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
55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
转载
2023-09-08 22:44:17
42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
191阅读
1.spark的基本工作原理1>迭代式计算： Spark与MapReduce最大的不用在于其迭代式计算模型： 1)MapReduce，分为两个阶段，map和reduce，两个阶段完成，就结束了。所以我们在一个job里能做的处理很有限，只能在map和reduce里处理数据。 2)Spark，迭代式计算模型，可以分为n个阶段，因为它是内存迭代式的。我们在处理完一个阶段以后，可以继续往下处理
转载
2023-08-21 08:42:50
62阅读
文章目录Spark 行动算子1、reduce2、collect3、count4、first5、take6、takeOrdered7、代码示例8、aggregate9、fold10、countByValue & countByKey (wordcount重点)11、sava相关算子12、什么是算子？13、foreach(1) 代码示例(2) foreach小案例 Spark 行动算子所谓的
讲说spark的资源调度和任务调度，基本的spark术语，这里不再多说，懂的人都懂了。。。按照数字顺序阅读，逐渐深入理解：以下所有截图均为个人上传，不知道为什么总是显示别人的，好尴尬，无所谓啦，开始吧~~1 宽窄依赖与Stage划分：上熟悉的图： 在 Spark 里每一个操作生成一个 RDD，RDD 之间连一条边，最后这些 RDD 和他们之间的边组成一个有向无环图
MapReduce是计算逻辑清晰的，只有两个步骤，任务是JVM进程级别，每执行到什么步骤 去申请具体的资源。而spark根本不知道具体有几个stage，逻辑未知，每个人的job stage等根本不知道。它是默认倾向于抢占资源的，他会在sparkContext（）这个函数执行的时候，直接根据下面textFile（）代码逻辑抢占所有资源，任务以JVM线程的级别泡在Excutor里面目前已知的： 每一个
什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。RDD的属性 一组分片（Parti
从RDD角度来剖析Spark内部原理1 Spark的核心 — RDD？1.1 RDD的5个属性1.2 RDD的特性1.3 What's RDD？在物理上，RDD对象实质上是一个 元数据结构，存储着 Block、Node等的映射关系，以及其他的元数据信息。一个RDD就是一组分区，在物理存储上，RDD的每个分区对应的就是一个Block，Block可以存储在内存中，当内存不够时可以存储在磁盘上。如果数据
Spark 学习: spark 原理简述主要介绍下自己在学习 spark 当中的一些理解和学习过程中踩到的坑，对 spark 时间效率优化的点做个总结，各位大佬轻拍。 # Spark 原理简述Spark 是使用 scala 实现的基于内存计算的大数据开源集群计算环境.提供了 java,scala, python,R 等语言的调用接口. 1 引言1.1 Hadoop 和 Spar
转载
2023-07-18 22:36:52
81阅读
hadoop的MR结构和YARN结构是大数据时代的第一代产品，满足了大家在离线计算上的需求，但是针对实时运算却存在不足，为满足这一需求，后来的大佬研发了spark计算方法，大大的提高了运算效率。Spark的计算原理spark的结构为：节点介绍：1）Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群，监控worker。在YARN模式中为资源
转载
2023-08-14 12:42:07
168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
126阅读
Spark基本工作原理Spark基本工作原理分布式首先我们在本地上编写spark程序，然后必须在某台能够链接spark的机器上提交该spark程序然后spark集群从hadoop：HDFS、Hive上面读取数据，分布在spark的节点上对节点上的数据进行处理，处理后的数据，可能会移动到其他节点中主要基于内存数据都是存到各个节点的内存中所有的计算操作都是针对多个节点上的数据，进行并行计算操作迭代式计
转载
2023-06-21 20:37:00
87阅读
1·，运行原理看个流程图：解说就是：1，构建spark Application运行环境2，sparkcontext向资源管理器注册3，sparkContext向资源管理器申请运行Executor(执行器）4，资源管理器分配executor5,资源管理器启动executor6,executor发送心跳至资源管理器7，sparkContext构建DAG图8，将DAG图分解成stage(taskSet)
spark 生态及运行原理Spark 特点运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存中读取，速度可以高达100多倍。适用场景广泛 => 大数据分析统计，实时数据处理，图计算及机器学习易用性 => 编写简单，支持80种以上的高级算子，支持多
一. RDD设计背景 程序运行阶段会涉及很多迭代算法, 这些场景的共同之处是, 不同计算阶段会重用中间结果, 即一个阶段的输出作为下一个阶段的输入. MapReduce在处理这种情况的时候更多的是把中间结果写入到HDFS中, 这种操作会带来大量的数据复制, 磁盘IO和序列化开销. RDD就是为了满足这种需求出现的, 它提供一个抽象的数据架构,
需要多看几遍！！！Spark 基本工作原理：分布式主要基于内存（少数情况基于磁盘）迭代式计算Spark 工作流程客户端 (Client)，我们在本地编写了 spark 程序，然后你必须在某台能够连接 spark 的机器上提交修改 spark 程序。Spark 集群：程序提交到 spark 集群上运行，运行时先要从 Hadoop Hdfs Hive 上读取数据，读取到的数据存储在不同的节点上，称之为
转载
2023-08-11 14:12:17
86阅读
spark原理简介spark简介 spark是基于内存的分布式处理框架，它把要执行的作业拆分成多个任务，然后将任务分发到多个CPU进行处理，处理结果的中间数据存储在内存中，减少了数据处理过程中对硬盘的I/O操作，大大提升了处理效率。spark和MapReduce对比
转载
2023-08-04 22:29:21
112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
转载
2023-08-01 20:03:38
91阅读
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
