Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计
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2024-07-29 21:45:50
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# Spark本地计算模式
随着大数据时代的到来，处理海量数据已经成为各行业必不可少的任务之一。而Apache Spark作为一款快速、通用的集群计算系统，正受到越来越多企业和开发者的青睐。在使用Spark时，有时我们需要在本地进行一些小规模的数据处理和分析，这就需要用到Spark的本地计算模式。
## 什么是Spark本地计算模式
Spark本地计算模式是指在本地机器上运行Spark程序，
原创
2024-02-24 05:40:17
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前言
本章将对Spark做一个简单的介绍，更多教程请参考：
Spark教程
本章知识点概括Apache Spark简介Spark的四种运行模式Spark基于Standlone的运行流程Spark基于YARN的运行流程Apache Spark是什么？Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式
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2024-04-16 21:46:48
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本文主要记录windows系统上安装spark，scala，和intelj IDEA，并实现本地spark运行。同时介绍了利用maven构建工具对spark工程构建的方法。本地运行需要本地安装scala，spark，hadoop。而如果利用maven构建工具则只需要再maven的pom.xml配置好需要的scala，spark，hadoop版本信息，构建时自动导入相应依赖，常用于企业级的项目开发中
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2024-01-09 11:41:18
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分布式处理，并行计算，网格计算，虚拟化摘 要 本文对分布式计算技术的工作原理和几种典型的分布式计算技术，如中间件技术、网格技术、移动Agent技术、P2P技术以及最近推出的Web Service技术进行了分析和比较，介绍了存储整合在分布式计算技术中的应用，指出了其存在的一些问题。 关键词 分布式计算；中间件；网格；移动Agent； P2P；Web Service
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2024-08-02 21:36:27
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spark有四种最基本的运行模式local模式 standalone scheduler模式 yarn模式 mesos模式spark的local模式就是本地模式,就是单机跑,无需启动集群进入spark客户端提交任务即可//这样进去的话是spark local模式
[root@doit01 spark-2.3.3-bin-hadoop2.7]# /usr/apps/spark-2.3.3-bin-h
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2023-08-16 10:23:46
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# Spark Standalone 模式与 Spark on YARN 模式的实现指南
Spark 是一个强大的分布式计算框架，它可以在多种集群管理模式下运行，包括 Standalone 模式和 YARN 模式。对于刚入行的小白来说，了解这两种模式的基本概念和实现步骤是非常关键的。本文将介绍如何分别在这两种模式下运行 Spark 应用程序。
## 流程概述
在我们深入每个步骤之前，先了解整
# Spark 独立模式配置 Spark on Hive 模式
Apache Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，而 Apache Hive 则是一个适用于大数据的仓库工具，提供了SQL查询能力。为了充分利用这两个强大的工具，我们可以通过配置 Spark 在 Hive 上运行，以进行更加高效的数据处理。在本文中，我们将介绍如何在 Spark 独立模式下配置 Spark on H
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2024-09-11 07:36:04
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在spark的学习中，spark一共有四种模式，分别是：spark基于localspark基于standalonespark基于yarnspark基于metsos Standalone模式两种提交任务方式Standalone-client提交任务方式提交命令./spark-submit--master spark://node1:7077--class org.apache.spark.
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2023-08-01 20:11:24
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Spark简介安装和简单例子Spark简介Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，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，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。简单来说Spark是 内存迭代计算，每个算子将计算结果保存在内存中，其他算子，读取这个结果，继续
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2024-05-18 20:42:41
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所有RDD行动算子如下：aggregate、collect、count、first、foreach、reduce、take、takeOrdered、takeSample、saveAsObjectFile、saveAsTextFile具体解释和例子1. aggregate 概念 1.将每个分区里面的元素进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine
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2023-11-26 21:03:35
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文章目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）Cluster Manager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11
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2023-09-05 10:08:41
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Spark Streaming流式处理1. Spark Streaming介绍1.1 Spark Streaming概述1.1.1什么是Spark Streaming Spark 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。
文章目录 Transformation算子Spark算子：RDD基本转换操作(1)–map、flatMap、distincmapflatMapdistinctSpark算子：RDD基本转换操作(2)–coalesce、repartitioncoalescerepartitionSpark算子：RDD基本转换操作(3)–randomSplit、glomrandomSplitglomSpark算子：R
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2023-11-23 20:20:10
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本章导读RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象，被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写。在所有MapReduce框架中，shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁。map任务的中间输出要作为reduce任务的输入，就必须经过shuffle，shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce，我们可以看到Spark提供多种
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2024-08-14 18:54:57
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[TOC]概述大数据实时计算介绍1、Spark Streaming，其实就是一种Spark提供的，对于大数据，进行实时计算的一种框架。它的底层，其实，也是基于我们之前讲解的Spark Core的。基本的计算模型，还是基于内存的大数据实时计算模型。而且，它的底层的核心组件还是我们在Spark Core中经常用到的RDD。2、针对实时计算的特点，在RDD之上，进行了一层封装，叫做DStream。其实，
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2023-10-27 05:06:06
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SparkSpark 是什么?Apache Spark™是用于大规模数据处理的快速和通用引擎.速度:在内存中,运行程序比Hadoop MapReduce快100倍，在磁盘上则要快10倍.Apache Spark具有支持非循环数据流和内存计算的高级DAG执行引擎.易用:可以使用Java，Scala，Python，R快速编写程序.Spark提供80+高级操作方法，可以轻松构建并行应用程序.Spark提
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2023-08-01 20:03:38
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一、Spark概述1.1. 什么是SparkSpark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
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2023-09-08 15:16:51
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搭建Spark的单独（Standalone）部署模式Standalone单独部署（伪分布或全分布），不需要有依赖资源管理器。主要学习单独（Standalone）部署中的伪分布模式的搭建。环境个人笔记本安装。
内存：至少4G
硬盘：至少空余40G
操作系统: 64位 Windows系统
VMware 12+步骤1、总体步骤如下：安装前的准备搭建2、详细步骤如下安装前的准备①安装Linux下载Ubun
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2024-06-03 21:24:07
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Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可供选择，这取决于集群的实际情况，底层的资源调度即可以依赖外部资源调度框架，也可以使用Spark内建的Standalone模式。对于外部资源调度框架的支持，目前的实现包括相对稳定的Mesos模式，以及hadoop YARN模式本地模式：常用于本地开发
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2023-09-22 13:06:08
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