为什么以SparkStreaming作为切入点，进行对Spark剖析？一. Spark最开始就是原始的Spark Core，而Spark Streaming是Spark Core上的一个子框架，通过Spark一个子框架的彻底研究，进而精通Spark。二. Spark 有Spark SQL , Spark Streaming, Spark GraphX, Spar
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2023-12-08 08:38:42
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文章目录1、Spark On YARN 部署模式的运行机制1.1、Spark On YARN Cluster1.2、Spark On YARN Client2、任务调度机制3、Shuffle机制4、内存管理5、并行度6、附录6.1、相关单词6.2、源码截取6.2.1、SparkOnYARNCluster6.2.2、SparkOnYARNClient6.2.3、Executor启动之反向注册6.2
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2024-10-22 09:43:15
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Spark 的发展和使用给很多 IT 技术人员带来了极大的帮助，但也伴随着不少问题，其中之一就是“spark知乎”类型的问题。这个问题的广泛性和复杂性促使我们在备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成等方面进行深思熟虑的解决方案。接下来，我们将通过系统化的分析和实例，详细记录解决“spark知乎”问题的全过程。
## 备份策略
在设计备份策略时，我们首先需要了解不同的存储架构和存储介质的优劣。
由于spark的懒执行，在驱动程序调用一个action之前，spark应用不会做任何事情。 针对每个action，Spark调度器就创建一个执行图（execution graph）和启动一个Spark Job。 每个job有多个 stage组成，这些stage就是实现最终的RDD所需的数据转换的步骤。一个宽依赖划分为一个stage。 每个stage由多个tasks组成，这些tasks就表示每个并行
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2023-09-23 17:45:06
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在生产环境中，spark 部署方式一般都是 yarn-cluster 模式，本文针对该模式进行讲解，当然大体思路也适用于其他模式 基础概念一个 spark 应用包含 job、stage、task 三个概念job：以 action 方法为界，一个 action 触发一个 jobstage：它是 job 的子集，以 RDD 宽依赖为界，遇到宽依赖即划分 stagetask：它是 stage
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2023-08-09 10:21:59
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Application用户构建在 Spark 上的程序。由集群上的一个 driver 程序和多个 executor 组成。Worker node任何在集群中可以运行应用代码的节点。Executor一个为了在 worker 节点上的应用而启动的进程，它运行 task 并且将数据保持在内存中或者硬盘存储。每个应用有它自己的 Executor。Job:一个由多个任务组成的并行计算,当需要执行一个rdd的
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2023-12-09 22:55:48
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一、job、stage、Task之间的关系是什么？一个job可以包含多个stage一个stage包含多个task二、job、stage、Task之间的关系是什么？每提交一个任务，就会创建一个job，即调用action算子的时候会创建job【当调用算子之后返回值不是RDD类型的就可以归为Action算子】根据宽依赖和窄依赖划分stage，如果是宽依赖，就新增一个stageTask数量实际上就是分区的
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2023-11-13 16:34:17
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子模块: PA(Personnel Administration)
OM(Organizational Management)
PT(Personnel Time Management)
PY(Payroll)
PD(Personnel Development)
Compensation
Benefits
Recruitment(ore-Recruiting)
TE(Trainin
Spark是一个基于内存的分布式计算框架，运行在其上的应用程序，按照Action被划分为一个个Job，而Job提交运行的总流程，大致分为两个阶段： 1、Stage划分与提交 （1）Job按照RDD之间的依赖关系是否为宽依赖，由DAGSc
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2024-06-09 08:22:05
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有关“职业”的一组同义词的辨析 英语中表示“职业”的词不少，常见的有trade, business, vocation, profession, career, occupation, employment, job, work等。虽然它们都表示“职业”，但仍存在细微差别，在使用中容易混淆，现试分析如下： 1． trade 一般来说是指需要技巧而非高深学问的职业，可译为“职业”、“手艺”。例如：
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2023-12-26 10:58:59
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文章目录Spark 概述1. Spark 是什么2. Spark与Hadoop比较2.1 从时间节点上来看2.2 从功能上来看3. Spark Or Hadoop4. Spark4.1 速度快4.2 易用4.3 通用4.4 兼容5. Spark 核心模块5.1 Spark-Core 和 弹性分布式数据集(RDDs)5.2 Spark SQL5.3 Spark Streaming5.4 Spark
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2023-10-18 21:17:20
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上一节以WordCount分析了MapReduce的基本执行流程，但并没有从框架上进行分析，这一部分工作在后续慢慢补充。这一节，先剖析一下作业提交过程。在分析之前，我们先进行一下粗略的思考，如果要我们自己设计分布式计算，应该怎么设计呢？假定有100个任务要并发执行，每个任务分别针对一块数据，这些数据本身是分布在多个机器上的，主要面临哪些问题？1、数据如何分布是首先面临的问题，可能也是影
# 在Windows上安装Apache Spark的指南
## 介绍
Apache Spark是一个统一的分析引擎，具有强大的数据处理能力，广泛用于大数据处理和机器学习。在Windows环境中安装Spark需要几个步骤。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在Windows上安装Apache Spark，并提供相应的代码、说明和可视化图表来帮助你理解整个过程。
## 安装流程概览
我们可以将安装
目录一、准备材料1、4GB 以上 U盘2、官网下载Ubuntu18.04镜像：https://ubuntu.com/download/desktop二、安装Ubuntu 18.041、制作安装系统USB启动盘2、按照一般的安装双系统（单系统）的方法安装。3、常用的Ubuntu命令三、安装CUDA和cuDNN1. 安装显卡驱动2. 安装CUDA3. 安装cuDNN4. 检验四、安装Python 3
Python中的异步# demo.py
import asyncio
import time
# Python 协程属于可等待对象，因此可以在其他协程中被等待 Python异步非阻塞雏形
async def nested():
# time.sleep(2)
await asyncio.sleep(2)
print('我是异步内的任务，我已经完成了')
retur
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2023-08-30 08:27:33
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1.1 例子，美国 1880 － 2014 年新生婴儿数据统计目标：用美国 1880 － 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源： https://catalog.data.gov 数据格式： 每年的新生婴儿数据在一个文件里面 每个文件的每一条数据格式：姓名,性别,新生人数 1.2 运行流程概览上面的 22 行代码，就已经把构建一个 spark app 的三大步骤...
原创
2022-07-25 06:12:08
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Unix和Linux是两种常见的操作系统，它们在很多方面有相似之处，但也存在很多区别。在知乎上，有很多关于Unix和Linux之间的区别的讨论，这也反映了人们对这两种操作系统的关注和热情。
首先，让我们先来看一下Unix和Linux的共同点。它们都是类Unix操作系统的代表，都采用了类似的设计理念和架构。它们都是多用户、多任务操作系统，支持多种编程语言和应用程序。另外，它们都具有很好的稳定性和可
原创
2024-05-24 10:50:51
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# 理解 TiDB 和 MySQL 的区别
作为一名新手开发者，了解不同的数据库系统及其特性是非常重要的。TiDB 和 MySQL 是常用的数据库管理系统，但是它们在设计理念和使用场景上有很大区别。本文将通过步骤化的方式，帮助你理解这两个数据库之间的区别。
## 步骤流程
下面是了解 TiDB 和 MySQL 区别的基本流程：
| 步骤 | 描述
一些开发人员声称Python比Java更有效率。但这应该先弄清Python和Java之间的区别是什么?Java和Python的区别Java是一种严格的类型语言，这意味着必须显式声明变量名。相比之下,动态类型的Python则不需要声明变量。在编程语言上有许多关于动态和静态类型的争论，但有一点应该注意：Python是一种语法简单的功能强大的语言，能够通过编写脚本就提供优秀的解决方案，并能够快捷地部署在
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2023-07-06 21:37:15
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工作中写C++，不敢自称大神，也来斗胆分享（安利）一下经常使用的单元测试框架。大家都对Google的C++ Style很熟悉了，但除了Coding Style之外，Google还有自己的单元测试框架：gtest （Google Test）和gmock （Google Mock）。简介gtest的英文Unit Testing C++ with Google Test - ReSharper C++
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2024-04-30 14:34:04
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