Spark3.0解决了超过3400个JIRAs，历时一年多，是整个社区集体智慧的成果。Spark SQL和 Spark Cores是其中的核心模块，其余模块如PySpark等模块均是建立在两者之上。Spark3.0新增 了太多的功能，无法一一列举，下图是其中24个相对来说比较重要的新功能，下文将会围绕这些进行简单介绍。 性能相关的新功能主要有： Adaptive Quer
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2023-09-03 11:18:21
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简介Apache Spark 3.3.0 从2021年07月03日正式开发，历时近一年，终于在2022年06月16日正式发布，在 Databricks Runtime 11.0 也同步发布。这个版本一共解决了 1600 个 ISSUE，感谢 Apache Spark 社区为 Spark 3.3 版本做出的宝贵贡献。PySpark 的 PyPI 月下载量已经迅速增长到2100万次，Python 现在
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2023-09-11 19:39:00
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# Spark特性及其应用
Apache Spark是一个强大的分布式数据处理框架，因其高性能和简洁的API而广受欢迎。Spark提供了一些显著的特性，包括内存计算、丰富的API、支持多种数据源和容错能力等，本文将逐一介绍这些特性，并展示相关代码示例。
## 内存计算
Spark最核心的特性之一是其内存计算能力。相比传统的MapReduce，Spark可以将数据存储在内存中，这使得数据处理速
原创
2024-09-12 05:29:19
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该论文来自Berkeley实验室，英文标题为：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing。下面的翻译，我是基于科学网翻译基础上进行优化、修改、补充，这篇译文翻译得很不错。在此基础上，我增加了来自英文原文的图和表格数据，以及译文中缺少的未翻译的部分。如果翻译措
1. HashMap的数据结构数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；链表链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。哈希表那么我们能不能综合两者的特性，做
RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中最基本的数据结构，它是一个不可变的分布式数据集合，可以在集群中进行并行处理。RDD可以从Hadoop的HDFS文件系统中读取数据，也可以从其他数据源中读取数据，如本地文件系统、Hive、Cassandra等。RDD的特点：分布式：RDD可以在集群中分布式存储和处理数据，可以在多个节点上并行处理数据。不可变性：RDD
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2023-08-01 16:08:05
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Spark 官方网站使用如下简洁的语言描述了Spark我们可以从中提取出如下信息：Spark是一个引擎快速通用Spark可以用来处理数据数据是大规模的Spark本身并不提供数据存储能力，它只是一个计算框架它的快速体现在什么地方呢？如果处理的数据在内存中，运行MapReduce比hadoop要快100倍以上，要是数据在磁盘中，也比Hadoop快10倍以上。为什么会快呢，Spark在处理数据的时候，使
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2023-09-30 09:20:55
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1.什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。1.2.RDD的属性 1）一组分片（Pa
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2024-01-12 00:18:54
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1.spark容错主要分为两个方面 其一是集群 再者为spark的应用程序。 2.Driver 重要补充： driver宕机： Spark On Yarn:总之，要重启 client：只能重启job cluster：类似于MR的ApplicationMaster Spark On Standalon
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2017-03-13 15:03:00
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Spark RDD 概述 特性
原创
2022-12-28 15:29:28
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# Spark 3.0 新特性
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，用于处理大规模数据集的高速计算。它提供了丰富的功能和灵活的API，使得开发者可以方便地进行数据处理、机器学习和图计算等操作。Spark 3.0 是 Spark 的最新版本，带来了一些令人兴奋的新特性和改进。本文将介绍 Spark 3.0 的一些重要新特性，并给出相应的代码示例。
## 1. Pandas UD
原创
2023-07-22 03:54:54
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1.RDD是spark提供的核心抽象，全称：Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集。2.RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，氛围多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以并行操作（分布式数据集）3.RDD通常通过Hadoop上的文件来创建。有时也可以通过应用程序中的集合赖床见。4.RDD最重要的特性就是提供
原创
2019-09-21 22:15:02
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# Spark RDD特性详解
## 引言
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了一套强大的分布式数据处理的API，其中最重要的概念之一就是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets，简称RDD）。RDD是Spark中最基本的数据抽象，它是一个可分区、可并行计算的数据集合。
本文将重点介绍Spark RDD的特性，并通过代码示例
原创
2023-10-19 14:40:30
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## Spark 3新特性
Apache Spark是一个由Apache软件基金会开发的开源大数据处理框架。它提供了一个高效、可扩展的计算引擎，用于处理大规模数据集。Spark 3是Spark的最新版本，引入了一些新的功能和改进，使得Spark更强大和易用。
本文将介绍一些Spark 3的新特性，并提供相应的代码示例。
### 1. 执行器协同调度
在Spark 3中，引入了执行器协同调度
原创
2023-11-11 09:26:38
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特征选择 坊间传言：数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。因此特征工程显得尤为重要。最近的工作中做了较多的特征工作，在这里做一个小小的总结。peason特征选择 笔者本身统计学的，一直认为pearson也只能
目录Spark-3.1.1 新特性Project Zen支持 Python 类型（Python typing support ）支持依赖关系管理为 PyPI 用户提供新的安装选项PySpark 相关的文档完善ANSI
原创
2021-03-04 13:32:19
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刚转大数据三个月，最近学习一套spark视频，希望搞个博客记录一下，以便翻阅
原创
2022-01-20 11:27:14
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一、Spark 是什么及其特点Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构架大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Spark具有如下几个主要特点：
运行速度快：使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算。
容易使用：支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，可以通过Spark Shell进行交互式编程
通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流
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2023-07-03 00:57:40
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1.首先针对hadoop的数据存储做个总结：每个块存在三个备份----------------磁盘IO，而且是永久化进行保存，shuffle过程因为需要全局进行排序，中间数据需要溢出持久化写到磁盘中去，这个是十分容易导致磁盘的瓶颈卡顿的，磁盘一边读一边写速度是十分慢的，因此hadoop比较适合做离线处理。2.spark特点：1.快速处理的能力，hadoop的MR把中间件结果存储到磁盘，每次都需要读
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2023-09-01 23:53:36
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学习spark最基本的概念就时RDD(Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)RDD五大特性我画了一个丑丑的图，这里我们将RDD图形化一下，更容易理解在RDD源码里面，它规定了五大特性：A list of partitions向图中一样由一系列分区组成，分割分区在不同节点之上A function for computing each split每个分片都有函数
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2023-08-08 08:39:21
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