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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spark应用涉及的一些基本概念：1.mater:主要是控制、管理和监督整个spark集群2.client：客户端，将用应用程序提交，记录着要业务运行逻辑和master通讯。3.sparkContext：spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个work node上的Executor。主要是一些记录信息，记录谁运行的，运行的情况如何等。这也是为什么编程的时候必须要创建一个sparkC
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2023-08-08 11:29:09
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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，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spa
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2024-07-21 08:04:43
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1.Spark是用于大数据处理的集群计算框架，它不以MapReduce作为执行引擎，而是使用自己的分布式运行环境在集群上工作，可以在YARN上运行并与HDFS配合。Spark最突出的特点是能将作业与作业之间产生的大规模中间工作数据集存储在内存中，在性能上超过中间数据也在磁盘读写的MapReduce一个数量级。从Spark中可以提升性能最大的是迭代算法（对一个数据集重复应用某函数）和交互式分析（用户
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2024-05-10 01:16:16
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Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统。 它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持通用执行图的优化引擎。 它还支持一组丰富的高级工具，包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL，用于机器学习的MLlib，用于图形处理的GraphX和Spark Streaming。Spark优点：减少
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2024-05-29 12:27:43
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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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所谓表驱动法(Table-Driven Approach),简单讲是指用查表的方法获取值。表驱动是将一些通过较为复杂逻辑语句来得到数据信息的方式，通过查询表的方式来实现，将数据信息存放在表里。对于消除长的switch-case和if-else-if语句来说很有效，比如下面的代码：string GetDayName(int day)
{
string dayName;
if(day==1)
{
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2024-10-14 10:09:19
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spark的架构角色Master角色, 管理整个集群的资源Worker角色, 管理单个服务器的资源Driver角色, 单个Spark任务在运行的时候的工作Executor角色,单个任务运行的时候的工作者spark的StandAlone模式原理Master和Worker角色以独立进程的形式存在，并组成Spark运行时环境（集群）Spark角色分布Master：Master进程Worker：worke
在当今数据驱动的时代，Apache Spark作为一个统一的数据处理引擎，越来越多地被应用于大数据环境中。本文将探索“spark的作用论文”，从背景定位到扩展应用进行深入分析，通过不同的图表和代码示例，为大家呈现Spark在大数据处理中的重要性和应用场景。
## 业务场景分析
在处理海量数据时，我们常常需要考虑业务的实际场景。例如，一家电商公司需要实时处理用户的点击流数据，以改进产品推荐系统和
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
文章目录spark-submit 部署应用附加的参数：spark-env.sh 具体的属性配置信息配置资源分配参数调优案例分析自定义分区器检查点checkpointSpark共享变量 spark-submit 部署应用不论使用的是哪一种集群管理器，都可以使用 spark-submit 将你的应用提交到那种集群管理器上。 通过不同的配置选项，spark-submit 可以连接到相应的集群管理器上，
# Spark作用简介及实现步骤
## 1. 简介
Spark是一种用于大规模数据处理的快速通用的计算引擎。它提供了高效的数据处理能力，并支持多种编程语言。Spark的主要特点包括快速、易用、灵活、可扩展以及与Hadoop生态系统的良好集成等。
在Spark中，数据被分成多个分区，每个分区被处理并计算。这种分布式的数据处理方式带来了很高的效率，使得Spark可以处理更大规模的数据集。
##
原创
2023-12-22 07:04:42
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reducByKey总结在进行Spark开发算法时，最有用的一个函数就是reduceByKey。reduceByKey的作用对像是(key, value)形式的rdd，而reduce有减少、压缩之意，reduceByKey的作用就是对相同key的数据进行处理，最终每个key只保留一条记录。保留一条记录通常有两种结果。一种是只保留我们希望的信息，比如每个key出现的次数。第二种是把value聚合在一
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2024-06-19 09:43:34
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科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark1.Spark基于什么算法的分布式计算（很简单）2.Spark与MapReduce不同在什么地方3.Spark为什么比Hadoop灵活4.Spark局限是什么5.什么情况下适合使用Spark什么是SparkSpark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ma
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2024-10-26 19:40:55
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Shuffle调优目录
Shuffle调优
* 调节Map端内存缓冲与Reduce端内存占比
* spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold调节Map端内存缓冲与Reduce端内存占比问题默认情况下，shuffle的map task，输出到磁盘文件的时候，统一都会先写入每个task自己关联的一个内存缓冲区。这个缓冲区大小，默认是32kb。
每一次，当内存缓冲区满
checkpoint，是Spark提供的一个比较高级的功能。 有时候我们的Spark任务，比较复杂，从初始化RDD开始，到最后整个任务完成，有比较多的步骤，比如超过10个transformation算子。而且整个任务运行的时间也特别长，比如通常要运行1~2个小时。在这种情况下，就比较适合使用checkpoint功能了。 因为对于特别复杂的Spark任务，有很高的风险会出现某个要反复使用的RDD因为
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2023-09-21 11:20:57
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Spark 的 DAGScheduler 是 Apache Spark 中的重要组件之一，它的作用是将用户的作业分解为一系列的任务，并确保这些任务以正确的顺序执行。在理解 Spark 中 DAGScheduler 的作用时，首先需要准备好的环境才能进行相关操作。
## 环境准备
在准备 Spark 环境之前，我们需要确保满足相关的软硬件要求。以下是环境需求表：
| 组件 | 版
## Hadoop和Spark的作用
Hadoop和Spark是两个被广泛应用于大数据处理领域的开源框架。它们提供了有效处理大规模数据的解决方案，并且可以在分布式环境下运行，加快数据处理速度。本文将介绍Hadoop和Spark的作用，并且通过代码示例演示它们的用法。
### Hadoop的作用
Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据的分布式系统框架。它基于Google的MapReduce
原创
2024-03-13 04:43:05
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一直都有粉丝留言，问各种奇怪的问题，今天就列举一个浪尖反复解答过的问题：编写的spark 代码到底是执行在driver端还是executor端？1.driver & executor浪尖这里只提本文关注的两个角色，driver和executor。首先，driver是用户提交应用程序的入口main函数执行的地方，driver主要作用就是进行job的调度，DAG构建及调度，然后调度t
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2024-05-28 22:26:01
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