我们知道Spark平台是用Scala进行开发的，但是使用Spark的时候最流行的语言却不是Java和Scala，而是Python。原因当然是因为Python写代码效率更高，但是Scala是跑在JVM之上的，JVM和Python之间又是如何进行交互的呢？
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2023-06-17 09:46:46
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SparkCore? 目录SparkCore?一、什么是Spark？二、Spark与MapReduce比较三、Spark运行模式四、Spark分区方式？五、RDD五大属性六、Spark系统架构七、算子（单文件）八、算子（多文件）九、窄依赖和宽依赖的认识十、stage切割规则十一、SparkShuffle机制十二、Spark资源调度和任务调度流程十三、谈谈广播变量和累加器 一、什么是Spark？Sp
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2024-01-17 17:04:09
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文章目录1 概念阐述1.1 Spark中支持的数据类型1.2 Spark中的基本类型与Python数据类型、Hive表数据类型的对应关系1.3 Hive中数字类型各自的表示范围2 分类型介绍每种数据类型的详情2.1 数字类型(ByteType、ShortType、IntegerType、LongType、FloatType、DoubleType、DecimalType)2.1.1 PySpark
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2023-08-10 20:30:45
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关于配置使用sparklyr和Pyspark的相关记录第一，参考以下博客安装JDK,Scala,Spark,Hadoop第二，使用sparklyr在R语言环境中操作spark第三，配置Pyspark环境第四，在jupyter notebook中使用pyspark 基本准备：windows 10系统。已经安装好Anaconda 并配置了基于python3的jupyter notebook(这个是在
先按照spark和Python3export SPARK_HOME=/home/hadoop/opt/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7
export PATH = $PATH:$HADOOP/bin:$HADOOP/sbin解压完spark后需要配置环境变量,和hadoop配置是一样的请看本人上一篇bolg.配置好环境变量后我刷新一下路径的存储文件source ~/.bashrc
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2023-08-08 11:31:45
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Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具，这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因。它已经成为大数据的操作系统，提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统，允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算。2003和2004年，两个来自Google的观点使Hadoop成为可能：一个分布式存储框架(Google文件系统)，在Hadoop中被实现为HDFS；一
RDD概述Spark计算中一个重要的概念就是可以跨越多个节点的可伸缩分布式数据集 RDD（resilient distributeddataset） Spark的内存计算的核心就是RDD的并行计算。RDD可以理解是一个弹性的，分布式、不可变的、带有分区的数据集合，所谓的Spark的批处理，实际上就是正对RDD的集合操作，RDD有以下特点：RDD具有分区-分区数等于该RDD并行度 每个分区独立运算，
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2023-12-09 12:11:32
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# **Hadoop与Spark的关系**
## **一、概述**
在大数据领域，Hadoop和Spark是两个非常重要的框架。Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据，而Spark是一个快速、通用的集群计算系统。它提供了高级别的API，可用于并行处理数据。Hadoop和Spark可以协同工作，相辅相成，达到更高效的大数据处理效果。
## **二、Hadoop与Spar
原创
2024-04-29 11:39:19
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Spark StreamingSpark Streaming是spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。提供了基于RDDs的Dstream API，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算。Structured Streaming Spark 2.X出来的流框架，采用了无界表的概念，流数据相当于往一个表上不断追加行。 基于Spark
一、实现原理的比较（1）Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算（2）Hadoop一个作业称为一个Job，Job
原创
2024-04-01 13:39:40
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文章目录一、Spark概述1.1、Spark官方介绍1.2. Spark特点1.3、激动人心的Spark发展史1.4、Spark为什么会流行1.4.1. 原因1：优秀的数据模型和计算抽象1.4.2. 原因2：完善的生态圈1.4.3. 扩展阅读：Spark VS Hadoop1.5、Spark运行模式第二章 Spark环境搭建2.1. local本地模式-Spark初体验2.1.1. 安装2.1.
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2023-07-13 13:34:05
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引言：Spark由AMPLab实验室开发，其本质是基于内存的快速迭代框架，“迭代”是机器学习最大的特点，因此非常适合做机器学习。得益于在数据科学中强大的表现，Python语言的粉丝遍布天下，如今又遇上强大的分布式内存计算框架Spark，两个领域的强者走到一起，自然能碰出更加强大的火花（Spark可以翻译为火花），因此本文主要讲述了PySpark。 本文选自《全栈数据之门》。全栈框架 Spark
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2024-04-15 10:36:02
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准备工作查看操作系统的版本信息：计算机>>右键“属性”>>查看版本信息，如Windows10专业版64位。1安装Anaconda1.1 下载注意选择与操作系统匹配的版本，截止写本教程时，官方版本为Anaconda5.0.1，内部封装的为Python3.6，也可根据需要下载封装其他版本Python的Anaconda3下载地址为：https://www.anaconda.com
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2024-03-07 14:03:32
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本文主要演示如何通过Python对Spark的RDD进行编程，只列出了一些常用的RDD操作接口，完整的功能，请参考官方文档
演示环境说明 RDD的详细介绍操作系统：Ubuntu 12.04 部署环境：1.6单机版演示环境：pyspark测试语言：PythonTransformation
map
概述：map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的R
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2023-11-18 16:50:23
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一、Spark与Hadoop的关系 Spark和Hadoop只是共用了底层的MapReduce编程模型，即它们均是基于MapReduce思想所开发的分布式数据处理系统。 Hadoop采用MapReduce和HDFS技术，其MapReduce计算模型核心即Map操作和Reduce操作，在这个计算模型的工作流程中还存在一些可以由用户自定义的Partition和Combine等操作；HDFS则是对H
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2023-06-11 14:35:47
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一、Spark简介1.什么是SparkApache Spark是一种快速的集群计算技术，基于Hadoop MapReduce技术，扩展了MapReduce模型，主要特性是在内存中集群计算，速度更快。即使在磁盘上进行复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。另一方面，Apache Spark扩展了MapReduce模型以使用更多类型的计算。1.1 使用基于Hadoop的SparkSpar
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2024-01-14 19:28:09
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一、Spark是什么？ Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架， Spa
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2023-06-19 06:58:23
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文章目录Spark TungstenMemory Management and Binary Processing1. Java对象内存占用高2. JVM GC效率低Cache-aware ComputationCode Generation参考 Spark TungstenTungsten项目是在Spark 1.4版本引入的，它对Spark执行引擎进行了修改，最大限度地利用现代计算硬件资源，大
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2023-08-16 06:27:29
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Spark与Hadoop关系Spark是一个计算框架Hadoop是包含计算框架MapReducehe分布式文件系统HDFS。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive等分布式存储系统，可融入Hadoop生态。0、Spark与Hadoop MapReduce优势如下
1）、中间结果输出 MapReduce的计算引擎将中间结果存储在磁盘上，进行存储和容
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2023-09-22 13:17:07
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# PySpark与Spark的关系
在大数据时代，Apache Spark作为一个流行的分布式计算框架，广泛应用于大规模数据处理与分析。与此同时，PySpark作为Spark的Python API，使得数据科学家和分析师能够使用Python语言操作Spark，从而利于他们进行数据处理和机器学习。
在本文中，我们将深入探讨 PySpark与Spark的关系，并通过代码示例帮助您更好地理解它们的
