# 使用 Java 实现 Spark 计算引擎
作为一名刚入行的小白，学习如何使用 Spark 计算引擎可能会显得复杂，但其实只要掌握了基本的步骤和代码实现过程，就能轻松上手。本文将介绍整体流程，并结合代码示例，帮助你一步一步理解如何在 Java 中实现 Spark 计算引擎。
## 整体流程
首先，我们可以整理出实现 Spark 计算引擎的整体流程。以下表格展示了实现过程的各个步骤：
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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。
## Spark计算引擎实现流程
为了帮助你理解如何实现一个Spark计算引擎，我将为你提供一份步骤指南。下面是整个过程的概览：
```mermaid
journey
title Spark计算引擎实现流程
section 了解需求
section 数据加载
section 数据处理
section 数据分析
section 结果展示
```
原创
2023-10-22 13:11:39
48阅读
Spark是一个基于MapReduce思想的分布式通用计算框架，相对于MapReduce,它的升华主要体现在处理结果驻留在了内存中(RDD,即分布式内存的概念，也是将数据进行切片，计算的中间结果驻留在内存中，可以设置切片数，也可以采用默认值)，可以直接与客户端交互，而不是像mapReduce那样，将 ...
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
101阅读
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
64阅读
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
103阅读
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
120阅读
1.1 Hive引擎简介 Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。1.2 Hive on Spa
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2023-09-20 06:30:22
281阅读
Spark是一个用于大规模数据处理的统一计算引擎 注意：Spark不仅仅可以做类似于MapReduce的离线数据计算，还可以做实时数据计算，并且它还可以实现类似于Hive的SQL计算，等等，所以说它是一个统一的计算引擎 既然说到了Spark，那就不得不提一下Spark里面最重要的一个特性：内存计算 Spark中一个最重要的特性就是基于内存进行计算，从而让它的计算速度可以达到MapReduce的几十
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2023-10-17 09:29:59
56阅读
计算机行业里面的引擎，嗯。。找个跟生活贴近一点的例子呢，就好像汽车想跑起来就得有引擎，飞机想飞起来也得有引擎。
所以呢软件的引擎就是能完成这个软件最基本功能的一部份代码，也就是这个软件的动力来源。比如一个游戏软件的绘图
算法、读存档代码、AI等等这些功能的代码就是引擎。这个引擎可以用来做不同的游戏，但是风格是完全一样的，只是把
他的外在表现形式换了一下。就好象，汽车的引擎也可以放在不同的车型上，不
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2024-01-15 14:28:16
74阅读
2021SC@SDUSC前言上一篇博客分析了Spark Streaming的性能调优机制，这次分析一下Spark 2.X的流计算过程介绍Spark 发展迅速，如今最新的版本已经是3.X了，但由于分析的需要以及减少分析困难，我们小组选定的是3.1.2的版本，但本次分析不针对Spark3.X的流计算特性而转而分析Spark2.X中的内容，是为了便于为Spark进行理解。这里也结合databricks官
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2023-09-08 22:44:17
53阅读
# 使用 Apache Spark 进行数据处理的入门指南
Apache Spark 是一个强大的开源集群计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。它支持多种编程语言，如 Scala、Java、Python 和 R，因而适用范围非常广泛。本文将介绍如何使用 Spark 进行数据处理，并提供相应的代码示例。
## Spark 的基本工作流程
在使用 Spark 进行数据处理时，首先需要设置 Spa
原创
2024-09-07 05:57:11
66阅读
一、Spark内部原理 ——通过RDD，创建DAG（逻辑计划） ——为DAG生成物理查询计划 ——调用并执行Task 二、生成逻辑执行图：产生RDD 三、生成逻辑执行图：RDD之间关系 四、生成逻辑执行图：Shuffle —每个reduce task要从每个map task端读取一部分数据，网络连接数是：M*R。—shuffle是分布式计算框架的核心数据交换方式，其实现方式直接决定
原创
2022-11-28 15:42:03
212阅读
总的来说，Spark采用更先进的架构，使得灵活性、易用性、性能等方面都比Hadoop更有优势，有取代Hadoop的趋势，但其稳定性有待进一步提高。我总结，具体表现在如下几个方面。 1 Q：为什么选择Kafka去承担类似数据总线的角色？A：绝大部分是由于它简单的架构以及出色的吞吐量, 并且与Spark也有专门的集成模块. Kafka的出色吞吐量主要是来自于最大化利用系统缓存以及顺序读写所带来
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2023-11-29 12:16:51
47阅读
文章目录Spark简介Spark特点Spark架构Spark实例进程Driver驱动器Executor执行器Spark运行模式Local模式Standalone模式Yarn模式RDD分布式数据集RDD简介RDD拥有的属性RDD特点1.分区2.只读3.依赖4.缓存5.CheckPointRDD编程模型 Spark简介Spark是专为大规模数据处理而设计的计算引擎。Spark拥有Hadoop Map
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2023-08-11 16:59:16
156阅读
# 从Hive切换到Spark：加速大数据计算的利器
随着大数据技术的不断发展，数据处理工具也不断涌现。Hive是一个常用的数据仓库工具，但是在处理大规模数据时，其计算引擎已经显得有些力不从心。为了加速大数据计算，许多企业开始将Hive的计算引擎切换到Spark上。
## 为什么选择Spark？
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以在内存中进行数据计算，大大加快了数据处理速度。与
原创
2024-06-17 04:02:18
181阅读
文章目录一.安装二.理论基础三.实战2.1 hbase2.2 sql2.3 机器学习2.4 Graphx2.5 报错四.源码一.安装Spark介绍系列02–安装集群:https://limeng.blog.csdn.net/article/details/82803783hive on spark安装:https://limeng.blog.csdn.net/article/details/71023759二.理论基础Dataflow Model总结:https://limeng.blog
原创
2021-08-31 09:10:46
145阅读
# Spark计算引擎如何使用
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，能够高效地进行数据处理和分析。它广泛应用于大数据处理领域，提供了简单易用的API，可以用在多种编程语言中，例如Scala、Python、Java和R。在这篇文章中，我们将会详细探讨如何使用Spark计算引擎，并提供相应的代码示例，以帮助读者更好地理解其工作原理。
## Spark计算引擎的基本概念
在深入使用
spark 更换tez计算引擎的描述
在大数据处理和分析的过程中，有时需要根据实际需求更换计算引擎。本文将记录如何在 Spark 环境中将计算引擎更换为 Tez 的全过程，包含环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
### 环境准备
首先，确保你的环境满足更换 Tez 计算引擎的基本条件。以下是前置依赖的安装及配置：
```bash
# 安装 Hadoop
sudo
