# Spark计算平台的科普与应用 Apache Spark是一个开放源代码的分布式计算系统,广泛应用于大数据处理和分析。它提供了高效的处理能力,并能够支持多种编程语言,如Java、Scala、Python和R。本文将介绍Spark的基本概念,并通过代码示例展示其强大功能。 ## Spark的基本架构 Spark的运行原理基于RDD(弹性分布式数据集)和DAG(有向无环图)调度模型。RDD是
Apache Spark是一个集群计算引擎,它抽象了底层分布式存储和集群管理,,使它可以插入plugin大量的专门的存储和集群管理工具。Spark支持HDFS, Cassandra, local storage, S3, 甚至传统的关系数据库作为存储层,也可以和集群管理工具YARN, Mesos一起工作,相对集群模式它还有单机模型,Spark已经打破了由Hadoop创造的排序记录,本文介
转载 2023-10-21 16:21:27
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# 大数据平台Spark抽数计算入门 作为刚入行的开发者,你可能会对“大数据平台Spark抽数计算”感到陌生,但实际上,只要你掌握了基本的流程和一些核心的代码,就可以轻松入门。本文将为你详细讲解如何在Spark上进行数据抽取与计算,我们将根据步骤和代码进行详细剖析。 ## 流程概述 在进行Spark抽数计算的过程中,通常遵循以下步骤: | 步骤 |
原创 2024-10-04 07:13:22
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随着万物互联的泛在化发展,近年来,边缘计算(Edge Computing)的热度持续上升,大有和云计算分庭抗礼的架势。IDC预计,2020年全球将有超过500亿的终端与设备联网,超过40%的数据要在网络边缘侧进行分析、处理与存储。那么,这种适用于网络边缘侧的边缘计算究竟是怎样的技术呢?公开资料显示,边缘计算是在靠近物或数据源头的一侧,综合了网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台。基本思想是把云
转载 2023-10-18 22:38:01
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Kubernetes (K8S) 是一种开源的容器编排平台,可以实现跨主机集群的容器部署、运行和管理。而Spark 是一个快速通用的集群计算系统,它提供了丰富的API,可以用于大规模数据处理和分析。结合K8S和Spark可以实现弹性、高可用、自动化的集群计算平台。 接下来,我们将详细介绍如何在K8S上搭建计算平台Spark的整个流程,以及每一步需要做什么,包括代码示例和注释。 **步骤**:
原创 2024-03-27 10:32:34
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1、Spark介绍Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目。随着Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用。2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Be...
转载 2015-11-18 18:23:00
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# 如何实现 Spark 平台 在当前的数据处理世界中,Apache Spark 是一个非常重要的分布式计算框架,因其快速、易用被广泛应用。本文将指导你从零开始搭建 Spark 平台,帮助你了解其主要功能和基本使用方法。 ## 实现 Spark 平台的流程 下面的表格展示了完成这项任务的步骤: | 步骤 | 描述
原创 7月前
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一、SPARK介绍: 1、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 2、Apache Spark 所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架 3、简而言之为一个快速且通用的集群计算平台 二、SPARK的特点 1、spark是快速的spark扩充了流行的Mapreduce计算模型 spark是基于内存的计算(在计算中将中间产生的计算结果放在了内存中
转载 2023-08-08 09:48:26
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Spark简介spark 一个通用的计算引擎,专门为大规模数据处理而设计,与 mapreduce 类似,不同的是,mapreduce 把中间结果 写入 hdfs,而 spark 直接写入 内存,这使得它能够实现实时计算spark 由 scala 语言开发,他能够和 scala 完美结合,同时实现了 java、python、R 等接口。Spark搭建spark 有 3 种搭建模式Local 模式:
转载 2023-08-20 22:59:51
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spark的github地址--------->https://github.com/apache/sparkspark官网地址---------------〉http://spark.apache.org/Spark是什么Spark是一种通用的大数据计算框架。类似于传统的大数据处理技术例如:hadoop得MR、hive执行引擎,以及storm历史实时计算引擎。spark的几大特点Speed
转载 2023-10-11 21:30:49
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一、Spark开发环境准备工作由于Spark仅仅是一种计算框架,不负责数据的存储和管理,因此,通常都会将Spark和Hadoop进行统一部署,由Hadoop中的HDFS、HBase等组件负责数据的存储管理,Spark负责数据计算。安装Spark集群前,需要安装Hadoop环境 二、了解Spark的部署模式(一)Standalone模式Standalone模式被称为集群单机模式。该模式下,
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
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
转载 2023-11-26 21:03:35
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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,
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
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
转载 2023-08-01 20:03:38
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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
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
转载 2023-09-08 15:16:51
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# Spark 实时计算大数据平台架构实现指南 ## 引言 在大数据时代,实时计算已经成为了处理海量数据的重要手段之一。而Spark作为一款强大的开源计算框架,被广泛应用于处理大数据的场景中。本文将指导刚入行的小白如何实现“Spark 实时计算大数据平台架构”。 ## 流程概述 下面是实现“Spark 实时计算大数据平台架构”的流程概述,通过以下步骤来完成: | 步骤 | 描述 | |
原创 2023-10-10 14:41:20
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