RDD编程Spark针对RDD的操作包括创建RDD，转换操作（返回RDD），行动操作（返回结果）RDD创建1：sc.parallelize(),需要把整个数据集加载到放在一台机器的内存中，多用于开发和原型测试 2：sc.textFile(),更常用的是从外部数据集的读取从文件系统中加载数据创建RDDtextFile(),该方法把文件的URI作为参数，这个URI可以是本地文件系统，或者分布式文件系统
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2023-09-20 21:23:00
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# Spark模块开发入门指南
本文旨在为刚入行的小白提供一个清晰的“Spark模块开发”流程，并帮助其逐步实现一个简单的Spark应用程序。完成此任务，我们将依照以下步骤进行：
## 开发流程
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述 |
|----------|----
原创
2024-10-11 06:09:34
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[1 ]Spark的关键运算组件Spark的核心组件包括RDD、 Scheduler、 Storage、 Shuffle四部分： RDD是Spark最核心最精髓的部分，spark将所有数据都抽象成RDD。 Scheduler是Spark的调度机制，分为DAGScheduler和TaskScheduler。 Storage模块主要管理缓存后的RDD、 shuffle中间结果数据和broa
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2023-08-16 15:15:22
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在阅读本文之前，读者最好已经阅读了《Spark2.1.0之初识Spark》和《Spark2.1.0之基础知识》两篇文章。本文将主要介绍Spark2.1.0版本中的模块设计以及各个模块的功能和特点。模块设计整个Spark主要由以下模块组成：Spark Core：Spark的核心功能实现，包括：基础设施、SparkContext（Application通过SparkContext提交）、Spark执行
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2023-10-27 04:38:35
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Storage模块负责了Spark计算过程中所有的存储，包括基于Disk的和基于Memory的。用户在实际编程中，面对的是RDD，可以将RDD的数据通过调用org.apache.spark.rdd.RDD#cache将数据持久化；持久化的动作都是由Storage模块完成的。包括Shuffle过程中的数据，也都是由Storage模块管理的。各个主要类的功能说明：1)  
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2024-04-15 21:38:53
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## 教你如何实现Spark模块
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[准备数据]
C[创建SparkSession]
D[载入数据]
E[数据处理]
F[输出结果]
G(结束)
A --> B --> C --> D --> E --> F --> G
```
### 二、实现步骤
原创
2024-02-23 07:07:32
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1、PySpark安装配置操作系统：Ubuntu 18.04, 64位所需软件：Java 8 +, Python 3.6.5, Scala 2.13.1, spark 2.4.8安装步骤：1.1 安装Java 8sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk # 如果apt-get无法安装，看这里
java -version1.
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2024-02-01 09:50:16
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Spark三种运行模式1.standalone模式与MapReduce1.0框架类似，Spark框架本身也自带了完整的资源调度管理服务，可以独立部署到一个集群中，而不需要依赖其他系统来为其提供资源管理调度服务。在架构的设计上，Spark与MapReduce1.0完全一致，都是由一个Master和若干个Slave构成，并且以槽（slot）作为资源分配单位。不同的是，Spark中的槽不再像MapRed
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2023-10-17 14:31:45
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目录Spark核心组件Spark运行架构RDDDAG：有向无环图RDD创建RDD创建方式一：parallelizeRDD创建方式二：makeRDD分区设置textFile创建RDDlinux中创建RDD Spark核心组件在解释Spark架构之前，我们先来了解一下Spark的几个核心组件，弄清楚它们的作用分别是什么。1、Application:Spark应用程序 建立在Spark上的用户程序，包
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2023-09-29 21:09:09
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# 学习实现 Spark 高层模块指南
作为一名初入行的开发者，了解如何实现 Spark 的高层模块是非常重要的。本文将引导你通过一系列简单的步骤，逐步实现这一目标。我们将以表格的形式展示流程，并逐步阐述每个步骤所需的代码和注释。
## 实现 Spark 高层模块的流程
| 步骤 | 描述 |
|-------|---------
# SPARK模块介绍
## 1. 整体流程
### 步骤
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 下载并安装SPARK |
| 2 | 创建SPARK应用程序 |
| 3 | 编写SPARK应用程序代码 |
| 4 | 运行SPARK应用程序 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤一：下载并安装SPARK
首先，你需要下载并安装SPARK。你可以在官方网站下
原创
2024-07-07 03:34:10
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# Spark 的模块简介
Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理引擎，它提供了一系列模块以支持不同的数据处理需求。Spark 不仅提供了丰富的 API，还支持多种数据源和计算类型，如批处理、流处理和机器学习。本文将介绍 Spark 的主要模块，并提供代码示例帮助初学者更好地理解其功能。
## 1. Spark Core
Spark Core 是 Spark 的基础组成部分，负
# Spark主要模块及其功能
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展且易于使用的大数据处理框架。它提供了丰富的功能模块，方便开发人员快速构建和部署大规模数据处理应用。本文将介绍Spark的主要模块及其功能，并提供相应的代码示例。
## 1. Spark Core
Spark Core是Spark的基础模块，提供了分布式任务调度、内存计算和容错机制。它定义了RDD（弹性分布式数据集）
原创
2023-12-09 13:38:57
76阅读
## Spark核心模块实现流程
为了帮助你理解如何实现Spark核心模块，我将按照以下步骤进行说明：
步骤 | 操作内容
----|---------
1 | 创建一个Spark应用程序
2 | 构建SparkSession
3 | 加载数据
4 | 对数据进行转换和操作
5 | 执行计算
6 | 处理计算结果
下面我将详细解释每一步的操作和对应的代码。
### 1. 创建一个Spark
原创
2023-10-19 14:35:45
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MLib：机器学习GraphX：图计算wordcount
原创
2022-01-18 14:47:57
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Storage模块主要负责数据存取，包括MapReduce Shuffle中间结果、MapReduce task中间stage结果、cache结果。下面从架构和源码细节上来分析Storage模块的实现。Storage模块主要由两大部分组成：BlockManager部分主要负责Master和Slave之间的block通信，主要包括BlockManager状态上报、心跳，add, remove, up
一、前言1. 相关版本：Spark Master branch(2018.10, compiled-version spark-2.5.0， 设置了spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 1 和 YARN-client 模式) ，HiBench-6.0 and Hadoop-2.7.12.&n
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2024-05-09 19:41:52
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Spark是一个分布式计算框架，当 我们提交一个任务，会划分为多个子任务分发到集群的各个节点进行计算，这里思考一个问题，Spark是如何进行消息的传递，如何将任务分发到各个节点，并且如何将计算结果汇总起来的呢？实际上，Spark内部使用Akka进行消息的传递，心跳报告等，使用Netty提供RPC服务进行数据的上传与下载功能。这点与Flink类似。块管理器BlockManager是Spark存储体系
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2023-09-04 15:11:35
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文章目录一、Spark 概述二、Spark 特点快速易用通用可融合性三、Spark 核心模块Spark CoreSpark SQLSpark StreamingSpark MLlibSpark GraphX四、Hadoop VS Spark 差异 一、Spark 概述 Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。并且 Spark 目前已经成为 Apache 最活跃的开源
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2024-01-08 18:18:14
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MLib：机器学习GraphX：图计算wordcount
原创
2021-09-22 10:10:46
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