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
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2023-08-08 20:15:04
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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
一．Spark的产生背景起源1.spark特点轻量级快速处理允许传统的hadoop集群中的应用程序在内存中已100倍的速度运行即使在磁盘上也比传统的hadoop快10倍，Spark通过减少对磁盘的io达到性能上的提升，他将中间处理的数据放到内存中，spark使用了rdd（resilient distributed datasets）数据抽象这允许他在内存中存储数据，所以减少了运行时间1.2 易于使
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2023-08-15 15:39:18
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spark的优势：1、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）的大数据处理需求。2、spark可以将hadoop集群中应用在内存中的运行速度提升10倍，甚至能将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。Spark core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他spark的库都是
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2023-08-15 15:21:19
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传统的单机系统，虽然可以多核共享内存、磁盘等资源，但是当计算机与存储能力无法满足大规模数据处理的需要时，面对自身CPU和存储无法扩展的先天条件，单机系统就力不从心了。1.分布式系统的架构所谓的分布式系统，即为在网络互连的多个计算单元执行任务的软硬件系统，一般包括分布式操作系统、分布式数据库系统、分布式应用程序等。Spark分布式系统框架可以看做分布式软件系统的组成部分，基于Spark，开发者可以编
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2023-07-14 21:58:22
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Spark架构及编程接Spark环境的安装四、Spark运行框架4.1 运行框架--1. Spark框架可以理解三个部分组成
第一部分： Driver + Executor --> 任务执行和调度
第二部分： Master + Worker --> Saprk自身的资源调度框架
第三部分： Cluster Manager --> 集群管理，中间件Driv
# 实现 Spark 数仓技术架构的指南
## 引言
在大数据时代，数据仓库是企业决策的重要支撑。Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，非常适合用于构建数据仓库。本文将为刚入行的小白介绍如何实现 Spark 数仓技术架构，包括流程步骤、代码示例及详细说明。
## 流程步骤
首先，让我们明确实现 Spark 数仓的整个流程。以下是关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录1.1 框架设计原理1.2 框架搭建1.2.1 Util1.2.2 core封装1 更改trait2 添加依赖3 WordCountApplication三层架构 1.1 框架设计原理 框架设计思想可以采取两种模式，一种是MVC，另外一种是三层架构，由于我们这里没有页面展示的需求，所以我们暂时采取三层架构的方式。.三层架构的概念Controller:控制层，封装调度作用，数据的流转过程S
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2023-12-16 06:55:53
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文章目录Spark运行架构核心组件核心概念 Spark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。核心组件Driver：Spark 驱动器节点，用于执行 Spark 任务中的 main 方法，负责实际代码的执行工作。
将用户程序转化为作业（job）在 Executor 之间调度任务(task)跟踪 Executor 的执行情况通过 U
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2023-06-19 05:50:03
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一、spark工作流程 当一个spark应用被提交时，根据提交参数在相应的位置创建driver进程。 Driver进程启动后，会初始化sparkContext对象，会找到集群master进程，对spark应用程序进行注册 当master收到spark程序的注册申请之后，会发送请求给worker,进行资源的调度和分配 worker收到master的请求后，会为
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2023-08-13 20:33:00
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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
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2023-11-29 09:03:28
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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
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2024-08-14 17:28:00
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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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## 如何实现 Spark 数据仓项目技术架构图
在进行 Spark 数据仓项目的技术架构图绘制之前，我们需要了解整个项目的流程和涉及的组件。接下来，我们将详述流程步骤和每一步所需的代码示例。最后，我们将使用 Mermaid 语法来展示类图和流程图。
### 整体流程步骤
以下是实现 Spark 数据仓项目的整体流程步骤：
| 步骤 | 描述
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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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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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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