Spark的基本工作原理我们从宏观讲解Spark的基本工作原理，帮助你全面了解布局1、客户端： 客户端也就是专业们常说的Client端，这里的是表示我们在本地编写Spark程序，然后必须找一个能够连接Spark集群，并提交程序进行运行的机器2、读取数据： 在准备运行Spark程序的同时，是不是也要有数据来源进行处理的呢，这里我们介绍几种常见的读取数据来源，是Hadoop集群中的HDFS、Hive也
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2023-09-17 12:09:59
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# Spark Lazy Evaluation
## Introduction
In Apache Spark, lazy evaluation is a critical concept that improves the efficiency and performance of data processing. Lazy evaluation refers to the postpone
原创
2023-09-23 16:50:12
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# Spark Count Lazy
Apache Spark is an open-source framework that provides an interface for programming clusters with distributed data processing. One of the key features of Spark is lazy evaluation,
原创
2023-11-26 08:16:30
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1、Codeimport org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
case class Score(name: String, clazz: Int, score: Int)
object OverFunction extends App {
val sparkConf = new Spark
# 理解 Spark 的延迟计算（Lazy Evaluation）
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，其中一个核心特性就是它的“延迟计算”机制。本文将从整体流程出发，通过步骤、代码示例以及状态图和旅行图，帮助你理解 Spark 为什么采用延迟计算的方式。
## 一、Spark 延迟计算的整体流程
在 Spark 中，任务的执行通常有以下几个步骤：
| 步骤 |
1、transformation和Action算子的介绍。transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD； 而action则主要是对RDD进行最后的操作，比如遍历、reduce、保存到文件等，并且把结果返回给Driver程序。 transformation的特点就是lazy（懒）特性。lazy特性指的是，如果一个Spark应用中只定义了transformation操作，那么即
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2023-09-05 10:09:38
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Wikipedia：Lazy loading is a design pattern commonly used in computer programming to defer initialization of an object until the point at which it is needed. It can contribute to effici
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2022-09-16 20:57:13
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Spark作为分布式的大数据处理框架必然或涉及到大量的作业调度，如果能够理解Spark中的调度对我们编写或优化Spark程序都是有很大帮助的；
在Spark中存在转换操作（Transformation Operation）与 行动操作(Action Operation)两种；而转换操作只是会从一个RDD中生成另一个RDD且是lazy的，Spark中只有行动操作（Action Operation
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2024-06-05 14:28:27
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Spark只支持两种RDD操作，transformation和action操作，transformation针对已有的RDD创建一个新的RDD文件，action主要是对RDD进行最后操作，比如遍历和reduce、保存到文件等，并可以返回结果到Driver程序transformation,都具有lazy特性，只定义transformation操作是不会执行，只有接着执行一个action操作后才会执行
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2023-06-19 06:36:54
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shuffle 简介shuffle 描述了数据从 map task 输出到 reduce task 输入的过程，shuffle 是连接 map 和 reduce 的桥梁；shuffle 性能的高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量，因为在 分布式 情况下，reduce task 需要跨节点去拉取其他节点上 map task 的结果，这需要消耗网络资源、内存 IO 和磁盘 IO；shuffle 可分为
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2023-08-13 17:26:27
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反压机制：spark1.5以后，通过动态收集系统的一些数据来自动的适配集群数据处理能力 在默认情况下，Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时间
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2023-12-12 20:31:06
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引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新
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2017-07-13 21:10:00
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Spark工作机制ClientDriver程序Spark ContextRDD DAGDAGSchedularTaskSchedular SparkEnv Worker NodeExecutorTaskTaskCacheWorker Node ExecutorTaskTaskCacheCluster Manager图 Spark架构图4.1应用程序执行流程应用程序的执
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2023-09-30 01:54:32
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1 概述org.springframework.context.annotation.Lazy@Lazy 注解可以提高系统加载速度，@Component 注解的 Bean，在启动的时候不会被初始化，只有通过 ApplicationContext 对象的 getBean 方法获取的时候才会初始化；或者其他 Bean 通过 @Autowired 注入的时候也会初始化。1.1 作用范围可以作用于在类上和
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2023-11-30 23:28:43
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Android HAL简介1、 HAL介绍现有的HAL架构由patrick brady(Google)在2008 Google IO演讲中提出的，如下图：Android的HAL是为了保护一些硬件提供商的知识产权而提出的，是为了避开Linux的GPL束缚。思路是把控制硬件的动作放到了Android HAL中，而Linux driver仅仅完成一些简单的数据交互动作，甚至把硬件寄存器空间直接映射到us
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2023-08-09 20:40:36
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SparkContext.scala实现了一个SparkContext的class和object,SparkContext类似Spark的入口，负责连接Spark集群，创建RDD,累积量和广播量等。在Spark框架下该类在一个JVM中只加载一次。在加载类的阶段，SparkContext类中定义的属性，代码块，函数均被加载。（1）class SparkContext(config:Sp
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2023-10-27 09:28:27
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大数据Spark有怎样的缓存机制？首先Spark是开源的，所以翻看一下Spark的代码也能够多少了解一下Spark的缓存机制。在Spark较早的版本中，CacheManager的主要功能就是缓存，假设用户将一个分区的RDD 数据 cache了，当再次需要使用这份数据的时候是可以从缓存中进行提取的。 CacheManager底层存储是BlockManager，CacheManager负责维护缓存的元
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2023-08-04 11:45:29
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MapReduce中的Shuffle 在MapReduce框架中，shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。 Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的pha
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2016-03-09 08:06:00
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一、spark是什么简单来讲，spark是一种计算引擎，对标hardoop中的mapreduce，应用于大规模数据处理二、spark的原理spark的计算规则就是RDD，搞清楚RDD是什么，就搞清楚spark的计算原理。RDD就是源数据的抽象，或者叫映射，或者就代表。也就是说，数据要被spark进行处理，在处理之前的首要任务就是要将数据映射成RDD，对于spark来说，RDD才是我们处理数据的规则
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2023-11-17 20:04:58
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一.SparkSQL相关1.在执行insert 语句时报错，堆栈信息为：FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。原因：由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载，如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决：hdfs存在不从缓存加载的解决方式，在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs
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2023-08-11 15:27:57
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