根据应用执行的3个阶段，不同执行模式下各个阶段的执行逻辑不相同，本文分析不同模式下的执行逻辑。Yarn-Client模式的执行流程Yarn的组成Yarn是hadoop自带的资源管理框架，它的设计思想是：YARN的基本思想是将资源管理和作业调度/监视的功能拆分为单独的守护程序。这个想法是拥有一个全局ResourceManager（RM）和每个应用程序ApplicationMaster（AM）。应用程
本篇文章属于阿里巴巴Flink系列文章之一。当提及大数据时，我们无法忽视流式计算的重要性，它能够完成强大的实时分析。而说起流式计算，我们也无法忽视最强大的数据处理引擎：Spark和Flink。Apache Spark自2014年以来迅速普及。它提供了一个适用常见数据处理场景的统一引擎，如批处理、流处理、交互式查询和机器学习。在某些情况下，它的性能是前一代Hadoop MapReduce的数
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2024-06-16 07:46:59
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Spark，是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。先了解一下大数据的整体架构 Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MLlib用于机器学习，Spark GraphX用于图
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2023-06-19 09:59:08
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一。RDD概念1.1。RDD概述1.1.1。什么是RDD RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上
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2024-08-06 14:02:25
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VLANVLAN技术是局域网中使用最广泛的技术之一，掌握其作用和基本操作是所有网络技术人员的必备技能。 1. VLAN的产生IEEE于1999年颁布了用于标准化VLAN实现方案的802.1Q协议标准草案。2. VLAN的作用隔离广播域，减小广播流量，提高网络性能。3. VLAN的实现把同一物理局域网内的不同用户逻辑地划分成不同的广播域，每一个VLAN都包含一组有着相同需求的计算机工作站
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2024-04-03 21:07:58
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一、spark概念官网描述： Apache Spark是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎。二、spark特点1、高速性 Apache Spark使用最先进的DAG调度程序、查询优化器和物理执行引擎，实现了批处理和流数据的高性能；运行速度是hadoop的100倍以上。2、易用性 Apache Spark程序可以使用java、scala、python、R、SQL语言开发，而且spark提供了超过8
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2023-08-13 22:05:55
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【简介】官网：http://spark.apache.org/spark是一个采用Scala语言进行开发，更快速更稳定的用于大规模数据处理的计算引擎。是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（即Hadoop、Spark、Storm）。 【特点】1、速度上，在内存中处理比Hadoop快100倍以上，在磁盘上处理hadoop块10倍以上，因为sa
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2023-08-29 08:50:27
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拓扑图：知识点 OSPF 6 类 LSA 类型 1 类 LSA（Router Link）：每台路由都只产生一条 1 类 LSA，只在区域内传递； 2 类 LSA（Router Link）：只在有 DR/BDR 选举的多路访问网络中产生，点到点或帧中继等没 有 DR/BDR 选举的网络不产生 2 类； 3 类 LSA（Router Link）：将区域内的 LSA 汇总和简化，并发往另一个区域，由 A
网络管理方便，VLAN的作用是可以隔离冲突域和广播域。如果一个局域网内有上百台主机，一旦产生广播风暴，那么这个网络就会被彻底的瘫痪。可以通过vlan划分广播域，这样使得广播被限制在每一个vlan里面，而不会跨VLAN传播。不同
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2020-04-13 17:50:23
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OSPF的主要作用
OSPF（Open Shortest Path First）是一种用于在IP网络中执行路由选择的动态路由协议。它是一个在大型企业网络和互联网服务提供商中广泛使用的协议，具有许多重要的作用。本文将介绍OSPF的主要作用及其对网络的影响。
首先，OSPF能够提供高效的路由选择。它通过使用链路状态数据库（LSDB）和Dijkstra最短路径算法，计算出网络中最优的路径。相比于传统
原创
2024-01-30 19:14:33
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在当前大数据处理和分析的领域，Apache Spark 是一个备受关注的开源框架。它提供了闪电般的处理速度和易用的编程模型，已经广泛应用于实时数据处理和机器学习等任务。然而，使用 Spark 过程中，常常会出现“Spark 主要”类型的问题，诸如作业性能不佳、内存溢出等。因此，对于这些问题的理解和解决，显得格外重要。
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flowchart TD
A[用户发起Spark
vlan作用
原创
2023-03-09 22:03:35
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\1·kafka整体数据流图 2·概念介绍 3·BrokerKafka通过zookeeper来指定一台Kafka broker为controller3.1·controller选举流程3.2·controller选举触发条件4·Topic4.1·创建创建topic的时候有两个参数很重要，partions和replication-factor创建命令：./bin/kafka-to
文章目录1. 什么是Spark2. 为什么要学习Spark3. Spark特点4. Spark体系结构5. Spark运行机制及原理分析 1. 什么是SparkApache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.我的翻译：Spark是一个针对大规模数据处理的统一分析引擎。Spark是一种快速、通用
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2023-06-19 06:21:50
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目录简介用途组成ECMAScript文档对象模型（DOM树）浏览器对象模型BOM位置head元素的script子元素body元素的script子元素外部JavaScript 简介JavaScript是一种浏览器脚本语言，特点有动态语言和解释执行两个，他除了名字之外，和Java没有多大关系。用途一般被用来执行以下操作：操作HTML 元素处理用户访问HTML元素的事件验证用户输入访问用户浏览器创建c
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2023-08-16 09:45:04
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一、WBS概述
WBS，即工作分解结构，是项目管理中一项至关重要的技术。它将项目整体分解为更小、更易于管理的组成部分，为项目的计划、执行和控制提供了坚实的基础。通过WBS，项目团队能够清晰地了解项目的全貌，确保每个工作环节都得到妥善安排和有效监控。
二、明确项目范围
WBS的主要作用之一是明确项目的范围。在项目管理过程中，范围蔓延是一个常见的风险，它可能导致项目成本超支和进度延误。通过创建
原创
2024-06-17 10:25:32
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[1 ]Spark的关键运算组件Spark的核心组件包括RDD、 Scheduler、 Storage、 Shuffle四部分： RDD是Spark最核心最精髓的部分，spark将所有数据都抽象成RDD。 Scheduler是Spark的调度机制，分为DAGScheduler和TaskScheduler。 Storage模块主要管理缓存后的RDD、 shuffle中间结果数据和broa
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2023-08-16 15:15:22
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摘要：spark的优势：（1）图计算，迭代计算（训练机器学习算法模型做广告推荐，点击预测，同时基于spark的预测模型能做到分钟级）（2）交互式查询计算（实时）spark的主要应用场景：（1）推荐系统，实时推荐 （2）交互式实时查询 spark特点：（1）分布式并行计算框架（2）内存计算，不仅数据加载到内存，中间结果也存储内存（中间结果不需要落地到hdfs） 还有一个特点：Spark在做Shu
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2023-08-03 19:42:52
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1.1spark简介1、Spark 是什么Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。AMPLab 开发以Spark 为核心的BDAS 时提出的目标是：one stackto rule them all，也就是说在一套软件栈内完成各种大数据分析任务
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2023-06-19 10:02:09
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文章目录一、什么是Spark？二、四大特性1.高效性2.易用性3.通用性4.兼容性三、Spark与Hadoop的区别四、生态圈五、基本架构六、运行流程1、整体流程2、四种运行模式七、运行架构特点1.Executor进程专属2.支持多种资源管理器3.Job提交就近原则4.移动程序而非移动数据的原则执行八、内存管理 一、什么是Spark？Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度
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2023-09-27 21:34:37
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