更好的理解spark——spark通信架构此篇摘抄自某教程的ppt，希望大家可以更深刻的理解sparkspark既然是分布式集群，那么他的master和worker节点之间是怎么进行通信的？spark1.3之前的通信框架是什么？之后为什么不使用这个通信框架了？1、Spark内部的通信架构使用Actor模型进行开发，在Spark1.3之前直接使用AKKA来作为具体的通信框架。为了解决shuffle过
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2023-09-21 07:42:02
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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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Spark是一个分布式内存计算框架。关键词：分布式，内存。因此学习它要学习它的分布式架构以及它实现高速并行计算的机理。架构主从结构所谓分布式就是网络中多个主机上可以同时协同工作。所有的分布式框架，无论用于存储还是计算，分布式结构是前提。大部分分布式框架都是主从式结构。（HDFS是namenode-datanode，YARN是ResourceManager-NodeManager. ）作为“主”，需
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2023-08-16 06:32:56
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1 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：对于一些部分的解释：SparkCore：包含Spark的基本功能；尤其是定义
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2023-07-24 14:47:20
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1 概述官方网站 Spark Streaming是Spark core API的扩展，支持实时数据流的处理，并且具有可扩展，高吞吐量，容错的特点。 数据可以从许多来源获取，如Kafka，Flume，Kinesis或TCP sockets，并且可以使用复杂的算法进行处理，这些算法使用诸如map，reduce，join和window等高级函数表示。 最后，处理后的数据可以推送到文件系统，数据库等。 实
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2023-12-26 11:03:44
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spark采用的是主从式的架构，主节点叫master，从节点是workerDriver我们编写的spark就在Driver上，由driver进程执行。
Driver是spark集群的节点之一，或你提交spark程序的机器Mastermaster是集群的资源管理者和调度者，类似yarn里面的ResourceManger，还负责监控整个集群的监控状况Worker用自己的内存缓存RDD数据
使用内存对p
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2023-07-19 14:06:39
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Spark基础及架构一、为什么使用Spark二、Spark优势三、Spark技术栈四、Spark架构设计五、Spark架构核心组件六、Spark API1.SparkContext2.SparkSession3.Spark RDD4.Spark RDD概念七、Spark RDD的创建八、Spark RDD分区九、Spark RDD的操作1.RDD转换算子2.RDD动作算子 一、为什么使用Spar
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2023-07-13 19:18:45
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前言
在Spark初认识中，我们了解到了，Spark是一个一栈式的大数据处理生态系统，其核心的组件Spark Core，Spark Sql，SparkStreaming分别解决了大数据中的数据处理的批处理，交互式查询，实时查询的业务场景。Spark的核心是Spark core，其他的组件都是基于Spark Core的，那么，问题来了。
问题：
Spark的核心模块是Spa
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2023-08-30 12:08:29
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Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展计算能力。Spark可以在各种各样的集群管理器（Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器）上运行，所以Spark应用既能够适应专用集群，又能用于共享的云计算环境。Spark运行时架构Spark在分布式环境中的架构如下图： 在分布式环境下，Spark集群采用的是主/从结构。
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2023-09-19 00:16:16
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问题导读1.什么是Spark?2.Spark生态系统包括哪些？3.Spark的依赖有哪些？4.了解Spark架构是怎样的？5.Spark是如何运行的？6.Spark架构有哪些组件？Spark概览
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。
Spark是基于map reduce算法实
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2024-03-03 22:42:58
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文章目录一、基本介绍spark是什么？弹性分布式数据集RDD基本概念基本流程二、Hadoop和Spark的区别三、RDD操作TransformationAction四、Block与RDD生成过程五、依赖关系与Stage划分六、Spark流程调度流程（粗粒度图解）执行流程（细粒度图解）七、spark在yarn上的两种运行模式(yarn-client和yarn-cluster)1、Yarn-Clie
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2024-02-06 19:20:51
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原创
2021-07-27 15:18:36
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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
原创
2022-03-23 10:23:56
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Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展计算能力。Spark可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器)上运行，所以Spark应用既能够适应专用集群，又能用于共享的云计算环境。Spark运行时架构Spark在分布式环境中的架构如下图：在分布式环境下，Spark集群采用的是主/从结构。在Spa
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2023-08-15 16:40:15
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导语 | Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎，在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用，现在也已形成一个高速发展、应用广泛的生态系统。本文将为大家详细介绍 Spark 的核心技术原理，希望与大家一同交流。文章作者：熊峰，腾讯大数据研发工程师。一、Spark 介绍及生态Spark是UC Berkeley AMP Lab开源的通用分布式并行计算框架，目前已成
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2023-09-22 21:33:17
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第一阶段：Spark streaming、spark sql、kafka、spark内核原理（必须有一个大型项目经验）；第二阶段：spark运行的各种环境，各种故障的解决，性能优化（精通spark内核、运行原理）；第三阶段：流处理、机器学习为鳌头，需要首先掌握前两个阶段的内容；跟随王家林老师的零基础讲解，注重动手实战，成为spark高数，笑傲大数据之林！本期内容：1
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2024-06-03 13:01:01
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前言 上期文章，介绍了Spark不仅能够在内存中进行高效运算，还是一个大一统的软件栈，可以适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景。接下来简要介绍Spark的模块组成。 本期学习目标 Spark的模块组成Spark CoreSpark SQLSpark StreamingMLlibGraphXSparkR Spark的模块组成 Spark的各个组成模块如下：Spark 基于 Spark
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2023-08-30 17:36:52
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目录一、 运行架构二、 核心组件2.1 Driver2.2 Executor2.3 Master & Worker2.4 ApplicationMaster三、 核心概念3.1 Executor与Core3.2 并行度（Parallelism）3.3 有向无环图（DAG）四、 提交流程2.1 Yarn Client模式2.2 Yarn Cluster模式2.3 Sta
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2024-05-16 11:01:39
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Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大
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2023-07-28 21:45:41
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Spark主要模块包括调度与任务分配、I/O模块、通信控制模块、容错模块 以及Shuffle模块。Spark按照应用、作业、Stage和Task几个层次分别进行调度，采用了经 典的FIFO和FAIR等调度算法。在Spark的I/O中，将数据以块为单位进行管理，需要处理的块 可以存储在本机内存、磁盘或者集群中的其他机器中。集群中的通信对于命令和状态的传递 极为重要，Spark通过AKKA框架
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2023-07-14 15:47:37
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