一、什么是SparkApache 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是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因
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2023-07-12 09:57:21
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一、定义与特点定义
专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，并形成一个高速发展应用广泛的生态系统。特点
速度快
内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍易用性
80多个高级运算符跨语言：使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。通用性
Spark 提供了大量的库，包括SQL、DataFrames、MLib、Gra
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2023-08-10 09:12:39
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一、SparkStreaming简介SparkStreaming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，实时数据的来源可以是：Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets，并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据。例如：map,reduce,join,window 。最终，处理后的数据可以存放在文件系统，数据
如果你比较熟悉JavaWeb应用开发，那么对Spring框架一定不陌生，并且JavaWeb通常是基于SSM搭起的架构，主要用Java语言开发。但是开发Spark程序，Scala语言往往必不可少。众所周知
如果你比较熟悉JavaWeb应用开发，那么对Spring框架一定不陌生，并且JavaWeb通常是基于SSM搭起的架构，主要用Java语言开发。但是开发S
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2023-07-05 15:47:49
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1、Spark 介绍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是Scala编写，方便快速编程; Spark 技术栈中包括 SparkCore,SparkStreaming,SparkSQL,SparkMllib等。 Spark与MapReduce的区别 1. Spark 基于内存迭代处理数据，MR基于磁盘迭代处理数据 2. Spark 粗粒度资源申请，MR
文章目录1.Spark概述1.1. Spark是什么1.2. Spark的特点(优点)1.3. Spark组件1.4. Spark和Hadoop的异同2.Spark集群的搭建2.1. Spark 集群结构2.2. Spark 集群搭建2.3. Spark 集群高可用搭建2.4. 第一个应用的运行3.Spark入门3.1. Spark shell 的方式编写 WordCount3.2. 读取 HD
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2023-10-05 16:17:51
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目录什么是Spark？为什么要使用Spark？Spark的架构Spark的应用场景 什么是Spark？ 官网地址:https://spark.apache.org/ Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。 &
本文章可以解答以下问题： 1.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Spark Spark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算法实
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2023-07-28 15:23:22
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前言Apache Spark 是当今最流行的开源大数据处理框架。和人们耳熟能详的 MapReduce 一样，Spark 用于进行分布式、大规模的数据处理，但 Spark 作为 MapReduce 的接任者，提供了更高级的编程接口、更高的性能。除此之外，Spark 不仅能进行常规的批处理计算，还提供了流式计算支持。Apache Spark 诞生于大名鼎鼎的 AMPLab（这里还诞生过 Mesos 和
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2023-08-12 15:24:29
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前记入职四个月了，面试的Java工程师，没想到工作是要做数据相关的开发，也是挺无奈。目前主要做Spark相关开发，经过一段时间的学习和使用，对Spark也算是较为熟悉了，故写个笔记整理下自己掌握的Spark知识。一、Spark基础概念1.Spark的特点在Spark出现前，主流的分布式计算框架是MapReduce，Spark逐渐取代MapReduce主要在于其有以下两点优势。
1、更快的执行速度。
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2023-08-11 07:20:17
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# 了解Spark客户端与Spark集群
在大数据处理领域，Apache Spark作为一种强大的计算框架，被广泛应用于数据分析、机器学习等任务中。在使用Spark时，我们经常会听到两个概念，即Spark客户端和Spark集群。本文将为您介绍这两个概念的含义，并通过代码示例来帮助您更好地理解它们之间的关系。
## Spark客户端与Spark集群
**Spark客户端**是指运行Spark应
一、累加器API 关于累加器，前面我也写了一篇博客，顺便粘贴这儿，对比学习，Spark学习之编程进阶总结(一)。Spark 2.0系列引入了一个更加简单和更高性能的累加器API，如在1.X版本中可以这样使用累加器： val sparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("wordcount").getOrCreate
# Spark Sport与Spark RS的对比与应用
在当今的多媒体环境中，流媒体服务迅猛发展，其中应用程序如Spark Sport和Spark RS成为了用户观看体育赛事和相关内容的重要工具。它们各自有独特的功能和特点，适用于不同的用户需求。在本文中，我们将探讨这两者的特点，并附上代码示例和图表以便更好地理解。
## Spark Sport和Spark RS简介
**Spark Spo
序言sql 在 hive的使用具体还分为了2种解决方案：hive on spark 和 sparksql，这里主要使用的是sparksql。因为两者都是使用spark替换mapreduce作为计算引擎.实际区别是Hive On Spark 是Hive封装了Spark. SparkSql是Spark封装了Hive.搜索引擎分别是自己的设计逻辑cuiyaonan2000@163.com简介Hive O
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2023-08-12 10:04:48
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知名编程语言 Ada 与 SPARK 所属公司 AdaCore 发布了一则关于 NVIDIA 的案例 ，案例显示：NVIDIA 的产品运行着许多经过正式验证的 SPARK 代码，NVIDIA 安全团队正尝试使用 SPARK 语言取代 C 语言，来实现一些对安全较为敏感的应用程序或组件。SPARK 是一种编程语言和一组验证工具，旨在满足高保证软件开发的需求。SPARK 基于 Ada 语言，
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2023-08-11 18:53:28
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# 从Hive on Spark到Spark on YARN
在大数据领域，Hive和Spark是两个常用的计算框架。Hive是一种数据仓库工具，支持SQL查询，而Spark是一个通用的集群计算引擎。近年来，随着数据规模的不断增大，Hive on Spark和Spark on YARN这两种架构也变得越来越受欢迎。
## Hive on Spark
Hive on Spark是将Hive与S
SparkStreamingSparkStreaming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，实时数据的来源可以是：Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets，并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据。Flink & Storm & SparkStreaming 区别：Strom:纯实时处
Spark 通讯架构RPCRPC 是远程过程调用, Netty 就是一种基于 Actor 模型的 RPC 框架.在 Hadoop 中 NN 与 DN 要通信, HBase 中 HMaster 和 HRegionServer 要进行通信, 其实都是用 RPC 的通信方式, 只不过对比 Hadoop, Spark 不一样, 又进行了一层封装, 源码看起来更加友好.RPC 通信基于服务端与客户端的通信方
一, Spark概述1.1 什么是SparkSpark是一种基于内存的快速,通用,可扩展的大数据分析计算引擎;“Apache Spark” is a unified analytics engine for large-scale data processing.1.2 Spark && Hadoop1.2.1 Spark 速度快Spark运行速度相对于hadoop提高100倍;A
1.Spark原理spark 可以很容易和yarn结合，直接调用HDFS、Hbase上面的数据，和hadoop结合。配置很容易。spark发展迅猛，框架比hadoop更加灵活实用。减少了延时处理，提高性能效率实用灵活性。也可以与hadoop切实相互结合。spark核心部分分为RDD。Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、Spar
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2023-10-13 22:38:10
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