# 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
2024-09-06 06:16:55
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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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2023-08-02 10:42:48
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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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2023-10-04 21:12:55
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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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2023-12-06 23:36:46
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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
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2023-12-13 00:08:01
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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
2024-07-31 07:59:18
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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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2024-02-19 14:23:09
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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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2023-12-27 14:14:35
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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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2023-11-13 09:37:53
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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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2023-11-30 11:44:59
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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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2024-01-10 13:11:21
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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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2023-12-18 16:12:23
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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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2023-11-20 08:03:41
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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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2017-08-08 11:09:00
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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。
##
原创
2024-09-11 06:27:55
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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
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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2024-06-08 07:55:43
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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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2023-07-29 19:22:13
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