引言Apache spark 是一个用于大规模数据处理的一站式分析引擎。它提供了 java、 scala、 python 和 r 的高级 api，同时支持图计算。它还支持一系列丰富的高级工具，包括 sql 和结构化数据处理的 spark sql、机器学习的 mllib、图形处理的 graphx 以及增量计算和流处理的结构化流。近10余年的发展，已经形成了一个庞大的生态，包括开源的数据湖解决方案De
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2023-08-10 09:12:54
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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
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2024-08-11 14:55:25
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一、RDD的概述1.1 什么是RDD？RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，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。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。1.2 RDD
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2023-09-02 18:28:10
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spark 2.1.1一 启动命令启动spark thrift命令$SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh然后会执行org.apache.spark.deploy.SparkSubmit --class org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2二 启动过程及代码分析hive thrift代码
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2023-05-25 14:54:27
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摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和
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2024-08-13 14:04:43
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这是一个简单的C++代码，使用了POSIX线程库（pthread.h）来创建和管理线程。代码中定义了两个线程：
thr_worker
和 thr_watchdog。
#include <pthread.h>
#include <signal.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#inc
原创
精选
2024-04-30 11:51:21
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前言面试中对于技术职位，一般分笔试与面谈，如果面试官的一些小问题你可以立马找到对应的知识点扩展开来，那么这就是你的优势，本系列将讲述一些java面试中的事，不会很详细，但是应该比较全面吧。主要内容assert有什么作用？断言（assert）作为一种软件调试的方法，在实际开发中，assert主要用来保证程序的正确性，通常在程序开发和测试时使用。为了提高程序运行的效率，在软件发布后，assert检查默
原创
2021-01-07 20:30:30
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# Java报错“unsatisfied dependency expressed thr”
在Java开发过程中，我们可能会遇到各种报错，其中“unsatisfied dependency expressed thr”是一个常见的问题。这个问题通常发生在使用Spring框架进行依赖注入时。本文将通过代码示例和状态图来解释这个问题，并提供解决方案。
## 什么是“unsatisfied dep
原创
2024-07-19 06:22:09
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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、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、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
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2023-11-20 05:41:25
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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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Apache Spark 是一个开源的统一分析引擎，能够快速、通用地处理大规模数据集，而 “Spark” 通常是指其架构及功能的简写。在本文中，我们将探讨如何解决“Apache Spark 和 Spark”的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
确保在你的计算机上安装 Apache Spark 之前，必须满足一些前置依赖。以下是需要安装的组件及
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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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
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2024-03-03 10:14:36
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Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。 &nb
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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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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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。 &
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2024-01-28 01:00:45
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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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