# 模拟 Spark RDD 分布式计算
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一个强大的开源框架，它能够以分布式的方式处理和分析庞大的数据集。而 Spark RDD（弹性分布式数据集）是其核心数据结构之一。RDD 使得数据分布在集群节点上，同时支持多种操作，例如映射（map）、过滤（filter）等，使得数据处理能够高效且灵活。
本文将通过代码示例和简单的案例来介绍模拟 Spar
在大数据应用场景下，面对实时计算、处理流失数据及降低计算耗时等问题，通过Apache Spark 提供的计算引擎能很好地满足这些需求。S park 是一种基于内存的分布式计算，其核心为弹性分布式数据集（ Resilient Distributed Dat asets ，简称RDD ），它支持多种数据来源，拥有容错机制，可以被缓存，并且支持并行操作，能够很好地用于数据挖掘和机器学习。Spark 是专
SPARK作为业界主流的大数据处理利器，Spark 的地位毋庸置疑。所以，今天我先带你了解一下 Spark 的特点，再一起来看怎么用 Spark 处理推荐系统的特征。Spark 是一个分布式计算平台。所谓分布式，指的是计算节点之间不共享内存，需要通过网络通信的方式交换数据。Spark 最典型的应用方式就是建立在大量廉价的计算节点上，这些节点可以是廉价主机，也可以是虚拟的 Docker 容器。理解了
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2023-10-16 22:56:11
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# 模拟 Spark 分布式计算的步骤与实现指南
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。对于刚入门的开发者来说，了解如何模拟 Spark 的分布式计算是非常重要的。在本文中，我们将通过一个具体的步骤流程来引导你实现这个目标。
## 流程概述
下面是模拟 Spark 分布式计算的步骤流程表：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录前言一、模拟客户端、服务端数据通信二、模拟客户端向服务端发送计算任务三、客户端、服务端分布式集群计算模拟前言上一篇我们提到过
原创
2022-08-12 11:07:15
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1背景介绍现今分布式计算框架像MapReduce和Dryad都提供了高层次的原语，使用户不用操心任务分发和错误容忍，非常容易地编写出并行计算程序。然而这些框架都缺乏对分布式内存的抽象和支持，使其在某些应用场景下不够高效和强大。RDD(Resilient Distributed Datasets弹性...
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2014-11-22 14:54:00
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Spark 分布式计算模拟 Socket
原创
2022-12-03 00:10:02
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分布式处理，并行计算，网格计算，虚拟化摘 要 本文对分布式计算技术的工作原理和几种典型的分布式计算技术，如中间件技术、网格技术、移动Agent技术、P2P技术以及最近推出的Web Service技术进行了分析和比较，介绍了存储整合在分布式计算技术中的应用，指出了其存在的一些问题。 关键词 分布式计算；中间件；网格；移动Agent； P2P；Web Service
Spark分布式计算原理一、RDD依赖与DAG工作原理1、RDD的依赖关系2、DAG工作原理二、RDD优化1、RDD持久化1.1、RDD缓存机制cache1.2 检查点2、RDD共享变量2.1、广播变量2.2、累加器3、RDD分区设计4、数据倾斜三、装载常见数据源3.1、装载CSV数据源3.1.1 使用SparkContext3.1.2使用SparkSession3.2、装载JSON数据源 一、
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2023-08-29 16:44:57
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上一篇 关于spark 和ray整合的文章在这：
祝威廉：Spark整合Ray思路漫谈zhuanlan.zhihu.com
另外还讲了讲Spark 和Ray 的对比：
祝威廉：从MR到Spark再到Ray，谈分布式编程的发展zhuanlan.zhihu.com
现在我们来思考一个比较好的部署模式，架构图大概类似这样： 首先，大家可以理解为
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2023-12-25 13:23:19
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文章目录简介安装hdfs命令概念流程RDD函数运行模式standalone运行模式yarn运行模式流处理监控端口监控文件停止任务问题 最后更新 2022.03.09简介分布式计算的前提是 计算的数据 分区后 各区无状态，适合用spark分布式管理 分布式计算的前提是数据最好是分布式存储 然后各个算子（算法）计算的结果与结果之间不相关（无依赖，无状态）一般写spark可以用java、scala、p
简介 Spark和MapReduce的功能差不多，主要做分布式计算的，而分布式存储还是由HDFS来做，其中Spark进行数据转换时最核心的概念就是RDD，既然是做分布式计算的，那就要搞懂Spark是怎么进行分布式计算的以及工作流程Spark各个模块解决的问题以及特点Spark RDD中API的使用场景 上面说了，spark进行分布式计算是基于HDFS的，所以不光要启动spark集群，还是要启动
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2023-09-18 09:06:34
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在大数据处理上，Spark计算框架是不可忽视的一个，并且随着Spark的进一步发展，Spark计算框架也在不断地更新优化，以满足大数据领域的最新技术趋势。今天，我们就从Spark功能架构模型的角度，来仔细聊聊Spark计算框架的相关问题。 Spark是在Hadoop之后出现的，一定程度上来说，继承了Hadoop的优势，也就是分布式思想，并且在Hadoop的基础上做了优化，也就是基于实时数据处理方面
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2023-09-23 21:00:24
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目录1.什么是Spark2.Spark内置模块介绍3.Spark演变历史4.Spark与MapReduce的区别5.Spark运行模式6.spark特点1.什么是SparkApache 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的通用并行计算框架，Sp
MapReduce是计算逻辑清晰的，只有两个步骤，任务是JVM进程级别，每执行到什么步骤 去申请具体的资源。而spark根本不知道具体有几个stage，逻辑未知，每个人的job stage等根本不知道。它是默认倾向于抢占资源的，他会在sparkContext（）这个函数执行的时候，直接根据下面textFile（）代码逻辑抢占所有资源，任务以JVM线程的级别泡在Excutor里面目前已知的： 每一个
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2023-09-26 19:22:30
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最开始关注Spark，是在csdn首页上看到一篇文件《Spark核心开发者：性能超Hadoop百倍，算法实现仅有其1/10或1/100》的，看着标题确实感觉比较年逼的。后来稍微研究了一下，其实发现，这个描述有点问题。Spark是一个基于内存的纯计算框架，而hadoop是包括计算框架的mapreduce和分布式存储hdfs，所以应该描述为Spark性能超Hadoop的ma
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2023-09-13 10:40:40
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前言Spark是基于内存的计算框架，计算速度非常快。如果想要对接外部的数据，比如HDFS读取数据，需要事先搭建一个Hadoop 集群。Apache Spark是一个开源集群运算框架，相对于Hadoop的MapReduce会在运行完工作后将中介数据存放到磁盘中，Spark使用了存储器内运算技术，能在数据尚未写入硬盘时即在存储器内分析运算。Spark 在存储器内运行程序的运算速度能做到比 Hadoop
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2023-10-26 14:11:43
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Spark Spark 框架概述Spark 诞生背景Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎Spark 最早源于一片论文，该论文是由加州大学柏克莱分校的Matei Zaharia等人发表。论文中提出了一种弹性分布式数据集(RDD)的概念。 总的说，Spark借鉴了Map Reduce思想发展而来，保留了其分布式并行计算的优点并改进了明显的缺陷，让中间数据存储在内存中提高了运行速度
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2023-09-21 11:33:02
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通过之前的文章《Spark RDD分区数与分区器源码解析》我们了解到了什么是 RDD，RDD 可以简单理解为弹性分布式数据集，RDD提供了很多种类的算子，那么使用RDD的这些算子是如何在分布式环境下去执行的呢？归根结底，我们编写的代码是需要通过Spark去帮助我们把任务分布到各个集群上并执行的，那么这一类过程我们统称为分布式计算，Spark能实现分布式计算功能主要是靠它的进程模型以及调度系统。&n
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2023-08-11 11:36:42
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1背景介绍现今分布式计算框架像MapReduce和Dryad都提供了高层次的原语，使用户不用操心任务分发和错误容忍，非常容易地编写出并行计算程序。然而这些框架都缺乏对分布式内存的抽象和支持，使其在某些应用场景下不够高效和强大。RDD(Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)模型的产生动机主要来源于两种主流的应用场景：Ø 迭代式算法：迭代式
