spark入门学(七)task任务的提交分析
spark虽然在计算速度上比hadoop要强势很多，但是这两个框架在底层的数据流都要经过shuffle。由此，shuffle把s
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2024-10-24 10:29:49
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基本介绍 这是几年前在做sparc架构开发学习的时候写的技术文档，时间过了很久了，可能很多细节自己已经忘记了，这次把他分享在这里，现在国内估计很少还有人关注sparc架构。这里是第一片，分析的是head.S这段内核执行的第一段汇编代码，是基于2.6.32版本内核的。正文
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2024-07-31 21:19:25
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正文source /etc/profilejava -version评测！第2关：配置开发环境 - Hadoop安装与伪分布式集群搭建：cd /opt ll
tar -zxvf hadoop-3.1.0.tar.gz -C /app
cd /app
mv hadoop-3.1.0/ hadoop3.1ssh-keygen -t rsa -P ''
#两次回车 图3 图4图3：图4：cat ~/
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2024-07-22 11:19:02
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一、学成在线案例二、头部区域2.1、准备素材和工具学成在线PSD源文件。开发工具 = PS（切图）/ cutterman插件 + vscode（代码）+ chrome（测试）。2.2、案例准备工作我们本次采取结构与样式相分离思想：创建study目录文件（用于存放我们这个页面的相关内容）。用vscode打开这个目录文件夹。study目录内新建images文件夹，用于保存图片。新建首页文件index.
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2024-06-15 09:06:16
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# 头歌Spark概述
## 一、什么是头歌Spark？
头歌Spark是一个分布式计算框架，旨在简化大数据处理和分析的过程。它为开发者提供了丰富的API，使得在海量数据上进行运行时计算变得更加容易、高效。Spark可以运行在多种集群管理器上，如Hadoop YARN、Mesos等，且它支持多种编程语言，例如Java、Scala、Python和R等。
## 二、Spark的基本组件
头歌S
原创
2024-10-22 04:31:39
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第1关：实现计算最大公约数和最小公倍数的函数。任务描述本关任务：编写一个能计算两个正整数最大公约数和最小公倍数的函数。。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.函数定义及调用，2.循环语句，3.条件语句。编程要求根据提示，在右侧编辑器补充代码，计算并返回最大公约数和最小公倍数。测试说明平台会对你编写的代码进行测试：测试输入： 2 4； 预期输出： 最大公约数为： 2 最小公倍数为： 4测试输入：
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2023-10-03 12:22:16
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2.1 存储模式 2.1.1 图存储模式 巨型图的存储总体上有边分割和点分割两种存储方式 1）边分割(Edge-Cut)：每个顶点都存储一次，但有的边会被打断分到两台机器上。这样做的好处是节省存储空间；坏处是对图进行基于边的计算时，对于一条两个顶点被分到不同机器上的边来说，要跨机器通信传输数据，内网通信流量大 2）点分割(Vertex-Cut)：每条边只
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2023-07-28 23:19:07
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# 头歌Spark任务提交科普指南
在大数据时代，Apache Spark作为一种强大的大规模数据处理框架，已被广泛应用于数据分析和机器学习等场景。而在使用Spark进行数据处理时，任务的提交和管理显得尤为重要。本文将为您详细解析头歌Spark任务的提交过程，并通过代码示例帮助您更好地理解。
## Spark任务提交概述
Spark任务通常以作业的形式提交给集群，并由Spark的调度框架进行
可行性分析的任务及报告第1关：可行性分析的任务及报告任务描述相关知识作答要求参考资料答案 第1关：可行性分析的任务及报告任务描述本关任务：根据所学有关可行性分析的知识，完成右侧的选择题。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握： 1.可行性分析的具体含义与内容； 2.可行性分析报告。可行性分析简介 可行性分析是通过对项目的主要内容和配套条件，如市场需求、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、
graphx介绍弹性分布式属性图graphx图存储原理分区（partition）策略 集合视图：图视图---图数据进行分区，进行分析图计算的优势基于内存实现了数据的复用与快速读取统一了图视图和表视图能与Spark框架上的组件无缝集成 graphx图存储原理边分割点分割 图计算使用的是点分割分式存储图graphx分区策略randomvertexcutcanonicalrandomvertexcut
原创
2021-04-25 22:44:51
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前身40+个SEED实验互联网仿真器介绍简介： 本互联网仿真器基于docker容器，仅用于教学，可构建与真实互联网相似的网络，但在内的攻击并不会对外部真实互联网产生任何影响。在使用互联网仿真器时，首先要构建仿真网络，然后才能够进行仿真。其中，用于构建网络的组件有：①类，如交换机、路由器、BGP发言人、自动化系统、网络、服务等；②复合体，如DNS基础设施、僵尸网络、暗网、区块链等。内在思路： “扣纽
前言呵呵 最近刚好有一些需要使用到 图的相关计算 然后 需求是 需要计算图中 源点 到 目标节点 的所有路径 另外本文会提供一个 scala 版本的测试用例, 以及 一个 java 版本的测试用例(写的有点惨) 环境如下 : spark2.4.5 + scala2.11 + jdk8java 版本的代码基于 : spark-graphx
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2023-07-24 23:26:03
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SQL Server 实验1.1：创建和使用数据库第1关 走进SQL Server2012暂无参考代码第2关 使用 create database 单条语句创建数据库--********** 创建数据库student **********--
--********** Begin **********--
create database student
--********** End ***
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2024-07-29 20:51:19
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1, map 对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数类（映射）产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。当然map也可以把Key元素变成Key-Value对。scala> val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4)).map(value => value * 2)
scala> rdd1.foreac
098 AdminHeaderLinksModel、HeaderLinksModel、ICommonModelFactory、CommonModelFactory、AdminHeaderLinksViewComponent、HeaderLinksViewComponent AdminHeaderLinksModel类，该类及其属性成员在程序执行时，为
# Spark GraphX 应用开发指南
作为一名刚入行的小白，学习如何在 Apache Spark 中利用 GraphX 库进行图计算是一个很好的开始。这篇文章将教你如何实现一个简单的 GraphX 应用，包括流程、所需代码及注释，帮助你快速上手。
## 整体流程
下面是实现 GraphX 应用的基本步骤：
| 步骤 | 描述
创建graphx1、工厂方法apply定义在Graph中，定义如下：def apply[VD, ED](vertices: RDD[(VertexId, VD)],edges: RDD[Edge[ED]],defaultVertexAttr: VD = null): Graph[VD, ED]参数为两个RDD分别是RDD[(VertexId, VD)]、RDD[
原创
2021-07-13 17:33:53
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# 使用Spark GraphX实现近邻搜索
在本文中，我们将学习如何利用Apache Spark的GraphX库来实现近邻搜索。GraphX是Spark中用于图计算的一个非常强大的组件，能够通过图的形式高效地处理大规模数据。下面是实现此过程的步骤和示例代码。
### 实现流程
我们可以将整个实现过程分为以下步骤：
| 步骤 | 描述
# Spark GraphX 使用
## 引言
Apache Spark 是一个开源的大数据处理和分析引擎，提供了一个高效且易于使用的分布式计算框架。Spark GraphX 是 Spark 提供的一个图计算库，它基于 RDD（弹性分布式数据集）并提供了一组高性能的图算法和操作。本文将介绍 Spark GraphX 的基本概念、使用方法以及一些常用的图算法。
## GraphX 基本概念
原创
2023-09-22 19:31:09
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在处理大规模数据时，图计算往往是不可避免的，而 Apache Spark 的 GraphX 模块则是一个强大且易于使用的图计算框架。本文将详细记录“Spark GraphX 遍历”的相关过程，包括业务场景、架构演进、架构设计、性能调优、故障复盘和扩展应用等方面。
## 业务场景分析
在当今数据驱动的时代，数据之间的连接关系显得尤为重要。许多企业面临分析社交网络、推荐系统和交通流量等复杂关系数据
