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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Spark的整体流程为：Client 提交应用，Master找到一个Worker启动Driver，Driver向Master或者资源管理器申请资源，之后将应用转化为RDD Graph，再由DAGScheduler将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给TaskScheduler，由TaskScheduler提交任务给Executor执行。在任务执行的过程中，其他组件协同工作，确保整个
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2023-08-30 13:30:59
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一、Spark架构设计1、Spark运行架构由下面四部分组成：（1）集群资源管理器（Cluster Manager）:YARN或者Mesos等资源管理框架。（2）运行作业任务的工作节点（Worker Node）。（3）每个应用的任务控制节点（Driver Program/Driver）。（4）每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）。 2、与Hadoop MapReduc
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2023-06-03 14:45:10
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基本设计思想
1. Spark模块设计 整个Spark主要由以下模块组成：Spark Core：Spark的核心功能实现，包括：SparkContext的初始化（DriverApplication通过SparkContext提交）、部署模式、存储体系、任务提交与执行、计算引擎等。Spark SQL：提供SQL处理能力，便于熟悉关系
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2023-10-07 21:19:08
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# Spark RSS 架构设计
Apache Spark 是一个流行的开源分布式计算框架，可用于处理大规模数据。在实时数据流处理中，结合 Spark 和 RSS（Really Simple Syndication）技术可以构建一个强大的架构。本文将介绍如何设计一个基于 Spark 和 RSS 的架构，并提供代码示例。
## 架构设计
### 概述
我们的架构将使用 Spark Strea
原创
2024-06-06 05:24:02
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2019-07-30 10:11:00
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一、 Spark角色介绍Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。因为其基于内存计算，比Hadoop中MapReduce计算框架具有更高的实时性，同时保证了高效容错性和可伸缩性。从2009年诞生于AMPLab到现在已经成为Apache顶级开源项目，并成功应用于商业集群中，学习Spark就需要了解其架构。Spark架构图如下： Spark架构使用了分布式计算中master
文章目录架构设计Spark运行基本流程RDD之间的依赖关系stage的划分RDD运行过程参考网址 架构设计学习完Spark学习二：spark基础理论知识，我们可以对Spark的一些组件和术语应该有了基本的认识，下面介绍Spark的架构设计。本节内容主要参考厦门大学林子雨老师的Spark课程。非常感谢林子雨老师！如下图所示。 Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster Manager）、
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2023-12-12 20:47:17
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前言:一直想总结关于Spark架构方面的知识,限于所学,到目前也只是浅尝辄止,一方面受限于自我架构意识的欠缺,其次受限于对Scala语言的理解,总之还在不断的探索,实践,和总结中. 本小结简单阐述下笔者现阶段对Spark 的了解,为后续进一步的深入学习做一些准备,而更多的是思想上的理解,而不是细节.概述:Spark必然听过,现阶段与Hadoop生态系统共同构成大数据的两大阵营,显然Hadoop更适
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2024-05-09 18:42:15
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本文转之Pivotal的一个工程师的博客。觉得极好。 作者本人经常在StackOverflow上回答一个关系Spark架构的问题，发现整个互联网都没有一篇文章能对Spark总体架构进行很好的描述，作者可怜我们这些菜鸟，写了这篇文章，太感动了。本文读者需要一定的Spark的基础知识，至少了解Spark的RDD和DAG。上图引入了很多术语："Executor","Task","Cache",
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2024-01-17 13:21:41
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# Spark组件部署架构设计指南
Spark是一个强大的大数据处理框架，在大数据处理和分析中扮演着重要角色。为了有效地部署Spark组件，我们需要设计一个合理的架构。以下是一个系统的步骤指南，帮助初学者理解Spark组件的部署架构设计。
## 设计流程
下面的表格展示了设计Spark组件部署架构的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定所
Spark设计理念和基本架构 Spark是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UC Berkeley） 的AMP实验室开发于2009年，并于2010年开源，2013年成长为Apache旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。虽然Spark是一个通用的并行计算框架，但是Spark本质上也是一个基于map-reduce算法模型实现的分布式计算框架，Spark不仅拥有了Hadoop MapReduc
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2023-08-07 23:30:36
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Spark核心组件1. RDD1.1.变换(transformation): map() flatMap(压扁) filter()（过滤） reduceByKey1.2.动作(action): collect() save()（保存） reduce() count()（计算个数）[reduce源码]
reduce(f:((String,List[(String,Int)])),(String,Li
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2023-10-29 07:09:01
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最近项目组里想做一个ETL数据抽取工具，这是一个研发项目，但是感觉公司并不是特别重视,不重视不是代表它不重要，而是可能不会对这个项目要求太高，能满足我们公司的小需求就行，想从这个项目里衍生出更多的东西估计难。昨天领导让我写写自己的见解，今天写了点，不过说见解还真不敢，所以取了个名字叫建议了，今天把这个文档贴到自己博客里和大伙分享分享。 贴文档之前，我想很多朋友估计并不熟悉ETL，如果接粗过数据挖
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2023-07-21 21:18:06
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参考：http://www.uml.org.cn/bigdata/2017011105.asp?artid=18894
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2023-07-14 16:19:20
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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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什么是架构设计软件架构设计指的是：对一个软件系统进行的架构定义、文档编写、维护和改进、并验证实现的一系列活动，架构设计的产物就是一个系统的架构。对架构设计的基本认识●架构设计是一门尚不够成熟的科学●架构设计是一门艺术，需要一定的创造力●架构设计是一系列的活动，是不断演化和完善的过程●架构要平衡系统利益相关者的需要●架构基于合理的证据使决策具体化●架构设计是系统利益相关者的共识●架构设计承认经验的复
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2019-01-03 22:31:18
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datecommentscategoriestagspermalinktitle 2020/3/15 true 5.8 架构设计原则案例分析 软件架构 前面介绍了架构设计的三条核心原则，即合适原则，简单原则和演化原则，我们在设计架构实践中应该时刻谨记，这3条原则
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2023-09-30 17:47:08
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从今天开始，我将分4期，结合复杂度来源和架构设计原则，通过一个模拟的设计场景“前浪微博”，和你一起看看在实践中究竟如何进行架构设计。今天先来看架构设计流程第1步：识别复杂度。架构设计第1步：识别复杂度我在前面讲过，架构设计的本质目的是为了解决软件系统的复杂性，所以在我们设计架构时，首先就要分析系统的复杂性。只有正确分析出了系统的复杂性，后续的架构设计方案才不会偏离方向；否则，如果对系统的复杂性判断
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2023-07-18 13:33:23
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这一篇讲软件架构和软件框架在UML设计过程中所起的作用。本系列文章不是专门讨论软件架构和软件框架的，所以不会深入讲怎么做软件架构和软件框架。另一个原因是笔者尚无这个自信能够在这里班门弄斧讲软件架构。之所以要讲，是因为在设计过程中，设计类必然会受到软件架构和框架的约束。从分析类到设计类，软件架构和框架是不得不考虑的一个重要因素。软件架构和软件框架是一回事儿吗？相信有相当一部分人搞不清楚这个问题，也会
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2023-09-10 10:29:50
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