=>:scala中表示匿名函数line=>line.size：表示以=>操作符左边的部分作为输入，对其执行一个函数，并以=>操作符合右边代码执行结果为输出。此处表示以line为输入，line.size执行结果作为输出。 string=>int:将string对象映射为int。count：返回RDD中记录数目RDD缓存策略Spark最强大的功能之一就是把数据缓存在集群
第1章 Spark 概述1.1 Spark 是什么Spark 是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark 是一种由Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能Spark SQL 是Spark 用来操作结构化数据的组件。通过Spark SQL，用户可以使用SQL 或者Apache Hive 版本的 S
# 从 Spark2 到 Spark3 的迁移指南
在数据处理和大数据分析领域，Apache Spark 是一款广泛使用的框架。随着 Spark 的版本更新，许多用户需要将他们的应用程序从 Spark2 升级到 Spark3。本文将详细介绍这一过程，帮助你顺利完成迁移。
## 迁移流程概述
下面的表格展示了从 Spark2 迁移到 Spark3 的步骤：
| 步骤 | 描述
1. 变量定义与初始化package com.lineshen.chapter2
object variable {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val age: Int = 10
val sal: Double = 10.9
val name: String = "lienshen"
val isPass
一 概述spark sql是结构化数据处理模块，可以通过SQL语句和Dataset API进行结构化数据处理。1.1 SQLspark sql一个用途就是sql查询，也可以读取已经存在的hive仓库的数据。程序中运行sql语句，将会返回Dataset/DataFrame数据结构。你也可以通过使用spark-sql命令行或jdbc/odbc服务进行sql操作。1.2 Datasets和DataFra
谈到大数据，相信大家对hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。他们究竟是危言耸听?哗众取宠?还是眼光独到堪破未来呢?与Hadoop相比，Spark技术如何?现工业界大数据技术都在使用何种技术?如果现在想要参加大数据培训的话，应该从哪一种开始呢? (1)先说二者之间的区别吧。首先，Had
Spark学习笔记1-基本概念、部署、启动实验楼平台上的实验环境及版本：java8，python2.7，scala2.11.8，hadoop2.7.3，spark2.4.4学习内容基本概念Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架，类似于 Hadoop，但有很多的区别。最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入 HDFS，更适用于需要迭
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2024-01-01 15:52:30
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# Spark 2 vs Spark 3：深入探讨它们的区别
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，其在数据处理、机器学习和实时流处理等领域应用广泛。从 Spark 2 到 Spark 3 的版本更新中，Apache Spark 引入了许多显著的改进和新功能。本文将深入探讨这两个版本之间的主要区别，并通过示例代码加以说明。
## 1. 性能改进
Spark 3 在性能方面
2019年11月08日 数砖的 Xingbo Jiang 大佬给社区发了一封邮件，宣布 Apache Spark 3.0 预览版正式发布，这个版本主要是为了对即将发布的 Apache Spark 3.0 版本进行大规模社区测试。无论是从 API 还是从功能上来说，这个预览版都不是一个稳定的版本，它的主要目的是为了让社区提前尝试 Apache Spark 3.0 的新特性。Apache Spark
Spark2.x 课程介绍 一、实验介绍 1.1 实验内容 Spark 是 Apache 高级项目里面较火的大数据处理的计算引擎，对比 Spark 1.x 版本，Spark 2.x 有哪些改进，本节课主要讲解 Spark2.x 新特性。 1.2 先学课程Scala https://www.shiyanlou.com/courses/?course_type=all&tag=Sc
Spark 1.3.0 Release NoteSpark 1.3.0在上周五正式发布，真是千呼万唤始出来。本次发布最大的惊喜就是DataFrame。另外一个值得关注的是Spark SQL从Alpha版毕业，我们终于可以欢快地使用Spark SQL了。本次发布还对Spark核心引擎改的可用性进行了改进，并扩展了Spark MLlib及Spark Streaming，详情见下。最后不得不提下，这次发
为了继续实现 Spark 更快，更轻松，更智能的目标，Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新，比如 Structured Streaming 引入了低延迟的连续处理（continuous processing）；支持 stream-to-stream joins；通过改善 pandas UDFs 的性能来提升 PySpark；支持第四种调度引擎 Kubernetes clusters（其他
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。解决问题的层面不一样首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中
spark 3.0 终于出了！！！Apache Spark 3.0.0是3.x系列的第一个发行版。投票于2020年6月10日获得通过。此版本基于git标签v3.0.0，其中包括截至6月10日的所有提交。Apache Spark 3.0建立在Spark 2.x的许多创新基础之上，带来了新的想法并持续了很长时间。正在开发的长期项目。在开源社区的巨大贡献的帮助下，由于440多位贡献者的贡献，此发行版解决
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2023-09-26 16:25:43
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近日 Apache Spark 3.3.0 正式发布。在本文中，作者将对 Spark 3.2 DS V2 Push-down 框架进行深入分析，并分享 Kyligence 开源团队是如何在 Spark 3.3.0 中完成对 DS V2 Push-down 的重构与改进的，欢迎大家在评论区分享你的看法。I. 引言Spark 自正式开源以来，已到了第十个年头。如今，这样一款优秀的分布式大数据
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2024-01-18 23:28:45
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目录前言：spark 软件栈图一，Spark Core二，Spark SQL三，Spark Streaming四，MLib前言：spark 软件栈图一，Spark CoreSpark Core 实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core 中还包含了对弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，简称
Cache的产生背景我们先做一个简单的测试读取一个本地文件做一次collect操作：val rdd=sc.textFile("file:///home/hadoop/data/input.txt")
val rdd=sc.textFile("file:///home/hadoop/data/input.txt")上面我们进行了两次相同的操作，观察日志我们发现这样一句话Submitting Resu
概括spark SQL是一个spark结构数据处理模型。不像基本的rdd api，Spark 提供的接口可以给spark提供更多更多关于数据的结构和正在执行的计算的信息。另外，spark sql在性能优化上比以往的有做改善。目前有更多的方式和spark sql交互：sql，dataset api。无论你是用哪种api/语言，计算时最终使用相同的sql引擎。
SQL S
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2023-12-05 15:43:02
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# 实现"Spark3和Spark2代码的区别"
## 引言
在大数据领域，Spark是一个非常流行的分布式计算框架。而随着Spark的不断更新，Spark3相比于Spark2有许多新的特性和改进。本文将介绍如何实现"Spark3和Spark2代码的区别"，帮助刚入行的小白快速了解两个版本的区别。
## 流程
下面是实现"Spark3和Spark2代码的区别"的流程表格：
| 步骤 | 操作
背景本文基于spark 3.2.0 由于codegen涉及到的知识点比较多，我们先来说清楚code""""""，我们暂且叫做code代码块scala 字符串插值要想搞清楚spark的code代码块，就得现搞清楚scala 字符串插值。 scala 字符串插值是2.10.0版本引用进来的新语法规则，可以直接允许使用者将变量引用直接插入到字符串中，如下：val name = 'LI'
println(
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2023-08-29 16:56:12
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