Spark 学习: spark 原理简述主要介绍下自己在学习 spark 当中的一些理解和学习过程中踩到的坑，对 spark 时间效率优化的点做个总结，各位大佬轻拍。 # Spark 原理简述Spark 是使用 scala 实现的基于内存计算的大数据开源集群计算环境.提供了 java,scala, python,R 等语言的调用接口. 1 引言1.1 Hadoop 和 Spar
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2023-07-18 22:36:52
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Spark基本工作原理Spark基本工作原理分布式首先我们在本地上编写spark程序，然后必须在某台能够链接spark的机器上提交该spark程序然后spark集群从hadoop：HDFS、Hive上面读取数据，分布在spark的节点上对节点上的数据进行处理，处理后的数据，可能会移动到其他节点中主要基于内存数据都是存到各个节点的内存中所有的计算操作都是针对多个节点上的数据，进行并行计算操作迭代式计
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2023-06-21 20:37:00
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1·，运行原理看个流程图：解说就是：1，构建spark Application运行环境2，sparkcontext向资源管理器注册3，sparkContext向资源管理器申请运行Executor(执行器）4，资源管理器分配executor5,资源管理器启动executor6,executor发送心跳至资源管理器7，sparkContext构建DAG图8，将DAG图分解成stage(taskSet)
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2024-02-22 12:11:21
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Spark概述Spark简介：Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。2013年Spark加入Apache孵化器项目后发展迅猛，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一（Hadoop、Spark、Storm）。Spark在2014年打破了H
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2023-08-08 11:31:33
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spark 生态及运行原理Spark 特点运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Hadoop MapReduce的10倍以上，如果数据从内存中读取，速度可以高达100多倍。适用场景广泛 => 大数据分析统计，实时数据处理，图计算及机器学习易用性 => 编写简单，支持80种以上的高级算子，支持多
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2023-12-20 21:17:56
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需要多看几遍！！！Spark 基本工作原理：分布式主要基于内存（少数情况基于磁盘）迭代式计算Spark 工作流程客户端 (Client)，我们在本地编写了 spark 程序，然后你必须在某台能够连接 spark 的机器上提交修改 spark 程序。Spark 集群：程序提交到 spark 集群上运行，运行时先要从 Hadoop Hdfs Hive 上读取数据，读取到的数据存储在不同的节点上，称之为
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2023-08-11 14:12:17
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一. RDD设计背景 程序运行阶段会涉及很多迭代算法, 这些场景的共同之处是, 不同计算阶段会重用中间结果, 即一个阶段的输出作为下一个阶段的输入. MapReduce在处理这种情况的时候更多的是把中间结果写入到HDFS中, 这种操作会带来大量的数据复制, 磁盘IO和序列化开销. RDD就是为了满足这种需求出现的, 它提供一个抽象的数据架构,
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2024-07-01 17:12:22
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spark原理简介spark简介 spark是基于内存的分布式处理框架，它把要执行的作业拆分成多个任务，然后将任务分发到多个CPU进行处理，处理结果的中间数据存储在内存中，减少了数据处理过程中对硬盘的I/O操作，大大提升了处理效率。spark和MapReduce对比
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2023-08-04 22:29:21
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一、Spark的简介1.1 什么是Spark Spark是加州大学佰克分校（UC Berkeley AMP） 开发的一站式通用大数据计算框架。spark的核心技术弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets,RDD）,提供比Hadoop更加丰富的MapReduce模型，Spark中Job的中间输出和结果可以保存在内存中，可以基于内存快速的对数据集进行多次迭
原创
2021-03-07 20:31:25
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## Spark原理解析
### 1. 简介
Spark是一个快速且通用的大数据处理引擎，提供了高效的数据处理和分析能力。在深入了解Spark原理之前，我们需要先了解一些基本概念和术语。
#### 1.1 Spark核心概念
- **RDD（Resilient Distributed Datasets）**：弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。它是一个不可变的分布式对象集合，
原创
2023-09-12 18:19:59
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在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。Spark的这种学术基因，使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。无论是性能，还是方案的统一性，对比传统的Hadoop，优势都非常明显。Spark提供的基于RDD的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processin
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2023-08-08 11:31:55
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一.Performance 作者开篇就声明本书的一些方法并不适用所有情况。某些方法只在特定的数据量或者key分布有用。一个简单的例子是,当我们使用groupByKey时很容易就造成内存异常问题，但是对于一些有少量重复数据的情况，使用本书一些方法的效果比起使用这个算子，速度是一样的。所以理解数据结构，以及Spark如何与数据交互，是解决复杂问题的关键。&nbs
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2024-02-19 14:09:47
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原理剖析SparkSQL工作原理剖析.png 执行计划 只要是在数据库类型的技术里面，比如传统的MySql、Oracle等，包括现在大数据领域的数据仓库，比如Hive，它的基本的SQL执行的模型，都是类似的，首先都是要生成一条SQL语句的执行计划 比如，select name from students => 从哪里去查询，students表，在那个文件里，从文件中查询哪些数据，比
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2023-08-13 20:50:46
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Spark Streaming应用也是Spark应用，Spark Streaming生成的DStream最终也是会转化成RDD，然后进行RDD的计算，所以Spark Streaming最终的计算是RDD的计算，那么Spark Streaming的原理当然也包含了Spark应用通用的原理。Spark Streaming作为实时计算的技术，和其他的实时计算技术(比如Storm)不太一样，我们可以将Sp
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2024-01-08 14:37:57
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Spark特点：1.分布式 spark读取数据时是把数据分布式存储到各个节点内存中2.主要基于内存（少数情况基于磁盘，如shuffle阶段） 所有计算操作，都是针对多个节点上内存的数据，进行并行操作的3.迭代式计算对分布式节点内存中的数据进行处理，处理后的数据可能会移动到其他节点的内存中，当需要用到某些数据时，从这些节点的内存中就能找到，迭代出来使用Spark与MapReduce的区别Spar
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2023-09-26 17:02:59
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Spark工作原理入门 文章目录Spark工作原理入门1.功能概要基本描述运用场景实际使用2.模块组成HDFSMLlibMesosTachyonGraphXSpark SQLSpark Streaming3.Spark核心对象RDD的处理什么是RDD？RDD的属性RDD的处理流程RDD的运算4.核心逻辑架构Spark的任务提交流程名词解释DriverSparkContextRDDDAG Sched
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2023-09-05 09:39:35
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Hadoop缺陷：基于磁盘，无论是MapReduce还是YARN都是将数据从磁盘中加载出来，经过DAG，然后重新写回到磁盘中计算过程的中间数据又需要写入到HDFS的临时文件这些都使得Hadoop在大数据运算上表现太“慢”，Spark应运而生。Spark的架构设计：ClusterManager负责分配资源，有点像YARN中ResourceManager那个角色，大管家握有所有的干活的资源，属于乙方的
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2023-08-17 00:13:15
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在学习完Spark架构原理-Master源码分析和Spark架构原理-Worker源码分析，我们来结合源码学习一下Spark启动消息通信的整个过程。Spark启动过程中主要是进行Master和Worker之间的通信，其消息发送关系如下图所示。首先由Worker节点向Master发送注册消息，然后Master处理完毕后，返回注册成功消息或失败消息，如果成功注册，则Worker定时发送心跳消息给Mas
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2023-08-28 18:00:22
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Spark基本原理Spark概述Scala简介Spark与Hadoop的对比Spark运行架构基本概念架构设计Spark运行基本流程RDD的设计与运行原理RDD概念RDD主要属性1.数据的分区列表2.计算每个分区的函数3.与其他RDD之间的依赖4.优先列表位置5.分区策略6.RDD的两类操作6.RDD的常见转换操作7.RDD的依赖关系8.RDD的容错机制： Spark概述Spark由AMP实验室
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2023-07-10 15:03:49
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一、Spark 是什么 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用分布式并行计算框架。Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但和MapReduce 的最大不同之处在于Spark是基于内存的迭代式计算——Spark的Job处理的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，除此之外，一个MapReduce 在
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2023-08-08 11:32:20
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