文章目录1.运行架构2.核心组件1.Driver2.Executor3.Master & Worker4.ApplicationMaster3.核心概念1.Executor与Core2.并行度（Parallelism）3.有向无环图（DAG）4.提交流程1.Yarn Client模式2.Yarn Cluster模式 1.运行架构Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准
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2023-08-16 06:34:40
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最近一直在研究Spark，也自己练习做了几个项目，对于Spark这个框架特别的喜爱，尤其是其一站式的大数据解决方案，而且也对Spark MLlib中的机器学习算法很感兴趣，也学习过一段时间。但是在自己空闲下来回想，对于Spark的理解自己仅仅只是停留在表层，如果只是使用API来编写Spark程序，那么无疑将Spark与其他普通的框架混为一谈，发挥不了其作用，根本谈不上说熟悉Spark。因此，想花一
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2023-11-29 08:59:53
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一、Why？为什么要整理这些？ 面试中被问到说说对Spark的理解；因为准备不充分，没能很好的表达清楚，所以整理了一下。尽量把重点问题表示清楚 二、What？什么是Spark？ Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎 1、Spark 的核心模块Spark Core ：Spark 核心功能实现，包括SparkContext初始化，部署模式
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2023-12-13 22:52:56
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1. Spark内核架构 1.1 spark runtime 流程示意图 1.2 driver、SparkContextspark、executor等概念 Executor是运行在Worker节点上的为当前应用程序而开启的一个进程里面的处理对象，这个对象负责了Task的运行，通过线程池中的线程并发执行和线程复用的方式，线
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2023-10-05 14:15:17
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spark任务运行原理一：spark运行组件的介绍如下图为分布式spark应用中的组件： 1 驱动器节点的任务： （1）-把用户程序转化为任务（多个物理服务器执行的单元）； Driver进程首先构造SparkConf，接着创建SparkContext。SparkContext创建时，会构造DAGSchedule和TaskScheduler。 创建一个操作上路基上
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2024-02-12 21:59:23
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架构及生态：通常当需要处理的数据量超过了单机尺度(比如我们的计算机有4GB的内存，而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算，有时我们可能需要处理的数据量并不大，但是计算很复杂，需要大量的时间，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源，并行化地计算，其架构示意图如下：Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上
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2023-06-19 06:15:09
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一、Spark基本工作原理分布式主要基于内存（少数情况基于磁盘）迭代式计算画图详解Spark的工作原理，如下：二、RDD以及其特点RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分
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2023-08-07 23:30:42
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Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的，运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度，分发以及监控的计算引擎。Sark核心引擎有着速度快和通用的特点，因此Spark支持为各种不同应用场景专门设计的高级组件，这些组件关系密切并且可以互相调用。Spark各组件密切结合的设计原理的优点：软件栈中所有的
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2023-06-11 15:22:47
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一.运行架构Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。如下图所示，它展示了一个Spark执行时的基本结构。图形中的Driver表示master，负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的Executor 则是slave，负责实际执行任务。在此可以做一个比喻：Worker是工头，Cluster Manager：是项目经理，Master：是Boss
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2023-09-21 07:41:57
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作为大数据领域主流运用的大数据计算框架之一，Spark这几年的发展态势也越来越好了。一方面是由于Spark在不断地完善，更适用于现阶段的大数据处理；另一方面则是因为Spark确实在大数据处理上表现出了强大的优势。 根据Spark官方的定义，Spark是一个快速的、通用的分布式计算系统。 简简单单一句话，其实对于Spark以及做出了相当精炼的总结，一个是快，一个是通用。 快速，是指Sp
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2023-06-11 15:29:08
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原标题：Spark核心技术原理透视一(Spark运行原理)在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。Spark的这种学术基因，使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。无论是性能，还是方案的统一性，对比传统的Hadoop，优势都非常明显。Spark提供的基于RDD的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、Mac
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2023-08-10 17:05:03
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文章目录1. RDD2. 与MapReduce对比3. Spark的各大组件4. Spark执行流程5. 执行过程中的一些细节6. Spark的部署模式和作业提交部署模式Spark的作业提交7. 宽窄依赖DAGScheduler的stage划分算法7. Shuffle(1)Shuffle Write详解(2)Shuffle Read详解(3)reduceByKey和groupByKey的区别？(
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2023-11-19 19:18:27
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Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的，运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度，分发以及监控的计算引擎。Sark核心引擎有着速度快和通用的特点，因此Spark支持为各种不同应用场景专门设计的高级组件，这些组件关系密切并且可以互相调用。Spark各组件密切结合的设计原理的优点：软件栈中所有的
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2023-08-11 10:08:06
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文章目录一、Spark是什么二、运行架构三、核心组件3.1、Driver3.1、Executor3.2、Master&Worker3.3、ApplicationMaster四、核心模块五、核心概念5.1、Executor5.2、并行度（Parallelism）5.3、有向无环图（DAG）六、提交流程6.1、Yarn Client模式6.2、Yarn Cluster模式 一、Spark是什
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2023-08-16 06:34:17
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本编主要基于B站尚硅谷的视频及文档做出的一些改写和添加自己的理
原创
2022-03-23 10:24:56
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一、内核剖析1、内核模块 1、Application
2、spark-submit
3、Driver
4、SparkContext
5、Master
6、Worker
7、Executor
8、Job
9、DAGScheduler
10、TaskScheduler
11、ShuffleMapTask and ResultTask 2、图解 自己编写的Application，就是我们自己写的程
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2023-11-25 12:44:31
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文章目录大数据体系概览（Spark的地位）什么是Spark？Spark的介绍Spark整体架构Spark的特点Spark SQL VS HiveSpark Streaming VS Storm大数据体系概览（Spark的地位）什么是Spark？Spark的介绍Spark整体架构Spark的特点Spark SQL VS HiveSpark Streaming VS St...
原创
2021-06-01 12:13:53
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Spark的架构与基本运行流程一、Spark中的核心概念二、Spark中的核心架构设计三、Spark中的基本运行流程 一、Spark中的核心概念（1）RDD，Spark中最核心的概念就是RDD（Resillient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）。换而言之，整个RDD就是Spark中的最核心数据抽象。相较于关系型数据库，在Spark中主要是对RDD进行一次又一次的操作
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2023-08-09 23:10:34
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spark总结 一: spark 概述 1. Spark 是 分布式内存计算框架 Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统, 相对于 Hadoop MapReduce 将中间结果保存在磁盘中, Spark 使用了内存保存中间结果, 能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算. 1. Spark是Apache的开源框架 2. Spark的母公司叫做 Databricks 3. Sp
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2023-08-09 23:10:18
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一、Spark的两种核心Shuffle Shuffle涉及磁盘的读写和网络的IO，因此shuffle性能的高低直接影响整个程序的性能。Spark也有map阶段和reduce阶段，因此也有Shuffle。 1）基于hash的shuffle 在每个Map阶段的task会为每个reduce阶段的task生成一个文件，通常会产生大量的文件（m * r）伴随着大量的随机磁盘IO与大量内存的开销。
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2023-08-12 21:20:04
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