02-19 14:09:47
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1、Spark基本特性¶
1.高效性。Spark是基于内存的计算框架，数据处理过程中是将中间数据集放到内存中，运行速度提高100倍。2.通用性。Spark提供了统一的解决方案。Spark Core提供内存计算框架、SparkStreaming的实时处理应用、Spark SQL的即时查询、MLlib的机器学习和GraphX的图处理，能够无缝的集成并提供一站式解决平台。3.兼容
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2023-05-26 14:19:30
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