一、Spark是什么一、定义Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎二、Spark更快的原因数据结构（编程模型）：Spark框架核心RDD：弹性分布式数据集，认为是列表ListSpark 框架将要处理的数据封装到集合RDD中，调用RDD中函数处理数据RDD 数据可以放到内存中，内存不足可以放到磁盘中Task任务运行方式：以线程Thread方式运行MapReduce中Task是以进
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2023-10-08 12:15:12
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引言：Spark社区提供了大量的框架和库。其规模及数量都还在不断增加。本文我们将介绍不包含在Spark核心源代码库的各种外部框架。Spark试图解决的问题涵盖的面很广，跨越了很多不同领域，使用这些框架能帮助降低初始开发成本，充分利用开发人员已有的知识。 本文选自《Spark：大数据集群计算的生产实践》。Spark Package 要使用Spark库，你首先必须了解的东西是Spark packa
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2023-08-29 17:04:00
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1 概述 RDD 是一个可以容错且并行的数据结构(其实可以理解成分布式的集合,操作起来和操作本地集合一样简单)，它可以让用户显式的将中间结果数据集保存在内存中，并且通过控制数据集的分区来达到数据存放处理最优化.同时 RDD也提供了丰富的 API (map、reduce、foreach、group。。。。)来操作数据集.后来 RDD被 AMPLab 在一个叫做 Spark 的框架中提供并开源. RD
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2023-10-19 09:18:40
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安装在集群上的spark版本：spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz scala版本：scala-2.10.4.tgz1、spark是什么Spark， 是一种通用的大数据计算框架， 正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、 Hive引擎， 以及Storm流式实时计算引擎等。
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2023-06-19 11:17:27
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4.1 运行架构Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。如下图所示，它展示了一个 Spark 执行时的基本结构。图形中的 Driver 表示 master，负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的 Executor 则是 slave，负责实际执行任务。 4.2 核心组件由上图可以看出，对于 Spark 框架有两个核心组件：4
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2023-10-27 07:47:48
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1. Spark 框架概述Spark 是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms Machines and People Lab）开发的通用大数据框架。Spark生态圈也称为BDAS，是伯克利AMP实验室所开发的，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）和人（Person）三种之间通过大规模集成来展现大数据应用的一个开源平台。AMP实验室运用大数据、云计算等各种资源
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2023-08-11 14:32:34
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Spark(一): 基本架构及原理
Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：Spa
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2023-07-18 22:53:22
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Spark高可用架构的搭建方法大家好，我是小木，这次我主讲的内容是Spark的HA搭建方法，Spark作为大数据里面最有用的软件，我们是必定会用到的。首先，我们要在官方网站上面下载Spark的安装包，官方网址是：http://spark.apache.org/进入官网之后，我们发现好高大上！ 我曾经说过，装逼的人说装逼的话，牛逼的人做牛逼的事儿。但是Spark他装B的话也说，牛批的事儿也
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2023-10-10 21:59:20
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Spark 大数据处理框架简介 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。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。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不
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2023-09-24 22:14:49
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01 Spark内置RPC框架在Spark中，很多地方都涉及到网络通讯比如：Spark各组件间的消息通讯用
原创
2021-08-02 13:55:57
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# Spark Core框架概述与实践
## 1. 引言
Apache Spark是一个强大的开源大数据处理框架，广泛应用于大数据领域。Spark Core是Spark的核心组件，负责数据的基本操作、调度以及资源管理。本文将深入探讨Spark Core的基本概念，以及如何使用其进行数据处理的示例代码。
## 2. Spark Core的基本概念
Spark Core提供了以下几个重要概念：
原创
2024-10-01 06:18:50
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# 介绍Spark通信框架
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，其通信框架是Spark集群中各个节点之间进行通信的重要组成部分。Spark通信框架负责在集群中传输数据、任务和元数据，保证各个节点之间的协同工作。
## Spark通信框架的组成
Spark通信框架由两部分组成：长连接（RPC）和消息传递。
### 长连接（RPC）
长连接（Remote Procedure Call
原创
2024-03-30 05:04:59
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# 学习使用 Spark SQL 框架
在大数据处理中，Spark SQL 是一个非常强大的工具，它可以让我们处理结构化数据，方便我们进行数据分析和提取。作为一名刚入行的开发者，理解如何实现 Spark SQL 框架的全过程是非常重要的。本文将为你详细介绍如何实现 Spark SQL 框架，逐步引导你完成一个简单的示例。
## 实现流程概述
在开始之前，我们先来看看整个实现的流程。以下是实现
Spark体系架构 Spark体系架构包括如下三个主要组件： 数据存储 API 管理框架 接下来让我们详细了解一下这些组件。数据存储： Spark用HDFS文件系统存储数据。它可用于存储任何兼容于Hadoop的数据源，包括HDFS，HBase，Cassandra等。API： 利用API，应用开发者可以用标准的API接口创建基于Spark的应用。Spark提供Scala，Java和Python三种
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2024-06-03 11:36:15
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在使用Apache Spark框架的过程中，经常会遇到关于“Maven POM配置”的问题。这篇博文旨在指导读者如何有效地解决这些“Spark框架pom”的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南等方面的内容。
## 环境准备
### 软硬件要求
在使用Spark框架之前，我们需要确保硬件和软件环境符合要求。以下是建议的环境配置：
| 硬件配置 | 软件
# Apache Spark 运行框架详解
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算系统，用于快速大规模数据处理。它是一个通用的计算引擎，其核心目标是通过分布式计算提高大数据处理的速度。本文将深入探讨 Spark 的运行框架，并通过代码示例和可视化工具帮助理解其工作原理。
## 1. Spark 运行框架概述
Spark 运行框架主要包括以下几个关键组件：
- **Driver
# 如何实现 Spark 底层框架
作为一名新入行的开发者，理解 Spark 的底层框架可以帮助你更好地掌握大数据处理。本文将带你一步一步深入了解实现 Spark 的基本流程，并在每一步提供必要的代码和详细注释。
## 1. 实现流程
简单的实现流程可以用下表展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 JDK 和 Scala |
| 2 |
# Spark通讯框架科普
## 什么是Spark通讯框架
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源框架。它提供了一种简洁且高效的方式来处理数据集，在内存中执行计算，从而大幅提高了性能。Spark不仅支持批处理，还支持流处理、交互式查询和机器学习等多种应用场景。Spark的通讯框架提供了一种在分布式系统中进行高效通信的机制，使得节点之间能够快速地共享信息。
## Spark的架
原创
2024-09-02 04:19:23
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# 入门Spark框架Dataset API：一份新手指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助新手开发者了解并掌握Apache Spark框架中的Dataset API。Dataset API是Spark SQL的一个扩展，它结合了RDD的强类型和DataFrame的优化性能。在这篇文章中，我将通过一个简单的示例，指导你如何使用Dataset API。
## 步骤概览
首先，让我们通过
原创
2024-07-28 07:45:41
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# Spark Graph 框架介绍及代码示例
在数据科学和大数据分析的领域，图数据的处理变得愈发重要。Spark GraphX 是 Apache Spark 的一个图计算框架，它提供了一种高效的方法来处理图数据。本文将对 Spark GraphX 进行介绍，并通过代码示例展示其应用。
## 什么是 Spark GraphX？
Spark GraphX 是一种基于 RDD（弹性分布式数据集）
原创
2024-10-13 05:37:41
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