# 如何实现开源 Spark
在今天的文章中,我们将一起学习如何实现开源的 Apache Spark。Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架,用于处理大数据。尽管起初可能会有些复杂,但只要按照步骤来,我们就能成功实现它。
## 流程概述
我们可以将整个流程分成几个简单的步骤,下面是步骤的概述表格:
| 步骤 | 描述                      |
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                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、Spark简介什么是Spark?快速、分布式、可扩展、容错的集群计算框架;Spark是基于内存计算的大数据分布式计算框架;低延迟的复杂分析;Spark是Hadoop MapReduce的替代方案。二、Spark的发展历史对于一个具有相当技术门槛与复杂度的平台,Spark从诞生到正式版本的成熟,经历的时间如此之短,让人感到惊诧。目前,Spark已经成为Apache软件基金会旗下的顶级开源项目。下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spark 使用小结(一)spark 来源历史Spark 是一种基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark 最初是2009年加州大学伯克利分校开发,2010年开源、2013年成为Apache的开源项目,2014年成为顶级项目。目前使用的主要有2个大的版本1.6 和2.x版本。Spark 定位Spark 是一个统一的规模数据分析引擎,是一个基于内存计算的大数据并行计算框架。其主要用于大规模的数据分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    好久没更新博客了,过年在家变懒了,哈哈。。继续坚持写博客,刚开始接触Spark是在学校举行的一次讲座上,在那之前对于Spark一无所知,听完讲座后觉得Spark在这个大数据时代必然会有它的用武之地,刚好又碰上师兄的毕业设计用到了Spark,于是开始尝试了解Spark,学习Spark的过程是比较艰辛且孤独的,因为身边懂Spark的人比            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录spark概述spark的架构模块spark的主要架构模块介绍spark的运行角色介绍spark的集群环境安装搭建1、spark local模式运行环境搭建2、spark的standAlone模式3、spark的HA模式4、spark的on yarn模式 spark概述park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,201            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Spark 开源项目详解
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架,旨在快速处理大规模数据集。它最初由加州大学伯克利分校的 AMP Lab 开发,2010 年被捐赠给 Apache 软件基金会。Spark 提供了比 Hadoop MapReduce 更快的处理速度,可以在内存中进行计算,从而大幅减少 I/O 操作的延迟。
## Spark 主要特点
1. **速度**:Spa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            PaaS作为云计算三大服务模式之一,目前业界已有很多解决方案,读者可以参考以下链接作为各PaaS产品比对: 
  http://socialcompare.com/fr/comparison/platform-as-a-service-paas-for-cloud-applications-scalable-cluster-of-services  本文主要对Cloudify进行介绍,大部分内容均            
                
         
            
            
            
            Spark--概述0、总结:1. 激动人心的Spark发展史2. Spark为什么会流行2.1. 原因1:`优秀的数据模型(RDD)和丰富计算抽象(多种API)`2.2. 原因2:完善的生态圈-fullstack2.3. 扩展阅读:Spark VS Hadoop2.4. 扩展阅读:Spark使用情况3. Spark官方介绍4. Spark特点5. Spark运行模式6. 了解-SparkRPC            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录搭建spark开发环境Spark框架Spark工作原理DAG、Stage、宽窄依赖 1.  搭建spark开发环境    首先, 安装好 jdk1.8 的版本,以及安装 eclipse(OXYGNEN.2);    然后,下载和安装Scala IDE插件,具体步骤如下:                     
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. Spark项目介绍Spark是berkerly大学发起的一个开源项目,全部代码用scala编写,项目发起的目的是为了解决hadoop在处理迭代式计算模式上的不足;总的来说,MR的计算模式适合流式计算,但对于需要大量迭代计算的机器学习来说,hadoop的短板就很明显了,曾经用hadoop实现过k-means的算法,计算效率实在不敢恭维,大量的时间消耗在IO上了。Spark看到了这一点,通过将数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spark作为Apache顶级的开源项目,在迭代计算,交互式查询计算以及批量流计算方面都有相关的子项目,如Shark、Spark Streaming、MLbase、GraphX、SparkR等。从13年起Spark开始举行了自已的Spark Summit会议。Amplab实验室单独成立了独立公司Databricks来支持Spark的研发。为了满足挖掘分析与交互式实时查询的计算需求,腾讯大数据使用了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前年的文章,备份spark是一个开源的分布式计算系统,提供快速的数据分析功能。 官网地址 http://www.spark-project.org/ 据说性能高出hadoop很多(个人理解主要是因为两点:内存和cache),而且相对更加简单,灵活。非常适合需要反复迭代的计算,比如机器学习。spark基于scala编写,对我而言也是门陌生的语言,至今还是有很多不理解的地方。基本概            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近在看hadoop,看到了Spark,对于程序员,亚历山大啊! 
  Spark是一个高效的分布式计算系统,相比Hadoop,它在性能上比Hadoop要高100倍。Spark提供比Hadoop更上层的API,同样的算法在Spark中实现往往只有Hadoop的1/10或者1/100的长度。Shark类似“SQL on Spark”,是一个在Spark上数据仓库的实现,在兼容Hive的情况下,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spark 是UC Berkeley AMPLab于2009年发起的,然后被Apache软件基金会接管的类Hadoop MapRe鄄duce通用性并行计算框架,是当前大数据领域最活跃的开源项目之一。Spark是基于MapReduce计算框架实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spark开源的各模块组成结构: 1. Narrow dependency——窄依赖,子RDD依赖于父RDD中固定的data partition。 2. Stage——分为多个阶段进行作业。 3. Wide Dependency——宽依赖。子RDD对父RDD中的全部data partition依赖。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用 Spark 实现 ETL 处理:一个开源的 Shell 实现指南
在数据处理领域,ETL(提取、转换、加载)是一个非常关键的过程,其目的是将数据从多个源提取出来,进行必要的转换后,最终加载到目标存储中。Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架,能够高效地完成 ETL 操作。本文将带你了解如何使用 Spark 实现 ETL 过程,并以开源的 Shell 脚本形式展示。
##            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用Spark处理开源数据集
随着数据科学的蓬勃发展,Apache Spark作为一种强大的大数据处理工具,越来越受到数据科学家和工程师的青睐。Spark不仅提供了高效跨平台的数据处理能力,还拥有丰富的开源数据集,可以帮助我们进行教学和研究。
## 什么是Apache Spark?
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架,主要用于大规模数据处理。它支持多种编程语言,如Java            
                
         
            
            
            
            # 使用GDAL与Spark进行开源切片处理
随着大数据技术的快速发展,地理信息系统(GIS)领域也在探索如何更有效地处理和分析空间数据。GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)和Apache Spark的结合,可以极大地优化栅格数据的处理效率,特别是在切片处理方面。本文将介绍如何使用GDAL与Spark进行切片处理,并提供代码示例和状态图。
## G            
                
         
            
            
            
            前言Spark作为计算引擎每天承载了大量的计算任务,为了监控集群的资源使用情况,对spark的监控也在所难免,Spark的监控有3个入口,1. 3. Log。 Rest参考spark的rest接口文档http://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.htmlspark支持把每个计算实例的执行信息写到hdfs,然后通过historyse            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            导读:微软的ASG (应用与服务集团)包含Bing,、Office,、Skype。每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的data audit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性。本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka、Spark以及Elasticsearch来解决这个问题。 案例简介 本案例介绍了微软大数据平台团队设计和部署的基于开源技术            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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