Spark提供了交互式shell，交互式shell让我们能够点对点（原文：ad hoc）数据分析。如果你已经使用过R，Python，或者Scala中的shell，或者操作系统shell（例如bash），又或者Windows的命令提示符界面，你将会对Spark的shell感到熟悉。 但实际上Spark shell与其它大部分shell都不一样，其它大部分shell让你通过单个机器上的磁盘或者内存操
在讨论“spark是属于python的吗”这个问题之前，一定要了解Apache Spark与Python之间的关系。Apache Spark是一个统一的分析引擎，支持多种编程语言，包括Scala、Java、R和Python。可以用Python编写Spark应用，使用PySpark库来实现分布式数据处理。接下来，我将整理一个文档，描述如何解决这个问题的知识结构。
**备份策略**
在设计一个有效
一、Spark的特点Spark特性Spark通过在数据处理过程中成本更低的洗牌（Shuffle）方式，将MapReduce提升到一个更高的层次。利用内存数据存储和接近实时的处理能力，Spark比其他的大数据处理技术的性能要快很多倍。Spark还支持大数据查询的延迟计算，这可以帮助优化大数据处理流程中的处理步骤。Spark还提供高级的API以提升开发者的生产力，除此之外还为大数据解决方案提供一致的体
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2023-08-16 16:07:30
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Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。伴随Spark技术
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2023-11-06 16:06:39
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由于最近在工作中刚接触到scala和Spark，并且作为python中毒者，爬行过程很是艰难，所以这一系列分为几个部分记录下学习《Spark快速大数据分析》的知识点以及自己在工程中遇到的小问题，以下阶段也是我循序了解Spark的一个历程。 先抛出几个问题：什么是Spark？Spark内部是怎么实现集群调度的？如何调用Spark？如何打包一个Spark独立应用？一、Spark是什么 Spar
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2024-06-03 10:59:21
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# Spark中的saveAsTable函数：解析与应用
Apache Spark是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。Spark提供了丰富的API，以支持数据的存储、查询和操作。其中，`saveAsTable`是一个重要的功能，能够将DataFrame保存为表格，便于后续的SQL查询和数据分析。本文将深入探讨`saveAsTable`的用法，并给出相关代码示例。
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前言
spark与hadoop的比较我就不多说了，除了对硬件的要求稍高，spark应该是完胜hadoop（Map/Reduce）的。
storm与spark都可以用于流计算，但storm对应的场景是毫秒级的统计与计算，而spark（stream）对应的是秒级的。这是主要的差别。
一般很少有对实时要求那么高的场景（哪怕是在电信领域），如果统计与计算的周期是秒级的话，spark的性能是要优于storm
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2023-12-18 19:01:55
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一、RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集 Spark 中最基本的数据抽象是RDD。二、RDD五大特点 • A list of partitions RDD由很多parti
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2024-01-29 00:37:57
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checkpoint在spark中主要有两块应用：一块是在spark core中对RDD做checkpoint，可以切断做checkpoint RDD的依赖关系，将RDD数据保存到可靠存储（如HDFS）以便数据恢复；另外一块是应用在spark streaming中，使用checkpoint用来保存DStreamGraph以及相关配置信息，以便在Driver崩溃重启的时候能够接着之前进度继续进行处理
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2024-07-19 20:56:58
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弹性分布式数据集，对不同数据源数据的一种抽象表示The main abstraction Spark provides is a resilient distributed dataset (RDD), which is a collection of elements partitioned across the nodes of the cluster that can be operated
# Spark 的底层是 Hadoop 吗？
在大数据处理的世界里，Apache Spark 和 Apache Hadoop 是两大重要的技术框架。对于刚刚入行的小白来说，理解它们之间的关系对于日后的开发非常关键。那么，Spark的底层真的是Hadoop吗？本文将通过具体流程、代码示例和图示，帮助你理解这两者之间的关系。
## 一、整个流程
我们可以将整个流程概括为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-26 07:34:55
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一、Spark概述1.1、Spark是什么 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。1.2、Spark和Hadoop1.2.1、从时间来看Hadoop:2013年10月发布2.X（YARN）版本；Spark：2013年6月，Spark成为Apache基金会下的项目。1.2.2、从功能上来看hadoopHadoop是用Java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运
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2023-09-16 21:01:28
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创建或使用现有Session从Spark 2.0 开始，引入了 SparkSession的概念，创建或使用已有的session 代码如下：1 val spark = SparkSession
2 .builder
3 .appName("SparkTC")
4 .getOrCreate()首先，使用了 builder 模式来创建或使用已存在的SparkSession，org.apach
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2023-08-08 07:11:06
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1、 Spark运行架构1.1 术语定义lApplication：Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，指的是用户编写的Spark应用程序，包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码；lDriver：Spark中的Driver即运行上述Application的main(
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2023-10-15 01:41:24
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目录介绍Spark and HadoopSpark or Hadoop核心模块Spark CoreSpark SQLSpark StreamingSpark MLlibSpark GraphX 快速上手介绍 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。 Spark and Hadoop Hadoop
Hadoop
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2024-08-14 16:02:48
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Spark 数据ETL 说明1、本文翻译自《Machine Learning with Spark》书中第三章第3,4节内容。2、本文一些内容基于。3、大家如果有看不懂的地方可以参考原书（网上可以搜到）。 数据处理以及转化1、当我们完成了一些对数据集的探索和分析，我们知道了一些关于用户数据以及电影数据的特征，
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2023-10-16 06:39:05
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栏目介绍mysql常用功能。一、基础部分 一、使用MySQL 1.1、SELECT语句 1.2、排序检索数据 1.3、过滤数据 1.4、数据过滤 1.5、用通配符进行过滤 1.6、用正则表达式进行搜索 1.6.1 基本字符匹配 1.6.2 进行OR 匹配 1.6.3 匹配几个字符之一 1.6.4 匹配范围 1.6.5 匹配特殊字符 1.6.6 匹配字符类 1.6.7 匹配多个实例 1.6.8 定位
# Spark 是代码 API 吗？
在现代数据处理和分析的领域，Apache Spark 作为一个强大的大数据处理引擎，已经获得了广泛的关注和应用。很多开发者和数据科学家在使用 Spark 进行数据计算时，往往会问：“Spark 是代码 API 吗？”在这篇文章中，我们将详细探讨这个问题。在引言之后，我们会深入分析 Spark 的架构、核心概念以及如何通过代码 API 与 Spark 进行交互
首先创建kafka的分区：scala 版本 2.11spark版本2.4.7kafka 2.4.1kafka-topics.sh --create --topic mytopic1 --bootstrap-server 192.168.10.109:9092 --partitions 2 --replication-factor 1因为我只有一个节点，所以–replication-factor 选
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2024-09-29 08:34:36
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标题1.什么是RDD2. 为什么会产生RDD3.RDD的属性4.RDD运行图5.RDD弹性6. RDD特点 1.什么是RDD官方介绍：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.htmlRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、
