1.Spark简介快速且通用的集群计算平台1.1.快速性：Spark扩充了流行的mapreduce计算模型Spark基于内存的计算1.2.通用性：它的设计容纳了其他分布式系统拥有的功能：批处理、迭代式计算、交互查询和流处理。优点：降低了维护成本1.3.Spark高度开放提供了python、java、scala、sql的api和丰富的内置库和其他的大数据工具整合的很好，包括hadoop、kafka等
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2024-05-07 12:23:08
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Spark核心组件1. RDD1.1.变换(transformation): map() flatMap(压扁) filter()（过滤） reduceByKey1.2.动作(action): collect() save()（保存） reduce() count()（计算个数）[reduce源码]
reduce(f:((String,List[(String,Int)])),(String,Li
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2023-10-29 07:09:01
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# Spark组件部署架构设计指南
Spark是一个强大的大数据处理框架，在大数据处理和分析中扮演着重要角色。为了有效地部署Spark组件，我们需要设计一个合理的架构。以下是一个系统的步骤指南，帮助初学者理解Spark组件的部署架构设计。
## 设计流程
下面的表格展示了设计Spark组件部署架构的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定所
前言Flex开发移动应用时，出于性能考虑，需要使用AS3编写组件Skin，而不是使用MXML。实际上，通过使用AS3编写组件皮肤，开发者可以更深入的了解Flex的组件生命周期，无论是对于移动应用开发还是传统的桌面或者Web应用开发，都大有裨益。 本文通过一个实例，来展示如何使用AS3开发一个Spark组件和对应的移动组件Skin，更重要的是解释与之相关的Spark组件生命周期知识。关于本系列文章S
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2023-08-22 19:52:54
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前言Flex开发移动应用时，出于性能考虑，需要使用AS3编写组件Skin，而不是使用MXML。实际上，通过使用AS3编写组件皮肤，开发者可以更深入的了解Flex的组件生命周期，无论是对于移动应用开发还是传统的桌面或者Web应用开发，都大有裨益。 本文通过一个实例，来展示如何使用AS3开发一个Spark组件和对应的移动组件Skin，更重要的是解释与之相关的Spark组件生命周期知识。关于本系列文章S
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2023-08-29 16:55:42
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一、单选1、Spark 的四大组件下面哪个不是 （ D ）A、Spark Streaming B、Mlib C、GraphxD、Spark RSQL and DataFramesSpark StreamingMLlib (machine learning)GraphX (graph)是spark的四大组件2、Spark 支持的分布式部署方式中哪个是错误的==（ D ）==A、standalone
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2023-10-14 09:32:53
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解压sudo tar -zxf ~/download/spark-2.0.2-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/cd /usr/localsudo mv ./spark-2.0.2-bin-without-hadoop/
原创
2022-04-21 17:08:38
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SparkStreaming主要用于快速构建可扩展，高吞吐量，高容错的流处理程序。支持从HDFS，Flume，Kafka，Twitter和ZeroMQ读取数据，并进行处理。SparkStreami
原创
2022-12-07 16:37:20
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## 了解Spark组件：让大数据处理更高效
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个备受关注的开源框架，它提供了高效的数据处理能力和丰富的API，使得处理大规模数据变得更加容易和高效。在 Spark 中，有一些核心的组件，它们共同协作，完成各种数据处理任务。本文将介绍 Spark 的一些重要组件，并通过代码示例展示它们的用法。
### Spark组件概述
1. **Spark C
原创
2024-04-11 05:35:12
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一：spark的组件构成 1：每一个application有自己的executor的进程，它们相互隔离，每个executor中可以有多个task线程。这样可以很好的隔离各个applications,各个spark applications 不能分享数据，除非把数据写到外部系统。SparkContext对象可以
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2023-06-19 11:06:15
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# Spark组件介绍与示例
## 引言
Apache Spark 是一个快速、通用、可扩展的分布式计算系统，它提供了一系列的API，可以让用户更加方便地进行大规模数据处理。Spark有许多组件，每个组件都有自己的功能和用途。在本文中，我们将介绍一些常用的Spark组件，并通过示例代码演示它们的用法。
## Spark组件
### Spark Core
Spark Core 是 Spar
原创
2024-03-11 04:16:38
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前言SparkEnv是spark计算层的基石，不管是Driver还是Executor，都需要依赖SparkEnv来进行计算，它是Spark的执行环境对象，其中包括与众多Executor执行相关的对象。Spark 对任务的计算都依托于 Executor 的能力，所有的 Executor 都有自己的 Spark 的执行环境 SparkEnv。有了 SparkEnv，就可以将数据存储在存储体系中；就能利
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2024-04-30 22:15:32
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Spark教程(2)-Spark概述及相关组件
## 1.概述
Spark起源于加州大学伯克利分校RAD实验室,起初旨在解决MapReduce在迭代计算和交互计算中的效率低下问题.目前Spark已经发展成集离线计算,交互式计算,流计算,图计算,机器学习等模块于一体的通用大数据解决方案.2.Spark组件Spark CoreSpark C
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2023-06-11 15:38:29
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Spark应用程序在集群上作为独立的进程集合运行，由主程序(称为驱动程序)中的sparkContext对象与Spark集群进行交互协调每个application（应用程序）有自己的executor进程，他们相互隔离，每个executor中可以有多个task线程。这样可以更好的隔离各个application；各个spark application 不能分享数据，除非把数据存储到外部系统。（1）dri
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2023-06-19 05:58:16
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Spark 高可用集群的安装集群的规划1.下载和解压下载 Spark解压 Spark 安装包移动 Spark 安装包2.配置分发和运行Spark 集群高可用搭建入门例子 集群的规划一个简单的表格是这么创建的：节点 功能节点名称节点IPmarster 和 slavezhen(震）192.168.2.5slavexun(巽）192.168.2.6slaveli(离）192.168.2.71.下载和解
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2023-06-19 05:39:16
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1、本地模式（开发）：运行在单机上（路径：spark/bin）交互式运行(Python)：./pyspark --master local[*]交互式运行(Scala)：./spark-shell --master local[*]提交Spark作业：./spark-submit --master local[*] --name [applicationname] .py文件 file:///[输
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2023-08-30 16:15:38
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1.Spark运行模式
Spark 有很多种模式，最简单就是单机本地模式，还有单机伪分布式模式，复杂的则运行在集群中，目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中，当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式，对于大多数情况 Standalone 模式就足够了，如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境，也是很方便部署的。1.local(本地模式)：常用于本地开发测试，本地分
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2023-07-06 23:45:13
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从官方的文档我们可以知道，Spark的部署方式有很多种：local、Standalone、Mesos、YARN.....不同部署方式的后台处理进程是不一样的，但是如果我们从代码的角度来看，其实流程都差不多。 从代码中，我们可以得知其实Spark的部署方式其实比官方文档中介绍的还要多，这里我来列举一下： 1、local：这种方式是在本地启动一个线程来运行作业；
2、lo
一、搭建Hadoop分布式集群参考 Hadoop分布式集群安装 进行搭建二、Spark安装和集群部署1.安装ScalaSpark对配套的Scala版本有规定，所以要根据自己的实际情况来选择Scala的版本。如下图所示：
由于Hadoop我们安装的是2.6.4，故我们选择上图中与Hadoop配套的Spark，因而选择Scala的版本为2.11。我下载的Scala为scala-2.11.8.
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2023-09-27 10:56:29
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Spark的部署模式详解1. Spark的部署模式在介绍Spark的部署模式之前，需要明确两个重要的角色：Driver（驱动器）、Executor（执行器）。1.1 Driver（驱动器）Spark的驱动器是执行开发程序中的main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建SparkContext、创建RDD，以及进行RDD的转化（transform）操作和行动（action）操作代码的执行。如果你
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2024-03-03 09:01:06
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