在这篇文章中，我们将一起探讨解决“Spark论文”问题的整个过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及复盘总结。我们将用富有交互性的图表和代码示例来加深理解。
### 背景定位
在大数据处理领域，Apache Spark 的广泛使用促进了业务的快速增长。然而，这一技术的使用也伴随着一系列技术痛点。例如，数据处理延迟、集群资源管理和任务调度效率等。对于一个正在快速扩展的业务而
spark-streaming 2012 论文笔记 spark-streaming 2012 论文笔记IntroductionGoals and Background1 Previous Streaming Systems2 The Challenge of Fault and Straggler ToleranceDiscretized Streams1 Timing Consideration
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2024-01-12 06:45:07
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推荐系统之余弦相似度的Spark实现（1）原理分析 余弦相似度度量是相似度度量中最常用的度量关系，从程序分析中，第一步是数据的输入，其次是使用相似性度量公式最后是对不同用户的递归计算。 本例子是基于欧几里得举例的相似度计算。（2）源代码 1 package com.bigdata.demo
2
3 import org.apache.spar
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2023-11-06 20:33:55
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一、基本信息基于Spark的高考推荐系统设计与实现 二、研究内容1.论文主要内容（1）结合高考的实际场景，对高考志愿推荐系统进行多方位的需求分析以及详细设计，确保考生用户的良好访问体验。 （2）设计专门的日志收集模块收集高考领域的相关数据集，存储到 HDFS 中，利用Spark 计算框架的相关技术对其进行清洗、处理后，提供给推荐引擎计算使用。 （3）充分研究了不同类型推荐算法的优点、缺点和适用场景
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2023-06-19 06:02:40
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文章目录0 项目说明1 系统模块2 分析内容3 界面展示4 项目源码 0 项目说明基于Spark网易云音乐数据分析提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放项目分享：https://gitee.com/asoonis/feed-neo1 系统模块包含爬虫,Scala代码,Spark,Hadoop,ElasticSearch,logstash,Flume,echarts,log4jem
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2024-10-09 10:36:23
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Command Side effects 方式运行在之前的文章中介绍过 Spark 1.* 的Command 命令的执行逻辑，到 Spark2(3) 部分代码发生了变化， DataFrame 没了。 都是在 LogicalPlan 对象生成时，进行 side effects 注入执行，但是原来的方式绕了几个弯，执行了execute() 和doExecute()，这里直接执行 queryExecut
Cross-Platform Resource Scheduling for Spark and MapReduce on YARN论文理解 文章目录Cross-Platform Resource Scheduling for Spark and MapReduce on YARN论文理解摘要关键字：引言动机YARN的资源预留机制spark简介Spark-on-YARN挑战HDFSiKayak设计
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2024-01-12 19:17:14
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文章目录0 项目说明1 项目说明2 系统功能3 系统架构4 效果展示5 论文概览6 项目工程 0 项目说明基于Spark图计算的社会网络分析系统的设计和实现-顶点分析提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1 项目说明随着 SNS（ Social Networking Sites, 社交网站）如 Renren、 Facebook 等的快速发展，SNA（Social Network
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2024-06-29 17:25:04
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在当今数据驱动的时代，Apache Spark作为一个统一的数据处理引擎，越来越多地被应用于大数据环境中。本文将探索“spark的作用论文”，从背景定位到扩展应用进行深入分析，通过不同的图表和代码示例，为大家呈现Spark在大数据处理中的重要性和应用场景。
## 业务场景分析
在处理海量数据时，我们常常需要考虑业务的实际场景。例如，一家电商公司需要实时处理用户的点击流数据，以改进产品推荐系统和
引言首先要说Spark并不是一种解决问题的框架，而是这个框架的具体实现，而论文中提出的新框架的名字叫做RDD（Resilient Distributed Datasets 弹性分布式数据集）
原创
2022-07-12 14:35:20
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代码存在码云:https://coding.net/u/funcfans/p/sparkProject/git发现样例作为正式项目来说效率太低了,为了知识点而知识点.对原代码做了一定优化第1个项目:用户访问session随机抽取统计用户数量一般在100(测试环境)10的8次方(生产环境),不管是哪种都比访问数据少的多.一般这种数据量可以装入内存,使用Map一一映射,并广播这个变量,实现map jo
由来Spark 最早源于一篇论文Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing，
该论文是由加州大学柏克莱分校的 Matei Zaharia 等人发表的。论文中提出了一种弹性分布式数据集（即 RDD）的概念。Spark 借鉴了 MapReduce 思想发展而来，
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2024-07-08 06:14:02
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引言首先要说Spark并不是一种解决问题的框架，而是这个框架的具体实现，而论文中提出的新框架的名字叫做RDD（Resilient Distributed Datasets 弹性分布式数据集），众所周知分布式计算框架例如Map/Reduce在实际中应用如此广泛，为什么要重新设计一个新的框架呢？原因在paper中有所提到，原因就是在很多的计算场景下用户会对相同的数据集进行多次不同的查询或者其他操作，但
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2024-06-08 15:56:46
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最近比较空，总结一下spark相关的知识。一、Spark简介spark是一种大规模数据处理的统一分析引擎，且基于内存计算的大数据并行计算框架。具有如下特性：1、高效性体现在内存存储中间计算结果，基于DAG图执行引擎的优化，减少多次中间结果写HDFS开销。2、易用性spark有丰富的API，且支持超过80种不同的Action算子和Transformation算子，如常见的collect、foreac
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2023-08-08 11:36:14
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1.总结部分什么是Spark？Spark是个通用的集群计算框架Spark用来做什么？分发数据，分发计算Spark的主要应用领域？机器学习，最优化算法 为什么选择Spark？Spark对迭代应用的计算特别有效可以类似Python REPL的命令行提示符交互式访问快Spark提供何种API？Scala、Java和PythonSpark性能如何？Hadoop，Spark速度对比 从表格中可以看出排序10
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2023-12-31 18:25:12
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Hadoop学习系列之Hadoop、Spark学习路线（很值得推荐） 1 Java基础：视频方面：推荐毕老师《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在多线程和并行化多多理解实践即可。书籍方面：推荐李兴华的《java开发实战经典》2 Linux基础： 视频方面：（1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、 &
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2023-12-31 21:02:00
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文章目录一、Spark简介二、RDD和DSM（分布式共享内存）三、Spark实现1.Job Scheduling2.Interpreter Integration（解释器的集成）3.Memory Management4.Support for Checkpointing四、PageRank代码1.PageRank算法简介2.应用程序代码（1）Scala语法（2）PageRank的代码（3）执行P
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2023-08-28 14:20:59
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谷歌大数据三篇重要论文读后感Google的三篇重要论文分别是Google FS、MapReduce、BigTable，这三篇论文奠定了风靡全球的大数据算法的基础。Google FS发布于2003年是一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。 GFS 虽然运行在廉价的普遍硬件设备上，但是它依然了提供灾难冗余的能力，为大量客户机提供了高性能的 服务。MapReduce发布于2004年是一
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2023-10-19 15:55:45
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前言现今Spark正是风头正劲时，Spark本是UCBerkeley的AMPLab诞生的项目，后来捐赠给了Apache来管理源码和后续发展。今年从Apache孵化器终于孵化出了1.0版本。其对大数据的支持从内存计算和流处理，到交互式查询，一直到图计算和机器学习，可谓摆开了架势、拉长了战线，一方面挑战老前辈Hadoop和MapReduce，另一方面又随时准备迎接同样的后起之秀的挑战。大数据的今天今天
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2024-07-25 14:41:58
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摘要Resilient Distributed Datasets (RDDs)把计算过程都在内存中进行，因此效率有很大的提升。同时，RDD可以更好地支持循环执行算法和交互式数据挖掘工具。RDD可以支持当前分布式大部分的算法范式，流入pregel等。简介在很多OLAP（Online Analytical Processing）过程中，数据都是可以复用的。很多机器学习或数据挖掘算法都会反复使用相同数据
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2023-11-06 14:26:42
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