一、spark的算子分类 转换算子和行动算子 转换算子：在使用的时候，spark是不会真正执行，直到需要行动算子之后才会执行。在spark中每一个算子在计算之后就会产生一个新的RDD。二、在编写spark程序的时候，会遇到可以通过spark算子完成的操作，同时，scala原生语法也可以完成的操作是，两者的区别是什么？ scala在执行语句的时候是在JVM进程执行，所有的计算全是在JVM中通
转载
2023-10-15 21:03:18
93阅读
# Spark执行SET命令的详解
Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理框架，广泛用于大规模数据处理和分析。作为 Spark 的用户，你可能会接触到 “SET” 命令。本文将详细介绍 Spark 中如何执行 SET 命令，并给出代码示例。
## 什么是 SET 命令？
在 Spark 中，SET 命令用于设置配置参数。这些参数可以影响 Spark 作业的运行行为，例如调整内存
# Spark Set：理解与应用
Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，广泛应用于数据分析和机器学习等领域。在 Spark 的 API 中，使用 Set 数据结构可以帮助我们处理唯一的元素集合。本文将深入探讨 Spark Set 及其应用，并提供代码示例来帮助理解。
## 什么是 Set？
在编程中，Set（集合）是一种不允许重复元素数据结构。在 Spark 中，Set 的
1.spark中窄依赖的时候不需要shuffle，只有宽依赖的时候需要shuffle，mapreduce中map到reduce必须经过shuffle2.spark中的shuffle fetch的时候进行merge操作利用aggregator来进行，实际上是个hashmap，放在内存中 1 // Map: "cat" -> c, cat
2 val rdd1 = rdd.Map(x =>
转载
2024-01-19 22:37:44
63阅读
导读这一小节主要目的是为了了解 Spark Streaming 一些特别特殊和重要的操作, 一些基本操作基本类似 RDD
1.updateStateByKey1.1 需求: 统计整个流中, 所有出现的单词数量, 而不是一个批中的数量使用中间状态实现统计功能统计总数入门案例中, 只能统计某个时间段内的单词数量, 因为 reduceByKey 只能作用
转载
2024-04-16 11:54:08
36阅读
一、摘要现如今，深度学习是机器学习中最热门的一种方法，与此同时，它还在继续取得显著成果。深度神经网络在不断地被证实是一门既有用又具有创新性的学科技术。该技术已经证明了其在之前停滞不前的研究领域中取得重大进展的 …二、分析现如今，深度学习是机器学习中最热门的一种方法，与此同时，它还在继续取得显著成果。深度神经网络在不断地被证实是一门既有用又具有创新性的学科技术。该技术已经证明了其在之前停滞不前的研究
场景执行一个spark任务后，发现控制台一直报错如下：21/04/21 10:32:29 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 3 on cdh-slave1.test.com: Container killed by YARN for exceeding memory limits. 5.5 GB of 5.5 GB physical memor
转载
2024-09-24 11:03:54
61阅读
# Spark SQL Set 实现流程
## 概述
在介绍实现"Spark SQL Set"的过程之前，我们先来了解一下什么是Spark SQL Set。Spark SQL是Apache Spark中的一个模块，它提供了在结构化数据上进行SQL查询和处理的功能。而Spark SQL Set则是在Spark SQL中进行数据集操作的一种方式，它可以帮助我们更方便地进行数据集的创建、查询、转换和分
原创
2024-01-17 07:43:21
82阅读
# 如何在 Spark 中实现集合的聚合
在大数据开发中，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架。它提供了强大的数据抽象和丰富的操作，可以用来处理大规模的数据集。今天，我们将探讨如何在 Spark 中进行集合（Set）的聚合操作。本文将详细说明方法的流程、每一步需要执行的代码，并附上注释以便于理解。
## 流程概览
在我们开始之前，下面是实现 Spark 聚合集合的步骤概述
# 如何在 Spark 中查看 Set
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种流行的分布式计算框架。今天，我将教你如何在 Spark 中查看和使用 Set。这是一个简单的过程，但理解各个步骤是非常重要的。在本文的最后，你将能够熟练地在 Spark 中查看 Set 的内容。
## 流程概述
以下是实现“在 Spark 中查看 Set”这一目标的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-08-03 06:48:08
22阅读
在使用Apache Spark时，设置变量是常见的操作，它能帮助我们调整Spark的运行行为、配置以及执行环境。本文将详细记录解决“spark SET变量”问题的过程，并提供相关的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证及安全加固的内容。
## 环境预检
在解决spark SET变量问题之前，我们需要进行环境预检。在此阶段，我们要确保系统有足够的硬件配置以及安装必要的软件版本。
以下
在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，本篇文章介绍下具体的共性与区别。 共性：1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有
转载
2024-09-16 00:57:32
35阅读
1 执行第一个Spark程序该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI/home/hadoop/software/spark/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://harvey:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2
转载
2023-09-04 11:12:50
72阅读
一、基础配置我们公司yarn node节点的可用资源配置为：单台node节点可用资源数：核数33cores、内存110G。Hive on Spark任务的基础配置，主要配置对象包括：Executor和Driver内存，Executor配额，任务并行度。1、Executor内存和核数配置参数为spark.executor.memory和spark.executor.cores。如果要最大化使用cor
转载
2023-10-05 16:16:47
519阅读
目录Spark特点Spark生态系统Spark CoreSpark SQLSpark StreamingStructured StreamingMLlibGraphXSprak应用场景Spark运行架构1、一些名词2、架构设计3、Spark的基本运行流程4、RDD的设计与运行原理RDD设计背景RDD概念RDD特性RDD之间的依赖关系阶段的划分RDD运行过程Spark的四种部署模式习题 Spark
转载
2024-04-23 14:35:03
54阅读
说明 spark MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库。MLlib中已经包含了一些通用的学习算法和工具，如：分类、回归、聚类、协同过滤、降维以及底层的优化原语等算法和工具，MLlib提供的API主要分为以下两类。 &
转载
2023-07-04 13:38:24
60阅读
1、懒执行数据从源头到处理，并不是每一步操作都会立刻执行。在spark操作方法中，分为Transformation与Action两类操作。 transformation：一个方法由RDD调用，执行后产生另一个RDD。 Action：一个方法由RDD调用，执行后不是产生另一个RDD，而是产生一个非RDD的结果，例如collect，count。Tra
转载
2023-08-06 11:54:26
69阅读
文章目录1. Spark的主从结构1.1 驱动器程序Driver1.2 执行器程序Executor2. 集群管理器概念区分3. 运行流程小结Reference 本文是在阅读《Spark快速大数据分析》后，根据里面提到的知识点，对Spark的运行原理进行总结概括。 说明：这本书使用的spark版本是1.2，目前最新版本已经是3.0，所以可能笔记中有些内容在新版中已经不再适用。1. Spark的主
转载
2024-02-19 19:59:26
42阅读
上篇博文《深入理解Spark 2.1 Core （六）：资源调度的实现与源码分析》中我们讲解了，AppClient和Executor是如何启动，如何为逻辑上与物理上的资源调度，以及分析了在Spark1.4之前逻辑上资源调度算法的bug。这篇博文，我们就来讲讲Executor启动后，是如何在Executor上执行Task的，以及其后续处理。执行Task我们在《深入理解Spark 2.1 Core （
转载
2024-06-11 03:14:17
43阅读
Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具，提供了类似于SQL的HiveQL语言，使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析。由于这一特性而收到广泛的欢迎。
Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块，这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现，因而在处理速度上不是非常令人满意。由于
转载
2024-07-05 11:44:58
34阅读
