# Spark 底层架构揭秘
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。它由于其高性能和易用性而备受欢迎。然而，要想深入理解 Spark 的优势，我们有必要了解其底层架构以及运行机制。本文将从 Spark 的内部组件和工作原理入手，并提供一些代码示例，将您带入 Spark 的核心世界。
## Spark 的主要组件
在深入 Spark 的底层架构之前，
一、Spark Streaming概述1.简介 Spark Streaming 是流式处理框架，是Spark ApI的扩展，支持可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理。 实时数据的来源：kafka,flume,Twitter,ZeroMQ或者TCP Socket,并且可以使用高级功能的复杂算子，来处理流的数据。 算子有：map,reduce,join,window。最终，处理后的数据可以存放在文件
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2023-12-02 19:39:36
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# Spark 底层原理探索
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它能够高效地处理大数据，并支持多种数据源和计算模型。本文将从 Spark 的底层原理出发，探讨其工作机制，并通过代码示例帮助大家更好地理解 Spark 的运行方式。同时，我们将利用 `mermaid` 语法展示饼状图，使内容更丰富。
## Spark 的基本架构
Spark 的基本架构分为如下几个核心组件：
## Spark底层逻辑实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Spark底层逻辑。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建SparkContext |
| 步骤二 | 加载数据 |
| 步骤三 | 数据转换 |
| 步骤四 | 数据操作 |
| 步骤五 | 数据输出 |
### 步骤一：创建SparkContext
原创
2024-01-01 08:08:58
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关联形式（Join Types）都有哪些我个人习惯还是从源码里面定义入手，一方面如果有调整，大家知道怎么去查，另一方面来说，没有什么比起源码的更加官方的定义了。SparkSQL中的关于JOIN的定义位于 org.apache.spark.sql.catalyst.plans.JoinType,按照包的划分，JOIN其实是执行计划的一部分。具体的定义可以在JoinType的伴生对象中apply方法有
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2023-10-27 14:22:21
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基本概述1、Spark 1.0版本以后，Spark官方推出了Spark SQL。其实最早使用的，都是Hadoop自己的Hive查询引擎；比如MR2，我们底层都是运行的MR2模型，底层都是基于Hive的查询引擎。2、后来Spark提供了Shark；再后来Shark被淘汰（Shark制约了Spark SQL的整体发展），推出了Spark SQL。Shark的性能比Hive就要高出一个数量级，而Spar
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2023-12-06 18:25:23
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# 如何实现 Spark 底层框架
作为一名新入行的开发者，理解 Spark 的底层框架可以帮助你更好地掌握大数据处理。本文将带你一步一步深入了解实现 Spark 的基本流程，并在每一步提供必要的代码和详细注释。
## 1. 实现流程
简单的实现流程可以用下表展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 JDK 和 Scala |
| 2 |
文章目录Spark计算引擎原理1.1 术语1.1.1 Application：Spark应用程序1.1.2 Driver：驱动程序1.1.3 Cluster Manager：资源管理器1.1.4 Executor：执行器1.1.5 Worker：计算节点1.1.6RDD：弹性分布式数据集1.1.7 DAGScheduler：有向无环图调度器1.1.8 TaskScheduler：任务调度器1.1
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2023-10-27 05:04:10
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目录什么是Spark？Spark有哪些特点和优势1.计算速度2.易用性3.通用性4.兼容性Spark架构Spark基本概念Spark结构设计使用Scala语言实现Spark本地词频统计什么是Spark？Spark它是一个用于大规模数据处理的实时计算引擎。 Spark有哪些特点和优势1.计算速度由于Spark它是基于内存计算的方式，从计算速度来说远比Hadoop要高，经过统计Spark的计
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2023-08-10 08:36:49
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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 底层执行原理
Apache Spark 是一款快速、通用的大数据处理引擎，它提供了高级的API，支持Scala、Java、Python和R等多种编程语言。Spark 的底层执行原理是其高效处理大数据的关键所在。本文将介绍 Spark 的底层执行原理，并通过代码示例来解释其中的一些关键概念。
## Spark 执行原理概述
Spark 底层执行原理主要涉及到 Spark 的任务
原创
2024-03-22 07:15:53
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RDD底层实现原理RDD是一个分布式数据集，顾名思义，其数据应该分部存储于多台机器上。事实上，每个RDD的数据都以Block的形式存储于多台机器上，下图是Spark的RDD存储架构图，其中每个Executor会启动一个BlockManagerSlave，并管理一部分Block；而Block的元数据由Driver节点的BlockManagerMaster保存。BlockManagerSlave生成B
原创
2023-05-31 11:37:50
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# 理解 Spark 代码的底层逻辑
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，主要用于大数据处理和分析。如果你是刚入行的小白，理解 Spark 的底层逻辑将帮助你更高效地使用这一工具。本文将为你展示 Spark 的基本工作流程、代码实现及其解释，帮助你掌握其使用。
## Spark 基本流程
下面是使用 Spark 进行数据处理的基本步骤：
| 步骤 | 描述
Spark SQL/DF的执行过程将上层的SQL语句映射为底层的RDD模型。写代码（DF/Dataset/SQL）并提交Parser解析后得到unresolved logical plan（代码合法但未判断data是否存在、数据类型）Analyzer分析对比Catalog（里面绑定了数据信息）后得到 analyzed logical plan（有数据类型的计划）。Optimizer根据预定的逻辑优
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2021-03-29 22:12:24
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Spark对MapReduce做了大量的改进和优化，主要包括以下个方面：1）磁盘I/O的读写优化：中间结果缓存在内存中：随着实时大数据应用越来越多，Hadoop作为离线的高吞吐、低响应框架已不能满足这类需求。Hadoop MapReduce的map端将中间输出和结果存储在磁盘中，reduce端又需要从磁盘读写中间结果，从而造成磁盘I/O成为瓶颈。Spark则允许将map端的中间输出和结果缓存在内存
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2023-09-08 10:04:35
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Spark一个非常重要的特性就是共享变量。默认情况下，如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个task中，此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想要共享某个变量，那么这种方式是做不到的。Spark为此提供了两种共享变量，一种是Broadcast Variable（广播变量），另一种是Accumulator（累加变量）。Broadcast V
原创
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2023-02-01 09:11:40
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# CDH Hive底层修改Spark的背后
在现代大数据处理的生态系统中，CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）与Spark都是非常重要的组件。它们各自提供了强大的数据处理能力，但在某些场景下，可能需要将它们更紧密地结合在一起，以提升数据分析的效率和灵活性。这篇文章将探讨CDH Hive底层如何修改Spark，并以代码示例进行说明。
## CDH Hive和
RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。创建RDD的两种方式：并行化驱动程序中的现有数据；引用外部存储系统中的数据集。并行化集合要创建并行化集合，在驱动程序中现有的集合上调用SparkContext的parallelize方法。复制集合的每个元素以形成可以并行操作的分布式数据集。%Spark
val info=Ar
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2024-09-11 21:00:18
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## 使用Spark计算的Beeline底层实现流程
### 1. 概述
在使用Beeline底层使用Spark计算之前，我们需要了解Beeline和Spark的基本概念和使用方法。Beeline是Hive的一种客户端工具，可以通过它来执行Hive的QL命令，而Spark是一种快速、通用的计算引擎，可以处理大规模数据。
在本文中，我们将介绍如何使用Beeline底层使用Spark计算，该过程包
原创
2023-10-07 09:50:28
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在学习完Spark架构原理-Master源码分析和Spark架构原理-Worker源码分析，我们来结合源码学习一下Spark启动消息通信的整个过程。Spark启动过程中主要是进行Master和Worker之间的通信，其消息发送关系如下图所示。首先由Worker节点向Master发送注册消息，然后Master处理完毕后，返回注册成功消息或失败消息，如果成功注册，则Worker定时发送心跳消息给Mas
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2023-08-28 18:00:22
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