在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常强大的计算引擎，支撑着许多现代大数据应用。为了更好地理解如何构建和优化 Spark 作业，本文将深入探讨其应用场景，以及在构建 Spark 作业时需要关注的关键因素，进一步解析其特点与实现，同时也对实际案例进行对比分析。本文将结合丰富的图表与代码块，构建一篇完整的 Spark 作业样例。
### 背景定位
Apache Spark 的主要用途
Spark执行流程提交应用程序Application（包括Driver代码和Executor代码）启动Driver，创建SparkContext对象，并加载配置信息、依赖信息和代码（数据加载，算子推演）
RDD graph：根据用户提交的计算逻辑（Application）中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系，同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG（有向无环图）。DAGSchedu
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2023-11-09 14:31:39
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一、什么是机器学习机器学习可以看做是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能。机器学习利用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance
我们使用yarn集群作为研究 spark环境准备yarn环境准备启动Driver启动Executor yarn环境准备spark的入口类是SparkSubmit，在这里，我们开始提交参数这里的args就是--class这些的。 解析好这些参数后，我们会返回一个SparkSubmitArguments的一个属性action的值并进行模式匹配。 我们可以看到，action默认就是SUBMIT。于是走s
# 教你如何实现Spark DAG样例代码
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个SparkSession实例 |
| 2 | 创建RDD |
| 3 | 定义DAG任务 |
| 4 | 执行DAG任务 |
## 2. 详细步骤及代码示例
### 步骤1：创建一个SparkSession实例
原创
2024-07-04 03:47:07
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文章主要是翻译了文档的内容，但也在里边加入了一些自己在实际操作中遇到的问题及解决的方案，和一些补充的小知识，一起学习。环境：Ubuntu 16.04 LTS，Spark 2.0.1, Hadoop 2.7.3, Python 3.5.2 利用spark shell进行交互式分析1. 基础首先打开spark与python交互的API$ cd /usr/local/spa
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2024-09-11 12:10:47
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# CDH提交Spark任务样例
## 概述
本文将介绍如何在CDH（Cloudera Distribution Hadoop）集群上提交Spark任务的样例。我们将使用CDH提供的命令行工具`spark-submit`来提交任务。
## 整体流程
下面是提交Spark任务的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[编写Spark应用程序
原创
2023-11-04 14:45:06
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spark作业性能调优优化的目标保证大数据量下任务运行成功降低资源消耗提高计算性能 一、开发调优：（1）避免创建重复的RDDRDD lineage，也就是“RDD的血缘关系链”开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，创建多个代表相同数据的RDD，进而增加了作业的性能开销。（2）尽可能复用同一个RDD比如说，有一个RDD的数据格式是key-value类型的，另一个是单valu
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2024-06-14 20:33:22
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本学期学习了大数据技术之spark，期末大作业就是使用Flume+kafka+SparkStreaming实现实时处理，在这之中有很多奇奇怪怪的问题出现，最终还是艰难的将此实验完成。如果你也刚好在做这个实验，希望能对你有用。 Spark大作业之FLume+Kafka+SparkStreaming实时处理+log4j实时生成日志前言实现方法处理流程分析实现步骤1.创建一个Maven项目并创建两个ma
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2024-08-07 10:39:38
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1将sample.log的数据发送到Kafka中，经过Spark Streaming处理，将数据格式变为以下形式：
commandid | houseid | gathertime | srcip | destip |srcport| destport | domainname | proxytype | proxyip | proxytype | title | content | url |
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2021-03-22 20:22:43
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假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发
Spark应用程序实现如下功能：
1、实时统计连续网购时间超过半个小时的女性网民信息。
2、周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单
位为分钟，分隔符为“,”。
数据：
log1.txt：周六网民停留日志
LiuYang,female,20
YuanJing,male,10
Guo
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2019-06-13 16:44:00
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在讲spark之前，不得不详细介绍一下RDD（Resilient Distributed Dataset），打开RDD的源码，一开始的介绍如此： 字面意思就是弹性分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。Resilient：弹性的，它表示的是数据可以保存在磁盘，也可以保存在内存中Distributed：它的数据分布式存储，并且
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2024-06-25 14:56:28
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Spark：对于提交命令的理解：spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。代码中配置：util：import org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object SparkContextUtil
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2023-08-16 10:50:50
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当使用spark-submit提交一个作业之后，这个作业就会启动一个对应的driver进程。 根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。 driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而driver进程要做的第一件事，就是向集群管理器（可以是Spark S
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2023-10-24 08:19:40
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Spark-作业执行流程概述spark的作业和任务带哦度系统是其核心，它能够有效地进行调度根本原因是对任务划分DAG和容错，使得它对底层到顶层的各个模块之间的调用和处理显的游刃有余。相关术语作业(job)：RDD中由行动操作所生成的一个或多个调度阶段调度阶段(stage)：每个作业会因为RDD之间的依赖关系拆分成多组任务集合，称为调度阶段，也叫做任务集(TaskSet)。调度阶段的划分是由DAGS
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2023-09-27 19:21:30
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一种新的优化方法：海豚回声定位海豚回声定位算法（Dolphin echolocation,DE）由伊朗人A. Kaveh和N. Farhoudi于2013年提出，是一种新型的元启发式优化算法，其模拟了海豚在捕食过程中利用回声定位的策略。回声定位海豚可以发出滴答滴答的声音，这些滴答声的频率远远高于交流信号的频率。当声音撞击到物体，声波的部分能量会反射回海豚身上，海豚接收到回声后会发出另一种滴答声，海
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2023-12-08 14:04:41
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Makefile1 Makefile2
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2019-06-22 12:26:00
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对于核心配置文件的讲解主要是参考Mybatis3 首先是我们看到的configuration（配置），因为这些都是写在xml中的所以这些标签的顺序是固定的。红框内的暂时不需要了解。properties属性这个属性我们是在数据源进行连接时用到了，其实我们还可以把它的一些相关信息添加到资源文件中properties。然后我们通过properties标签来进行引入。我们在mybatis-config.x
最新增加EAIntroView 一个灵活的介绍界面,可以用作引导页UI下拉刷新EGOTableViewPullRefresh– 最早的下拉刷新控件。SVPullToRefresh– 下拉刷新控件。MJRefresh– 仅需一行代码就可以为UITableView或者CollectionView加上下拉刷新或者上拉刷新功能。可以自定义上下拉刷新的文字说明。具体使用看“使用方法”。 （国人写）XHRef
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2024-10-21 21:33:04
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[code="java"]platform :ios, '7.0'inhibit_all_warnings!pod 'ReactiveCocoa', '~>2.1.0'pod ' :...
原创
2023-05-08 19:27:12
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