1.基于内存实现了数据的复用与快速读取 具有较多迭代次数是图计算算法的一个重要特点。在海量数据背景下，如何保证图计算算法的执行效率是所有图计算模型面对的一个难题。基于MapReduce的图计算模型在进行迭代计算过程中，中间数据的操作都是基于磁盘展开的。这使得数据的转换和复制开销非常大，其中包括序列化开销等。除此之外，许多与图结构信息相关的数据无法进行重用，这使得系统不得不
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2024-07-05 21:41:39
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所有RDD行动算子如下：aggregate、collect、count、first、foreach、reduce、take、takeOrdered、takeSample、saveAsObjectFile、saveAsTextFile具体解释和例子1. aggregate 概念 1.将每个分区里面的元素进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine
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2023-11-26 21:03:35
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文章目录 Transformation算子Spark算子：RDD基本转换操作(1)–map、flatMap、distincmapflatMapdistinctSpark算子：RDD基本转换操作(2)–coalesce、repartitioncoalescerepartitionSpark算子：RDD基本转换操作(3)–randomSplit、glomrandomSplitglomSpark算子：R
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2023-11-23 20:20:10
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一个Spark应用开发的简单例子这个实验楼上的项目题目是某年《高校云计算应用创新大赛》里的最后一道题，题目是莎士比亚文集词频统计并行化算法。下面是我通过实验楼的教程的学习记录。目录一个Spark应用开发的简单例子我需要做的准备工作复习编程模型项目准备题目的具体描述啥是停词表资源下载开搞初始化_spark启动_创建基本对象_创建RDD我需要做的准备工作复习编程模型Spark 上开发的应用程序都是由一
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2023-07-18 22:56:18
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本文将会介绍四个Demo案例，分别是updateStateByKey算子的使用，SparkStreaming写入MySQL，窗口函数使用和黑名单过滤。。。案例一、updateStateByKey算子的使用首先先看一下updateStateByKey的介绍 这个算子可以在保持任意状态下去更新信息，但是有两个要求：状态可以是任意类型定义状态的更新，要用函数指定更新前的状态和更新后的状态需求：统计到目前
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2024-06-04 08:12:33
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当我对Scala（Spark的编写语言）感兴趣时，我在2013年底首次听说了Spark。 一段时间后，我做了一个有趣的数据科学项目，试图预测《泰坦尼克号》的生存情况 。 事实证明，这是进一步介绍Spark概念和编程的好方法。 我强烈建议有志向的Spark开发人员寻找入门的地方。 如今，Spark已被Amazon，eBay和Yahoo!等主要公司采用。 许多组织在具有数千个节点的群集上运行S
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2024-01-09 13:12:09
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图论简介 图的组成 离散数学中非常重要的一个部分就是图论，下面是一个无向连通图 顶点(vertex) 上图中的A,B,C,D,E称为图的顶点。 边 顶点与顶点之间的连线称之为边。 图的数学表示《数学之美》一书时，才发觉，线性代数在一些计算机应用领域，那简直就是不可或缺啊。《数学桥 对高等数学的一次观赏之旅》。 在数学中，用什么来表示图呢，答案就是线性代数里面的矩阵，想想看，图的关联矩阵，图的邻
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2023-11-11 23:49:54
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1) Spark是什么 Spark，是一种“One Stack to rule them all”的大数据计算框架，是一种基于内存计算的框架，是一种通用的大数据快速处理引擎。 这一站式的计算框架，包含了Spark RDD(这也是Spark Core用于离线批处理)、Spark SQL(交互式查询)、Spark Streamin
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2023-08-11 16:59:04
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# 如何实现spark图计算
## 简介
在大数据处理中，图计算是一种重要的数据处理方式，可以用来解决复杂的关系网络分析等问题。Spark是一个强大的分布式计算框架，可以用来实现图计算。在本文中，我将教你如何使用Spark来进行图计算。
### 步骤概览
下面是整个实现spark图计算的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSes
原创
2024-03-04 06:52:51
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在当今数据驱动的世界中，图计算成为处理复杂数据关系的重要工具，尤其是在大数据技术如Spark中。Spark提供的图计算框架（GraphX）使得用户能够高效地进行大规模图数据的处理。本文将深入探讨如何通过实践中的一些关键决策，架构设计与调优，来解决与Spark图计算相关的问题。
## 背景定位
随着各类社交网络、金融交易和科研数据的快速增长，如何高效地分析这些图数据成为了企业与研究机构的重要业务
Apache Spark 是加州大学伯克利分校的 AMPLabs 开发的开源分布式轻量级通用计算框架。由于 Spark 基于内存设计，使得它拥有比 Hadoop 更高的性能(极端情况下可以达到 100x)，并且对多语言(Scala、Java、Python)提供支持。其一栈式设计特点使得我们的学习和维护成本大大地减少，而且其提供了很好的容错解决方案 业务场景我们每天都有来自全国各地的天然气
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2024-07-04 19:57:19
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1.1 什么是Spark GraphX Spark GraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。那么什么是图，都计算些什么?众所周知社交网络中人与人之间有很多关系链，例如Twitter、Facebook、微博和微信等，数据中出现网状结构关系都需要图计算 GraphX是一个新的Spark
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2023-09-06 16:49:21
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HBase 使用场景和成功案例有时候了解软件产品的最好方法是看看它是怎么用的。它可以解决什么问题和这些解决方案如何适用于大型应用架构，能够告诉你很多。因为HBase有许多公开的产品部署，我们正好可以这么做。本章节将详细介绍一些人们成功使用HBase的使用场景。注意：不要自我限制，认为HBase只能解决这些使用场景。它是一个初生的技术，根据使用场景进行创新正驱动着系统的发展。如果你有新想法
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2023-07-21 15:47:42
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一、wordCount原理深度分析二、代码实现编写Spark应用程序,本地执行，是可以执行在eclipse中的main方法中，执行的第一步：创建SparkConf对象，设置Spark应用的配置信息，使用setMaster()可以设置Spark应用程序要连接的Spark集群的master节点的url，但是如果设置为local则代表，在本地运行SparkConf conf = new SparkCon
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2023-10-23 10:35:34
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前言继Tensorflow笔记系列之后，我准备写一篇Spark笔记系列。本文是系列的第一篇《原理篇》，看完本文你能收获：1.啥是Spark？2.SparkCore是怎么运作的？3.SparkSQL为什么这么快？废话少说，进入正文。（本文持续写作中，大家想看什么内容可评论区留言）一、基础引用官网的介绍：Apache Spark™is a unified analytics engine
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2023-09-21 06:18:12
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1. 弹性分布式数据集RDD1.1. RDD概述1.1.1. 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
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2024-06-04 08:09:38
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一.概述GraphX是Spark中用于图形和图形并行计算的新组件。在较高的层次上，GraphX 通过引入新的Graph抽象来扩展Spark RDD：一个有向多重图，其属性附加到每个顶点和边上。为了支持图计算，GraphX公开了一组基本的操作符（例如， subgraph，joinVertices和 aggregateMessages），以及所述的优化的变体Pr
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2023-07-21 11:56:31
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spark 系列Spark 核心原理及运行架构Spark RDD详解Spark 常用算子大全Spark SQL 详解Spark GraphX 图计算入门基础 Spark GraphX图计算入门基础spark 系列前言Spark GraphX 简介GraphX应用背景GraphX 核心APIGraphX 特点Spark GraphX 实现原理两种视图存储模式计算模式GraphX实例 前言前面几篇
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2023-10-08 15:46:52
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讲说spark的资源调度和任务调度，基本的spark术语，这里不再多说，懂的人都懂了。。。按照数字顺序阅读，逐渐深入理解：以下所有截图均为个人上传，不知道为什么总是显示别人的，好尴尬，无所谓啦，开始吧~~1 宽窄依赖与Stage划分：上熟悉的图： 在 Spark 里每一个操作生成一个 RDD，RDD 之间连一条边，最后这些 RDD 和他们之间的边组成一个有向无环图
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2023-11-16 14:21:28
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spark可以运行在standalone，yarn，mesos等多种模式下，当前我们用的最普遍的是yarn模式，在yarn模式下又分为client和cluster。本文接下来将分析yarn cluster下任务提交的过程。也就是回答，在yarn cluster模式下，任务是怎么提交的问题。在yarn cluster模式下，spark任务提交涉及四个角色（client， application， d
