我们在使用spark进行数据相关的操作的时候，经常会用到的是RDD，但是我们也都知道RDD是一个抽象的数据集，并不是真正的数据存储的地方，RDD使我们对数据的操作更方便，其实RDD的出现避免了我们对数据存储底部的接触，可以更方便的编写我们的应用。其实数据的存储都是由spark的存储管理模块实现和管理的。spark存储管理模块的整体架构：从架构上可以将存储架构管理模块分为通信层和存储层两个部分。通信
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2023-06-30 13:18:46
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目录1 构建Maven Project2 应用入口：SparkContext3 编程实现：WordCount4 编程实现：TopKey5 Spark 应用提交5.1 应用提交语法5.2 基本参数配置5.3 Driver Program 参数配置5.4 Executor 参数配置5.5 官方案例6 应用打包运行1 构建Maven Project实际开发Spark 应用程序使用IDEA集成开发环境，S
目录前言磁盘存储DiskStore构造方法与属性成员写入块写入字节读取字节磁盘块数据DiskBlockData转化为ChunkedByteBuffer转化为ByteBuffer总结前言在上一篇文章中，我们认识了Spark管理磁盘块的组件DiskBlockManager，本文接着来看真正负责磁盘存储的组件DiskStore，以及与它相关的BlockData。这部分内容会涉及到一点与Java NIO相
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2024-06-27 17:24:52
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# SPARK SQL：建表存储查询结果的详细指南
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛用于大数据处理与分析。在 Spark 中，SQL 模块提供了与传统关系数据库相似的处理能力，允许用户采用 SQL 查询语言对数据进行操作。本文将着重介绍如何使用 Spark SQL 创建表来存储查询结果，以及相关的代码示例和最佳实践。
## 什么是 Spark SQL
> **S
原创
2024-10-09 04:46:56
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spark通常这样开始执行一条SQL语句：val spark_sess = SparkSession
.builder()
.appName("Spark SQL basic example")
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "600")
.getOrCreate()
df = spark.rea
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2023-06-19 16:59:44
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Spark存储体系无论是spark的任务提交还是，任务执行，在这过程中始终离不开spark的存储体系。spark为了避免hadoop读写磁盘的IO操作成为性能瓶颈，优先将配置信息、计算结果等数据存入内存，当内存存储不下的时候，可选择性的将计算结果输出到磁盘，为了保证性能，默认都是存储到内存的，这样极大的提高了spark的计算效率。存储体系中核心模块就是bolckmanager。在blockmana
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2023-10-11 09:04:08
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当一个job在DAGScheduler中被分隔为stage，将会根据其内部的shuffle关系将整个job整理出ShuffleMapStage，而最后结果的ResultStage在提交时，将会不断遍历其parent stage，而本身被加入DAGScheduler的等待集合，只在所有parent的stage执行完毕之后才会执行任务流程中的child stage。private def submit
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2023-09-21 08:41:13
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Spark存储分析整体框架存储级别RDD存储调用读数据过程本地读取远程读取写数据过程写入内存写入磁盘 整体框架Spark的存储采取了主从模式，即Master / Slave模式，整个存储模块使用RPC的消息通信方式。其中：Master负责整个应用程序运行期间的数据块元数据的管理和维护Slave一方面负责将本地数据块的状态信息上报给Master，另一方面接受从Master传过来的执行命令。如获取数
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2023-09-19 00:34:17
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Spark介绍Spark简介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，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。 Spark只是一个计算框架，不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统，如果要使用Spark，需要搭载其它的文件系统和成熟的调度系统。spark执行流程 spa
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2023-06-12 19:09:15
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Spark是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。Spark快的原因：Spark基于内存，尽可能的减少了中间结果写入磁盘和不必要的sort、shuffleSpark对于反复用到的数据进行了缓存Spark对于DAG进行了高度的优化，具体在于Spark划分了不同的stage和使用了延迟计算技术弹性数据分布集RDD：Spark将数据保存分布式内存中，对分布式内存的抽象理解，提供了一个高度受限
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2023-06-14 15:13:37
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spark优势：Spark 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下：1、Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过
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2023-08-19 20:45:17
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目录1 Spark存储系统概述2 存储系统的基本组成3 Spark RDD 缓存之 MemoryStore4 Spark Shuffle 之 DiskStore5 小结1 Spark存储系统概述Spark 存储系统用于存储 3 个方面的数据，分别是： RDD 缓存 Shuffle 中间文件 广播变量。（1）RDD 缓存指的是将 RDD 以缓存的形式物化到内存或
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2023-10-25 21:35:19
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# 如何在 Spark 中返回结果
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。在使用 Spark 进行数据处理时，返回结果是一个重要的环节。本文将为刚入行的小白开发者提供一个详细的指导，教你如何实现 Spark 返回结果的过程，包括具体的步骤和示例代码。
## 流程概述
在开始编写代码之前，我们首先要了解整个实现过程的步骤。下面是实现 Sp
原创
2024-08-20 07:23:06
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文章目录0 项目说明1 系统模块2 分析内容3 界面展示4 项目源码5 最后 0 项目说明基于Spark网易云音乐数据分析提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放项目分享：https://gitee.com/asoonis/feed-neo1 系统模块包含爬虫,Scala代码,Spark,Hadoop,ElasticSearch,logstash,Flume,echarts,log
# Spark结果返回实现流程
## 1. 简介
在Spark中，结果返回是指将计算得到的结果返回给调用方。对于初学者来说，实现这个过程可能会有一些困惑，下面我将带你逐步了解实现Spark结果返回的流程。
## 2. 流程概述
下面是实现Spark结果返回的流程概述表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤 2
原创
2024-01-16 06:29:55
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# Spark执行结果解析与应用
Apache Spark是一种强大的数据处理引擎，广泛应用于大数据分析和处理。Spark能够处理大规模的数据集，支持多种数据源，并提供高效的内存计算能力。本文将通过示例深入分析Spark的执行结果，并以实用代码演示其应用。
## Spark的基本架构
在理解Spark执行结果之前，我们有必要首先了解Spark的基本架构。Spark采用了主从架构，其中包括以下
1.什么是spark sql? Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块.包括DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 2.什么DataFrame? DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema Spark session 是spark sql编程的起点
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2023-09-18 03:05:21
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# Spark存储实现指南
## 概述
在大数据领域，Spark是一个非常强大的分布式计算框架，它能够处理大规模的数据并提供高效的计算结果。Spark存储是将数据存储到Spark集群中的一种方法，它能够实现数据的高效存储和访问。本文将为刚入行的小白介绍Spark存储的实现步骤和相应的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据] --> B[创建
原创
2023-12-08 14:48:25
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目录类比HDFS的存储架构Spark的存储架构存储级别RDD的持久化机制RDD缓存的过程Block淘汰和落盘类比HDFS的存储架构 HDFS集群有两类节点以管理节点-工作节点模式运行，即一个NameNode(管理节点)和多个DataNode(工作节点)。Namenode管理文件系统的命名空间。它维护着文件系统树及整棵树内的所有文件和目录。这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像文
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2024-06-25 09:15:17
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Spark的主要贡献在于，它提供了一个强大而且简单的API，能对分布式数据执行复杂的分布式操作。用户能够像为单机写代码一样开发Spark程序，但实际上程序是在集群上执行的。其次，Spark利用集群内存减少了MapReduce对底层分布式文件系统的依赖，从而极大地提升了性能。在分布式环境下，资源分配和分布的内容是由集群管理器来负责的。总的来说，在Spark生态系统中，主要关注三种类型的资源：磁盘存储
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2023-12-08 10:53:33
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