Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。由于
前言Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确
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2023-11-28 10:59:33
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文章目录1.Spark概述1.1. Spark是什么1.2. Spark的特点(优点)1.3. Spark组件1.4. Spark和Hadoop的异同2.Spark集群的搭建2.1. Spark 集群结构2.2. Spark 集群搭建2.3. Spark 集群高可用搭建2.4. 第一个应用的运行3.Spark入门3.1. Spark shell 的方式编写 WordCount3.2. 读取 HD
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2023-10-05 16:17:51
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前记入职四个月了，面试的Java工程师，没想到工作是要做数据相关的开发，也是挺无奈。目前主要做Spark相关开发，经过一段时间的学习和使用，对Spark也算是较为熟悉了，故写个笔记整理下自己掌握的Spark知识。一、Spark基础概念1.Spark的特点在Spark出现前，主流的分布式计算框架是MapReduce，Spark逐渐取代MapReduce主要在于其有以下两点优势。
1、更快的执行速度。
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2023-08-11 07:20:17
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# Spark Sport与Spark RS的对比与应用
在当今的多媒体环境中，流媒体服务迅猛发展，其中应用程序如Spark Sport和Spark RS成为了用户观看体育赛事和相关内容的重要工具。它们各自有独特的功能和特点，适用于不同的用户需求。在本文中，我们将探讨这两者的特点，并附上代码示例和图表以便更好地理解。
## Spark Sport和Spark RS简介
**Spark Spo
原创
2024-10-12 06:00:05
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spark sport和spark rs是两个不同的运动品牌及其产品线，尽管它们在外观和某些功能上可能存在相似之处，但它们的定位、材料、设计及技术特性上各有千秋。要理解这两者之间的区别，我们需要从多个技术层面的视角进行深入研究，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固及生态集成等方面。下面我们逐步拆解这一问题。
## 环境配置
首先，我们需要为我们的项目配置环境。以下是本地环境的配
对比“Spark Evo RS”的演进历程及架构设计
在数据处理和机器学习领域，选择合适的工具至关重要，尤其是在高并发、大规模分布式计算的环境中。对于许多工程师来说，了解“Spark Evo RS”的区别与应用将有助于在实际项目中做出更好的技术决策。
### 初始技术痛点
在众多数据处理框架中，Spark由于其高效的内存计算而受到广泛欢迎，但随着数据量的不断增大，原有的Spark在资源管理和计
概述：估算器，变换器和管道 - spark.ml该spark.ml软件包旨在提供基于DataFrame构建的一组统一的高级API ，帮助用户创建和调整实用的机器学习流程。有关子包的指南，请参阅下面的算法指南部分 spark.ml，包括Pipelines API特有的功能转换器，集合等。管道中的主要概念
Spark ML标准化了用于机器学习算法的API，使得将多种算法组合到单个管道或工作流中变得更加
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2023-08-11 07:20:08
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num-executors参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个Spa
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2024-06-19 13:33:52
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文章目录1. 初始Spark1.1 什么是Spark1.2 Spark与MapReduce的区别1.3 Spark 运行模式2. SparkCore2.1 RDD2.1.1 概念2.1.2 RDD的五大特性2.1.3 RDD 图解2.2 Spark 任务执行原理2.3 Spark代码流程2.4 Transformations 转换算子2.4.1 概念2.4.2 Transformation 类算
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2024-10-26 19:26:44
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--mastermaster的地址，提交任务到哪里执行，如：spark://host:port,yarn,local--deploy-mode client | cluster在本地启动driver或在cluster上启动，默认是client--class应用程序的主类，仅针对Java或Scala应用--jars用逗号分隔的本地jar包，设置后，这些jar将包含在driver和executor的c
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2023-06-11 14:57:54
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论文重新审视了ResNet的结构、训练方法以及缩放策略，提出了性能全面超越EfficientNet的ResNet-RS系列。从实验效果来看性能提升挺高的
论文: Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.07579论文代码：https://github.
SPARK配置参数的两个地方：1. $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh 脚本上配置。 配置格式如下：export SPARK_DAEMON_MEMORY=1024m2. 编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx”）语句设置相应系统属性值)，即在spark-shell下配置如：scala&g
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2023-11-05 11:03:37
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Spark参数配置大全 Spark提供了三个位置来配置系统Spark属性控制大多数应用程序参数，可以使用SparkConf对象或Java系统属性来设置。 通过conf/spark-env.sh每个节点上的脚本，环境变量可用于设置每台计算机的设置，例如IP地址。 可以通过配置日志log4j.properties。Spark属性Spark属性控制大多数应用程序设置，并分别为每个应用程序配置。
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2024-01-07 11:06:57
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前言Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署方式来说明。 Executor参数spark.executor.cores该参数表示每个
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2023-08-05 00:45:15
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文章目录例子提交python脚本spark2-submit 提交 python(pyspark)项目localyarnspark-submit 详细参数说明`--master``--deploy-mode``--class``--name``--jars``--packages``--exclude-packages``--repositories``--py-files``--files``-
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2023-10-18 07:27:48
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# 深入理解Spark参数配置
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎。它通过分布式计算使得数据处理既快速又高效。而在使用Spark时，合理的参数配置对于性能优化至关重要。本文将带你深入了解Spark中的一些重要参数配置，并通过代码示例帮助你掌握如何在实际应用中使用这些参数。
## Spark参数的基本概念
Spark的参数可以分为几类，包括：
1. **部署配置参数**
1.Spark 属性Spark应用程序的运行是通过外部参数来控制的，参数的设置正确与否，好与坏会直接影响应用程序的性能，也就影响我们整个集群的性能。参数控制有以下方式：（1）直接设置在SparkConf，通过参数的形式传递给SparkContext，达到控制目的。（通过set()方法传入key-value对）比如：val conf = new SparkConf()
.setMaste
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2023-06-11 14:56:19
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之前一直在使用spark，对于spark的参数设置了解过部分。最近当被同事问起时，感觉自己又有点模糊。 好记性不如烂笔头。spark-submit的参数设置spark的运行模式有多种，这边就yarn提交的任务进行说明： 正常用到的参数如下：/bin/spark-submit –master yarn-cluster –num-executors 100 –executor-memory
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2023-08-05 16:57:01
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num-executors参数说明：参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，
启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个Spa
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2023-11-12 14:43:05
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一、RDD概述RDD (Resilient Distributed Dataset)：弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象1.1 RDD的属性一组分区（partition），即数据集的基本组成单位；一个计算每个分区的函数；RDD之间的依赖关系；一个Partitioner，即RDD的分片函数；一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）1.2
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2023-11-03 10:38:10
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