# 如何在 Spark 中指定 Docker 镜像
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。如今，伴随容器技术的普及，使用 Docker 容器来运行 Spark 提高了灵活性和可扩展性。本文将带你一步步了解如何在 Spark 中指定 Docker 镜像。
## 整体流程概述
以下是我们在配置 Spark 指定 Docker 镜像时需要遵循的步骤：
| 步
Spark的RDD Persistence，是一个重要的能力，可以将中间结果保存，提供复用能力，加速基于中间结果的后续计算，经常可以提高10x以上的性能。在PySpark的DataFrame中同样适用。主要方法是persist()和cache()。官方说明请看RDD Persistence。需要注意的是，Spark Python API中，默认存储级别是MEMORY_AND_DISK。本文记录一下
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2023-09-28 10:22:44
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# Spark镜像：加速大数据处理的利器
本文讨论了 Join Strategies、Join 中的提示以及 Spark 如何为任何类型的 Join 选择最佳 Join 策略。Spark 5种Join策略：Broadcast Hash Join（BHJ）Shuffle Sort Merge Join（SMJ）Shuffle Hash Join（SHJ）Broadcast Nested Loop Join（BNLJ）Shuffle Cart
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2024-01-29 02:41:51
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spark原理和概念
spark 运行架构spark的节点分为 driver(驱动节点)和executor(执行节点),基于yarn来提交spark job分为两种模式client和cluster,两种模式去区别在于 client模式将会把driver程序运行在执行spark-submit的机器上,而cluster会把driver程序传输到集群中的一个节点去执行, client模式如
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2023-10-18 18:22:05
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前言大数据与容器是近年来的两个热点技术，大数据平台的容器化部署自然格外被关注。关于Apache Spark的容器化方案，目前使用最多的是sequenceiq/spark，在Docker Hub上有330K的下载量。sequenceiq/spark镜像中包含了Hadoop/Yarn，虽然采用的是一种“伪集群”的部署方式，但是用来做开发和测试还是非常便利的。遗憾的是sequenceiq的更新速度不是很
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2023-06-30 19:36:27
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Spark2.1版本目前只实现了linear SVM(即线性支持向量机)，非线性SVM及核技巧目前还没有实现。因此本篇主要介绍的是Spark中的线性SVM及参数求解。SVM的理论及推导可以参考支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）由于Spark实现的是线性SVM，在此，我将简单介绍一下线性分类器与线性可分、线性SVM、线性不可分下的线性SVM等基本概念与原理，最后再结合Spark介绍以下线性S
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2023-12-07 07:16:06
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长时间运行的 Spark Streaming 作业一旦提交给 YARN 集群，应该一直运行，直到故意停止。 任何中断都会导致严重的处理延迟，并且可能会导致处理数据丢失或重复。 YARN 和 Apache Spark 都不是为执行长时间运行的服务而设计的。 但是他们已经成功地适应了日益增长的近乎实时处理的需求，这些需求是作为长期工作而实施的。 成功并不一定意味着没有技术挑战。本博文总结了我在安全的
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2024-01-29 00:51:13
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背景 Spark Streaming 作业在运行过程中，上游 topic 增加 partition 数目从 A 增加到 B，会造成作业丢失数据，因为该作业只从 topic 中读取了原来的 A 个 partition 的数据，新增的 B-A 个 partition 的数据会被忽略掉。 思考过程 为了作业能够长时间的运行，一开始遇到这种情况的时候，想到两种方案：感知上游 topic 的 partit
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2023-12-27 18:30:29
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本文以Spark执行模式中最常见的集群模式为例，详细的描述一下Spark程序的生命周期（YARN作为集群管理器）。1、集群节点初始化集群刚初始化的时候，或者之前的Spark任务完成之后，此时集群中的节点都处于空闲状态，每个服务器（节点）上，只有YARN的进程在运行（环境进程不在此考虑范围内），集群状态如下所示： 每个节点服务器上都有一个YARN的管理器进程在检测着服务器的状态
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2024-01-05 22:04:54
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资源调优 为spark程序提供合理的内存资源，cpu资源等 spark-sumbmit脚本常见参数 1、–conf PROP=VALUE ==》手动给sparkConf指定相关配置，比如–conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer 2、properties-file FILE ==》如果配置项比较多，或者接收的配
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2023-12-01 11:39:34
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spark的github地址--------->https://github.com/apache/sparkspark官网地址---------------〉http://spark.apache.org/Spark是什么Spark是一种通用的大数据计算框架。类似于传统的大数据处理技术例如:hadoop得MR、hive执行引擎，以及storm历史实时计算引擎。spark的几大特点Speed
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2023-10-11 21:30:49
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spark内部原理由浅入深
思考是一件有意思的事情。遇到问题，思考出结论，那么脑子里面的过程是什么呢，或者脑子里面是什么呢。我一直认为，这团团的里面是一个模糊的n维空间。理解一个复杂的系统、公式、算法，都要在这个n维空间里具象化。这个具象化的镜像的精确度就代表了理解的深入度。想起了，考研的时候，太用力，每天晚上脑袋里镜像不断刷新的画面。 最近一
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2024-04-29 23:44:15
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构建镜像 添加jdk引用（可以使用yum进行安装）； 安装SSH 碰到一个问题，执行systemctl的时候发生了异常： Failed to get D-Bus connection 解决这个问题的方式就是： docker run --privileged -ti -e "container=doc
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2017-11-05 16:41:00
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## 学习如何下载Spark镜像
在大数据处理领域，Apache Spark是一个流行的分布式计算框架。学习如何下载并使用Spark镜像是每个新手开发者的重要一步。本文将向你介绍整个下载Spark镜像的流程，并逐步指导你完成具体的步骤。
### 整体流程
| 步骤 | 动作 | 说明
原创
2024-09-03 06:57:26
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在使用 Apache Spark 时，很多开发者会遇到“spark镜像清华”相关的问题。这主要是由于 Spark 的某些依赖库在国内获取不便，导致在安装和使用过程中的诸多不便。本文将通过一个系统的过程，详尽地记录如何分析并解决“spark镜像清华”问题。这个过程将涵盖协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、逆向案例和扩展阅读等内容。
## 协议背景
在进行数据分析和处理时，Spark 提供了高效
# 如何实现“Spark 北大镜像”
在大数据时代，Apache Spark 作为一种快速通用的计算引擎，得到了广泛的应用。在中国，使用北大镜像来加速 Spark 的下载和安装是一个很好的选择。本文将详细介绍如何实现 Spark 的北大镜像，包括步骤、代码示例以及解说。
## 整体流程
在开始之前，我们可以简单总结一下实现 Spark 北大镜像的流程。请参考下表：
| 步骤编号 | 步骤描
# Spark镜像消失
## 介绍
Apache Spark是一种快速、通用的集群计算系统，可用于大规模数据处理。它提供了高级API，如Spark SQL用于结构化数据处理，Spark Streaming用于实时数据处理，MLlib用于机器学习，GraphX用于图形处理。Spark在大数据领域具有广泛的应用。
然而，有时候我们可能会遇到一个问题，就是我们的Spark镜像消失了。这可能是由于许
原创
2023-11-23 05:26:59
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