一、概述1.什么是spark从官网http://spark.apache.org/可以得知：Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. 主要的特性有：Speed：快如闪电（HADOOP的100倍+） Easy to Use：Scala——Perfect、Python——Nice
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2023-10-19 17:13:32
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# 如何实现“Spark Sparkle”
作为新手开发者，掌握如何实现“Spark Sparkle”可以为你在数据处理和分析领域打下坚实的基础。本文将逐步带你了解整个实现过程，从准备环境，到具体代码实现，直到你能独立完成项目。
## 流程概述
在开始写代码之前，我们先来了解一下整个流程。下面是实现“Spark Sparkle”的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|----
Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而
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2023-08-10 09:12:42
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1、什么是Spark？ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MadReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出的结果可以保存在内存中，从而不需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与
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2023-09-25 10:11:59
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今天先安装好了spark，利用spark里自带的Scala运行了几个简单的Scala程序，看教学视频了解了点儿简单的语法，截图如下： 接着安装scala ide for eclipse，安装在了usr/local目录下，本以为他会正常的替代原来的eclipse，因为我之前有这样直接解压到里面直接就替换了，这次解压之后不仅之前的还在，而且两个eclipse都没法正常使用了&nb
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2023-12-12 15:31:18
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在处理数据工程和大数据相关技术时，理解“spark”和“sparkle”之间的区别是至关重要的。这两个术语在技术层面上有显著的不同，错误的理解可能导致项目延误或效果不佳。
## 问题背景
在初次接触大数据处理的项目时，团队成员对于“spark”和“sparkle”的理解有所混淆。这个误解产生了一系列的问题，包括数据处理效率低、资源配置错误等。
- **现象描述**：
- 项目在两周内未能按
### 理解 Spark 和 Sparkle 的区别及实现流程
在现代软件开发中，Spark 和 Sparkle 是两个经常被提及的概念，尽管它们的名字相似，但它们实际上是两个完全不同的东西。Spark 是一个强大的大数据处理引擎，而 Sparkle 则是一个用于 Mac 应用程序的自动更新工具。本文旨在为刚入行的小白开发者拼出这两者之间的区别，并教会他们如何实现这两者。
#### 整个实现流
本文中会出现的特殊符号和标记法以及其意义如下，本文涉及到大量的密码学算法。为了简单起见,我们没有区分集和,解读这些是相同的。唯一的区别是，将第二个集合的元素写成元组，而第一个集合的成员是位字符串，对应于元组中两个元素的串联。空的位串来标示。算法假设字节顺序是小端序的。我们用“+”表示对232取模的加法，用“⊕”表示两个相同大小的位串的异或。 我们的认证加密和散列方案使用排列族Sparkle，我们在
最近在用metaplex-foundation这款开源的项目，网上几乎找不到资料（毕竟数字钱包的项目，还是国外开源的），特此记录下踩的坑。PS：FQ的要打开，后续很多东西都要FQ才能下载安装git地址：https://github.com/metaplex-foundation/metaplex不知道是我太菜还是怎么滴，clone一直不下来，只能下载压缩包按照git说明运行，需要安装yarn 、&
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2023-11-29 00:19:45
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Spark Worker原理和源码剖析解密：Worker工作流程图、启动Driver源码解密。 方法/步骤
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Worker中Driver和Executor注册过程Worker本身核心的作用是：管理当前机器的内存和CPU等资源，接受Master的指令来启动Driver，或者启动Executor。如何启动Driver如何启动Executor如
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2023-10-28 23:49:45
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写在前面的话elephas是一个把python深度学习框架keras衔接到Spark集群的第三方python包。由于这个版本并不稳定，并且没有什么资料，我打算剖析其源代码。分析代码要从其主程序开始，就是spark_model.py，其网址在 https://github.com/maxpumperla/elephas/blob/master/elephas/spark_model.py。在这个博客
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2024-06-04 23:19:03
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SparkSpark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是加州大学伯克利分校的AMP实验室所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapRed
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2023-10-17 15:19:12
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Spring 表达式语言（简称SpEL）：是一个支持运行时查询和操作对象图的强大的表达式语言。 语法类似于 EL：SpEL 使用 #{…} 作为定界符，所有在大框号中的字符都将被认为是 SpEL SpEL 为 bean 的属性进行动态赋值提供了便利 通过 SpEL 可以实现： - 通过 bean 的 id 对 bean 进行引用 - 调用方法以及引用对象中的属性 - 计算表达式的值
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2024-06-12 09:52:15
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Spark Streaming(DStreaming) VS Spark Structured Streaming 区别比较 优劣势背景这篇博客主要记录Spark Streaming(DStreaming) 与 Spark Structured Streaming 之间的差别与优劣势。Apache Spark 在 2016 年的时候启动了 Structured Streaming 项目，一个基于
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2023-11-14 23:52:50
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Shuffle的产生在Spark作业中当父RDD与子RDD的分区对应关系为多对多或者一对多的情况下会发生宽依赖，也即一个父RDD的分区需要分发到多个子RDD所在的任务中去执行，这种情况就会涉及数据的重新分布，也即产生了shuffle。Spark算子是否引入shuffle与各算子的具体实现有关，本质上是要看父子RDD的分区器的实现是否相同，例如：在执行聚合类算子reduceByKey时判断是否会引入
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2024-01-15 21:21:35
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Hadoop社区依然发展迅速，2014年推出了2.3，2.4, 的社区版本，比如增强 Resource Manager HA, YARN Rest API, ACL on HDFS, 改进 HDFS 的 Web UI…Hadoop Roadmap 根据我的观察，主要更新在Yarn，HDFS，而Mapreduce几乎停滞了，还有一些feature 属于安全，稳定可靠性一方面是比较稳定了，但也可
1. Spark基础Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。下图是Spark的发展历史，1.1 Spark核心模块Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储 系统交互等模块。Spark Core 中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称 RDD)的 API 定义。Spar
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2023-07-11 10:27:01
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Spark-streaming 和spark-sql 基本概念spark-streaming 是spark体系中一个流式处理的框架spark-core 是核心的计算引擎，streaming是其中一个功能streaming与storm的区别：storm数据呈水流状，最基本的单位是 tuple。streaming按照时间做了离散化spark开发的时候，就是开发 RDD的DAG图，spark-core：
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2023-12-21 11:00:03
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大纲：Spark Streaming概述DStreamSpark Streaming WordCount 1、Spark Streaming概述1.1 什么是Spark StreamingSpark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Stre
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2024-06-08 14:31:32
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1. Spark概述1.1. 什么是Spark（官网：http://spark.apache.org） Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark
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2023-09-11 23:17:57
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