额。。。本人菜鸡一只，强行记录点东西，分享一下，也怕自己脑子不好使，忘记了~如果有说错的，还请大家指出批评！！前言：spark的运行模式有很多，通过--master这样的参数来设置的，现在spark已经有2.3.0的版本了，运行模式有mesos，yarn，local，更好的是他可以和多种框架做整合，2.3的版本也新增了Kubernetes。。。言归正传，讲下我所做的测试：测试的代码如下（用的是sp
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2023-10-10 10:05:58
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1. 背景在Linux下安装Ambari或者CDH并不复杂，但考虑到环境的维护、组件(尤其是Spark)版本的变更，以及测试数据的污染等因素，希望有一种解决方案能减弱这些困扰。之所以选择本地执行：环境独享，不被他人干扰使用Jmockit，实现局部自定义改造结合Testng，方便单元测试用例编写与执行甚至可以通过Intellij IDEA实现代码调试2. 环境搭建2.1 POM文件在Intellij
文章目录Spark简介特点Spark生态Spark运行架构基本概念架构设计Spark运行基本流程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划分RDD运行过程 Spark简介Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms, Machines and People）实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框
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2023-08-10 09:33:56
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之前debug spark源码，是通过写application debug，这个不是基于spark源码本身的调试。现在做基于spark单元测试的调试，是为了更方便对Spark源码做修改及测试，方便更深入了解spark的运行原理。文章最后，写了一个简单的单元测试，来获取sql对应的asttree 以及unresolved logical plan。Spark 源码下载编译https://github
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2023-10-02 07:50:01
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1概述 针对调试，根据不同的调试对象可以分为两类： 1、应用程序的调试。 2、框架源码的调试。 在IDE中调试时采用的方法也对应有两种： 1、本地调试：可以简单理解为调试与被调试对象之间不需要通过通信的方式执行。 2、远程调试。 通常这两种方式都是可用的，只是在某些情况下，当被调试对象部署在远程机器节点中，而我们的调试工具在本地机器时，通常需要选择远程调试的方式。 Java单步调试的话，也
安装Spark,解压安装包修改名称，方便之后输入sudo vim spark-env.sh 新建spark-env.sh文件,并进行配置通过运行Spark自带的示例，验证Spark是否安装成功通过grep过滤信息，查看示例结果进入spark shell加载text文件获取RDD文件textFile的第一行内容获取RDD文件textFile所有项的计数抽取含有“Spark”的行，返回一个新的RDD统
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2023-09-23 17:23:16
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使用正确的 transformations操作虽然开发者达到某一目标，可以通过不同的transformations操作，但是有时候不同的姿势，性能差异非常明显。优化姿势的总体目标是尽可能少的产生shuffle， 和待被 shuffled data。因为shffule过程存在写盘和节点间网络IO的开销repartition , join, cogroup, and any of the
Spark测试与写普通的程序流程是一样的，稍加设置即可。下面以scalatest为测试工具简单介绍一下Spark测试的写法：1. 前置条件：scalatest并不是一定要使用scalatest，junit也能用，但是那样就太不Scala了。ScalaTest有点DSL的意思，最开始接触的时候还是让人很难受的，习惯就好，习惯就好，也并没有那么不能接受。添加依赖<dependency>
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2023-08-29 16:58:15
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3、 数据可视化：利用JavaWeb+Echarts完成数据图表展示过程（20分）需求1：可视化展示截图 需求2：可视化展示截图 需求3：可视化展示截图 需求4：可视化展示截图 4、 中文分词实现用户评价分析。（20分）（1）本节通过对商品评论表中的差评数据，进行
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2023-07-03 15:52:33
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Spark应用程序可以使用R语言、Java、Scala和Python进行编写，极少使用R语言编写Spark程序，Java和Scala语言编写的Spark程序的执行效率是相同的，但Java语言写的代码量多，Scala简洁优雅，但可读性不如Java，Python语言编写的Spark程序的执行效率不如Java和Scala。
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2023-08-02 14:14:09
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Spark介绍Spark是一个计算框架。 它是一个快速可通用的引擎，主要用于大规模数据处理。 Apache Spark是一个开源的计算系统，以使数据分析程序的书写和运行更快为目的。 Spark另外的一个目的：Spark历史Spark的开发团队：伯克利大学的AMP实验室 以下图就是AMP实验室所开发出来的计算框架做数据分析时所用到的技术Spark第一个版本是0.6版本Spark第一个版本到现在已经是
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2023-09-27 13:01:37
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1、Spark简介Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms, Machines and People）实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 Spark作为大数据计算平台的后起之秀，在2014年打破了Hadoop保持的基准排序（Sort Benchmark）纪录，使用206个节点在2
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2023-12-25 06:25:32
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1. 背景在Linux下安装Ambari或者CDH并不复杂，但考虑到环境的维护、组件（尤其是Spark）版本的变更，以及测试数据的污染等因素，希望有一种解决方案能减弱这些困扰。之所以选择本地执行：环境独享，不被他人干扰使用Jmockit，实现局部自定义改造结合Testng，方便单元测试用例编写与执行甚至可以通过Intellij IDEA实现代码调试2. 环境搭建2.1 POM文件在Intellij
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2023-08-01 14:12:00
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目录1：介绍一下Spark2：谈一谈Spark的生态体系3：说说Spark的工作流程4：Spark运行模式有哪些？说说你最熟悉的一种5： 谈谈Yarn Cluster和Yarn Client模式的区别6：简单讲下RDD的特性7：RDD的宽依赖和窄依赖了解吗8：你用过的Transformation和Action算子有哪些9：说说job、stage和task的关系10：Spark为什么这么快 1：介
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2023-12-10 09:20:05
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Spark Sql性能测试及调优目录(?)[+]内存不足时group by操作失败。正常应该速度变慢，而不是失败，因为还有磁盘可用错误日志：Task：java.io.IOException: Filesystem closed atorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.checkOpen(DFSCl
在看完下面的细节之后，就会发现，spark的开发，只需要hdfs加上带有scala的IDEA环境即可。 当run运行程序时，很快就可以运行结束。 为了可以看4040界面，需要将程序加上暂定程序，然后再去4040上看程序的执行。 新建的两种方式，第一种是当时老师
hadoop生态系统零基础入门【新增人工智能】
问题导读：1.Spark的适用场景是什么？
2.spark 运行流程是怎样的？
3.Spark Streaming的运行原理是怎样的？
spark 生态及运行原理
Spark 特点
运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计
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2023-08-11 15:15:37
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一、为什么引用Spark，Spark是什么？1、spark是什么，spark是一个实现快速通用的集群计算平台，通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序，他扩展了MapReduce，支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理，它的特点，能在内存中进行计算，及时依赖磁盘进行复杂的运算，比MapReduce更加高效，现在大部分公司的项目也都是应该基于Hadoop+Spark的模式二
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2023-12-06 15:59:31
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一、关于SparkSpark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms, Machines and People）实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark在诞生之初属于研究性项目，其诸多核心理念均源自学术研究论文。2013年，Spark加入Apache孵化器项目后，开始获得迅猛的发展，如今
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2023-06-01 17:55:56
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***Spark***简介 Spark最初由美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 2013年Spark加入Apache孵化器项目后发展迅猛，如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一。特点 ①运行速度快：使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算
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2023-08-28 18:53:19
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