安装sbt本文方法有些繁琐，可以查看github最新更新：用sbt编译spark源码
linux版本：CentOS6.7
sbt: 0.13.9Spark中没有自带sbt，需要手动安装sbt，我的方法是下载sbt-launch.jar，然后将源改为国内源（aliyun），我选择将sbt安装在/usr/local/sbt中。$sudo mkdir /usr/local/sbt
$sudo ch
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2024-06-05 13:38:08
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SparkUI中显示stage skipped的原因【源码分析】Spark Job的ResultStage的最后一个Task成功执行之后，DAGScheduler.handleTaskCompletion方法会发送SparkListenerJobEnd事件，源码如下：JobProgressListener.onJobEnd方法负责处理SparkListenerJobEnd事件，代码如下：Stag
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2023-08-23 21:20:59
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DAGScheduler会将Job的RDD划分到不同的Stage，并构建这些Stage的依赖关系。这样可以使得没有依赖关系的Stage并行执行，并保证有依赖关系的Stage顺序执行。并行执行能够有效利用集群资源，提升运行效率，而串行执行则适用于那些在时间和数据资源上存在强制依赖的场景。Stage分为需要处理Shuffle的ShuffleMapStage和最下游的ResultStage。上游Stag
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2023-09-23 01:00:34
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Stages 是德国Method park公司的产品，用于帮助企业定义、管理、发布、控制、优化其研发过程，同时使其研发过程符合CMMI、ASPICE、ISO26262等标准。Stages的核心理念是把过程理论和实际项目进行有机结合。Stages聚焦于研发过程的用户体验，允许用户集中访问过程描述信息、项目文档、模板、工程应用或者技术知识库。在Sta
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2024-04-26 08:29:36
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窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区，这是shuffle类操作Stage:一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stage就像Map Stage， Reduce Stage。Stage的划分，简单的说是以shuffl
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2024-06-02 10:47:31
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3.3 流式应用状态使用SparkStreaming处理实际实时应用业务时，针对不同业务需求，需要使用不同的函数。SparkStreaming流式计算框架，针对具体业务主要分为三类，使用不同函数进行处理：业务一：无状态Stateless使用transform和foreacRDD函数比如实时增量数据ETL：实时从Kafka Topic中获取数据，经过初步转换操作，存储到Elasticsearch索引
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2024-02-22 13:03:50
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窗口函数对数据组进行操作，并为每个记录或组返回值 > Photo by Tom Blackout on Unsplash 在此博客文章中，我们将深入探讨Apache Spark窗口函数。 您可能也对我之前有关Apache Spark的帖子感兴趣。 · 使用Apache Spark开始您的旅程-第1部分 · 使用Apache Spark开始您的旅程-第2部分 · Apache
# 图解Spark实现流程
## 1. 简介
在开始实现“图解Spark”之前，我们需要先了解一下Spark的基本概念和工作原理。
Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了高效的数据处理和分析能力。它的核心是基于内存的计算模型，能够在内存中进行快速的数据处理，从而大大提高了计算效率。
Spark的核心概念是RDD（Resilient Distributed Datasets），它是一个
原创
2023-11-16 15:41:42
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在SparkContext的初始化过程中，会创建SparkUI。有了对WebUI的总体认识，现在是时候了解SparkContext是如何构造SparkUI的了。SparkUI是WebUI框架的使用范例，了解了SparkUI的创建过程，读者对MasterWebUI、WorkerWebUI及History
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2024-06-08 14:31:05
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# 如何实现Spark组件图解
欢迎来到这篇关于如何实现“Spark组件图解”的教学文章。在这篇文章中，我们将从头开始，带你逐步了解如何创建一个简单的Spark组件图解。在整个过程中，我们会使用一些代码、图表和流程图来帮助你理解。
## 整体流程
在开始编码之前，让我们看一下整个项目的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-09-08 05:30:59
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# 如何实现“图解Spark算子”
在进行数据处理和分析的过程中，Apache Spark作为一个强大的大数据处理平台，提供了多种算子（transformation和action）来处理数据。本文旨在帮助刚入行的小白开发者了解如何通过图示化的方式，来展示Spark中的算子。我们将通过一个井然有序的流程，逐步实现这个目标。
## 一、实现流程
下表总结了实现“图解Spark算子”的基本流程：
原创
2024-09-26 08:42:17
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# Spark RDD 图解及代码示例
在大数据处理中，Apache Spark因其高效的数据处理能力而备受关注。Spark的核心数据结构是弹性分布式数据集（RDD），它允许用户在分布式环境中进行并行计算。本文将通过关系图和代码示例来详细介绍Spark RDD的概念和使用。
## 什么是 RDD？
RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark的基本抽象，代
原创
2024-09-28 05:26:57
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各位看官，上一篇《Spark源码分析之Stage划分》详细讲述了Spark中Stage的划分，下面，我们进入第三个阶段--Stage提交。 Stage提交阶段的主要目的就一个，就是将每个Stage生成一组Task，即TaskSet，其处理流程如下图所示： 与Stage划
RDD算子大全，你想要的我都有一 转换算子TransformRDDSCparallelizetextFilefiltermapValuedistinctunion/++intersectionsubtractcartesiantoDebugStringdependencies二 动作算子ActionRDDfirsttakecollectcountcountByKey&collectAsM
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2023-09-17 07:55:16
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大家好，我是大D。今天给大家分享一篇 Spark 核心知识点的梳理，对知识点的讲解秉承着能用图解的就不照本宣科地陈述，力求精简、通俗易懂。希望能为新手的入门学习扫清障碍，从基础概念入手、再到原理深入，由浅入深地轻松掌握 Spark。1、初识 SparkSpark不仅能够在内存中进行高效运算，还是一个大一统的软件栈，可以适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景。 背景 Spark作为一个用来
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2023-08-08 14:10:04
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一、单选1、Spark 的四大组件下面哪个不是 （ D ）A、Spark Streaming B、Mlib C、GraphxD、Spark RSQL and DataFramesSpark StreamingMLlib (machine learning)GraphX (graph)是spark的四大组件2、Spark 支持的分布式部署方式中哪个是错误的==（ D ）==A、standalone
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2023-10-14 09:32:53
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# Spark的Checkpoint图解
Spark是一种快速、通用的集群计算系统，支持大规模数据处理。在Spark中，Checkpoint是一种重要的机制，用于在计算过程中保存中间结果，以便于容错和优化性能。本文将通过图解的方式介绍Spark的Checkpoint机制，并给出代码示例。
## 什么是Checkpoint
在Spark中，Checkpoint是一种持久化RDD的机制，通过将R
原创
2024-05-09 05:05:05
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Spark入门一、 学习目标目标1：熟悉Spark相关概念目标2：搭建一个Spark集群二、 Spark概述2.1什么是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 SQL Stages for All Jobs 排查 Task 完成不了的原因
在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。尽管 Spark 提供了简单的 API 来处理数据，但有时在执行 SQL 查询时，某些任务（tasks）可能会长时间处于待处理状态，导致整个作业（job）无法完成。这篇文章将重点探讨如何通过 Spark SQL 的 Sta
原创
2024-10-19 06:04:31
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cache checkpoint groupBykey和reduceByKey区别 BlockManager MapReduce过程 RDD的五大特性 RDD的依赖关系 shuffle过程 spark搭建 spark运行时 spark-client spark-cluster 资源调度和任务申请 ...
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2021-07-21 19:53:00
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