一.简介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。现在形成一个高速发展应用广泛的生态系统。Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark 依然比MapReduce 更加高效（官方称其速度比MapReduce要快100倍）Spark 所提供的接口非常丰富
转载
2023-08-08 20:15:04
114阅读
1、简介 Spark是一个统一的、用于大数据分析处理的、快速且通用的集群计算系统。它开创了不以MapReduce为执行引擎的数据处理框架，提供了Scala、Java、Python和R这4种语言的高级API，以及支持常规执行图的优化引擎。 Spark还支持包括用于离线计算的Spark Core、用于结构化数据处理的Spark SQL、用于机器学习的MLlib、用于图形处理的GraphX和进行实
转载
2023-11-29 09:03:28
81阅读
3.1 使用Spark Shell编写程序要学习Spark程序开发，建议首先通过spark-shell交互式学习，加深对Spark程序开发的理解。spark-shell提供了一种学习API的简单方式，以及一个能够交互式分析数据的强大工具，在Scala语言环境下（Scala运行于Java虚拟机，因此能有效使用现有的Java库）或Python语言环境下均可使用。3.1.1 启动Spark Shell在
转载
2024-08-14 17:28:00
28阅读
Apache Spark RDMA插件Apache Spark™是一种用于大规模数据处理
翻译
2022-11-14 19:05:09
296阅读
Spark Streming1.什么是sparkStreamingSpark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象
转载
2023-08-26 13:47:36
65阅读
大数据的浪潮风靡全球的时候，Spark火了。在国外 Yahoo!、Twitter、Intel、Amazon、Cloudera 等公司率先应用并推广 Spark 技术，在国内阿里巴巴、百度、淘宝、腾讯、网易、星环等公司敢为人先，并乐于分享。在随后的发展中，IBM、Hortonworks、微策略等公司纷纷将 Spark 融进现有解决方案，并加入 Spark 阵营。Spark 在IT业界的应用可谓星火燎
转载
2021-01-26 17:35:00
171阅读
2评论
Spark的技术生态 Spark的技术生态包含了各种丰富的组件，而不同的组件提供了不同功能，以适应不同场景。 Spark core spark core包含Spark的基本功能，定义了RDD的API以及以此为基础的其他动作。Spark的其他库都构建在RDD和Spark Core之上。 Spark S
转载
2022-09-05 16:28:57
102阅读
在本次讨论中，我们将聚焦于如何有效解决“spark技术峰会”中的各种技术问题。通过对环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和生态集成等方面的深入研究，帮助大家更好地理解和应用Spark相关技术。
### 环境配置
在开始之前，首先需要进行环境配置。这一步至关重要，能够确保后续工作的顺利进行。以下是配置的步骤：
1. **安装Java**
2. **安装Scala**
3. **安装
在现代数据分析与处理领域，Apache Spark 是一个流行的框架，被广泛应用于大数据处理。而结合爬虫技术与 Spark，可以高效地抓取并处理海量数据。然而，随着项目的复杂化，某些问题应运而生，其中之一便是“Spark 技术爬虫”。
### 问题背景
在使用 Spark 进行网站数据爬取时，团队遇到了异常现象，导致爬虫技术无法正常运作。具体来说，我们希望能够批量获取网站内容，进行数据分析，但
# 教你如何实现Spark技术应用
## 1. 整体流程
为了更好地指导你如何实现Spark技术应用，我将整个过程分为以下步骤，并给出每一步需要做的事情和代码：
| 步骤 | 任务 |
| --- | --- |
| 1 | 准备Spark环境 |
| 2 | 导入数据 |
| 3 | 数据处理 |
| 4 | 数据分析 |
| 5 | 结果展示 |
## 2. 具体步骤和代码
###
原创
2024-07-09 05:12:18
25阅读
Spark架构原理分析关键词的作用Application: 指的是用户编写的Spark应用程序，包含了Driver代码和分布在集群中的多个节点运行的Executor代码Driver Program: 驱动程序，就是运行Application的main()函数并且创建SparkContext.SparkContext: 准备Spark运行环境;与Cluster Manager进行通信;资源申请;任务
首先准备3台电脑或虚拟机，分别是Master,Worker1,Worker2，安装操作系统(本文中使用CentOS7)。1、配置集群，以下步骤在Master机器上执行 1.1、关闭防火墙：systemctl stop firewalld.service 1.2、设置机器ip为静态ip 1.2.1、修改配置 cd /etc/sysconfig/network-scripts/
vim i
转载
2024-07-28 10:06:26
91阅读
Spark概述Spark简介：Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。2013年Spark加入Apache孵化器项目后发展迅猛，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（Hadoop、Spark、Storm）。Spark在2014年打破了H
转载
2023-08-08 11:31:33
139阅读
Spark的性能调优1. 为啥要调优2.开发调优2.1避免创建重复的RDD2.2. 尽可能复用同一个RDD2.3.对多次使用的RDD进行持久化2.3.1 持久化策略2.3.2 选择合适的持久化策略2.4尽量避免使用shuffle类算子2.5. 使用高性能的算子2.5.1建议使用mapPartitions代替map2.5.2建议使用foreachPartitions代替foreach2.5.3.
转载
2023-11-09 09:55:46
94阅读
开源集群运算框架 Spark 的技术架构及入门知识
Spark学习笔记0——简单了解和技术架构笔记摘抄自 [美] Holden Karau 等著的《Spark快速大数据分析》目录Spark学习笔记0——简单了解和技术架构什么是Spark技术架构和软件栈Spark CoreSpark SQLSpark StreamingMLlibGraphX集群管理器受众起
转载
2023-12-12 23:58:39
66阅读
一、 Spark概述1． 什么是Spark Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spa
转载
2023-09-04 10:49:29
124阅读
Shuffle机制详解什么是Shuffle？shuffle中文翻译为洗牌，需要shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。 发生在map方法之后，reduce方法之前。Shuffle一般包含两阶段任务：第一阶段：产生shuffle数据的阶段（map阶段） 补充：是Shuff
转载
2024-06-20 12:20:46
42阅读
本次总结图如下修改集群webUI端口两种方式方式一：conf/spark-env.sh 添加SPARK_MASTER_WEBUI_PORT方式二： sbin/start-master.sh 修改8080搭建spark集群客户端必要性：spark集群客户端提交应用时，承担磁盘IO，并且独立于spark集群，,不会影响spark集群某个节点性能差异注意：客户端节点不用在slaves配置，也
转载
2023-08-29 17:01:10
74阅读
图一Spark一个高速、通用大数据计算处理引擎。拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同的是Job的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。它可以与Hadoop和Apache Mesos一起使用，也可以独立使用。作为大数据开发中最重要的技术点，为了达到工作中的需求，应该学习哪些技术呢
MLlib的设计原理:把数据以RDD的形式表示，然后在分布式数据集上调用各种算法。MLlib就是RDD上一系列可供调用的函数的集合。操作步骤:1、用字符串RDD来表示信息。2、运行MLlib中的一个特征提取算法来吧文本数据转换为数值的特征。给操作会返回一个向量RDD。3、对向量RDD调用分类算法，返回一个模型对象，可以使用该对象对新的数据点进行分类。4、使用MLlib的评估函数在测试数据集上评估模
转载
2023-06-07 14:38:17
184阅读
