Spark 学习: spark 原理简述主要介绍下自己在学习 spark 当中的一些理解和学习过程中踩到的坑，对 spark 时间效率优化的点做个总结，各位大佬轻拍。 # Spark 原理简述Spark 是使用 scala 实现的基于内存计算的大数据开源集群计算环境.提供了 java,scala, python,R 等语言的调用接口. 1 引言1.1 Hadoop 和 Spar
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2023-07-18 22:36:52
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spark通信模块
1、spark的 cluster manager可以 有 local , standalone, mesos , yarn等部署方式，为了
集中通信方式
1、rpc remote produce call
spark的通信机制：
akka的优势和特性如下：
1、并行和分布式：a
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2024-01-12 17:36:27
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Spark基础及架构一、为什么使用Spark二、Spark优势三、Spark技术栈四、Spark架构设计五、Spark架构核心组件六、Spark API1.SparkContext2.SparkSession3.Spark RDD4.Spark RDD概念七、Spark RDD的创建八、Spark RDD分区九、Spark RDD的操作1.RDD转换算子2.RDD动作算子 一、为什么使用Spar
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2023-07-13 19:18:45
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问题导读1.什么是Spark?2.Spark生态系统包括哪些？3.Spark的依赖有哪些？4.了解Spark架构是怎样的？5.Spark是如何运行的？6.Spark架构有哪些组件？Spark概览
Spark 是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为 Spark 就是一个大数据分布式处理框架。
Spark是基于map reduce算法实
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2024-03-03 22:42:58
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# Spark工作原理简述
## 1. 简介
在介绍Spark工作原理之前，我们先了解一下什么是Spark。Spark是一种快速、通用的分布式计算系统，可以进行大规模数据处理和分析。Spark提供了高效的数据抽象、强大的数据处理能力以及易于使用的API，使得开发者可以方便地进行大规模数据处理和分析。
## 2. Spark工作流程
Spark的工作流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 |
原创
2023-09-01 05:13:30
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# Spark工作原理简述
## 概述
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它支持分布式数据处理和机器学习。了解Spark的工作原理对于开发者来说是至关重要的，因为它能够帮助我们更好地利用Spark的核心功能和优势。在本篇文章中，我将向你介绍Spark工作原理的基本流程，并提供相应的代码示例和注释。
## Spark工作流程
下面是Spark的工作流程概述：
| 步骤 |
原创
2023-07-22 03:53:49
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问题： 1、应用执行体制 2、应用组件 3、Spark程序提交 4、调度与任务分配模块 5、I/O制度 6、通信模块 7、容错机制1、应用执行机制 一个应用的生命周期即，用户提交自定义的作业之后，Spark框架进行处理的一系列过程。 在这个过程中，不同的时间段里，应用会被拆分为不同的形态来执行。2、应用执行过程中的基本组件和形态 Driver： 运行在客户端或者集群中，执行Applicati
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2023-11-07 01:34:51
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Spark的端口总结Master节点的web端口是8080,work节点的web端口是8081 spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口（比如:Tomcat）时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1,也可以自行设置,修改方法:1、cd $SPARK_HOME/sbin2、vi
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2023-05-31 14:06:27
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一、4040端口spark任务运行后，会将Driver所在机器绑定到4040端口，提供当前任务的监控页面。此端口号默认为4040，展示信息如下：调度器阶段和任务列表RDD大小和内存使用情况环境信息正在运行的executors的信息演示如下：通过spark的java接口启动sparkSparkConf sc = new SparkConf(); // 创建一个SpakrConf对象用于配置Spark
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2023-08-16 13:16:31
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Spark介绍什么是Spark？为什么要学 SparkSpark 特点Spark 集群安装Spark HA高可用部署Spark角色介绍简单的 Spark 程序执行第一个 spark 程序Spark-Shell弹性分布式数据集RDDRDD概述什么是RDDRDD的属性为什么会产生RDD？RDD在Spark中的地位及作用创建 RDDRDD 编程 APIRDD 的算子分类TransformationAc
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2023-09-05 16:24:57
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3.1 使用Spark Shell编写程序要学习Spark程序开发，建议首先通过spark-shell交互式学习，加深对Spark程序开发的理解。spark-shell提供了一种学习API的简单方式，以及一个能够交互式分析数据的强大工具，在Scala语言环境下（Scala运行于Java虚拟机，因此能有效使用现有的Java库）或Python语言环境下均可使用。3.1.1 启动Spark Shell在
一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本很高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。 但是，如果更新粒度太细太多，那么记录更新成本也不低。 因此，RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。 将创建RDD
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2023-12-15 21:42:32
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Spark概述 什么是Spark（官网：http://spark.apache.org） Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkS
修改8080端口我们知道8080端口是很多web应用的默认端口，如果一台机器上两个服务都用8080就会引起冲突，同时8080也容易被黑客攻击的端口。因此希望可以修改hbase或者spark的默认web ui访问的8080端口。 但是，千万要注意**，千万不能修改8081，**，因为8081也是spark的一个常用端口，你修改后，可能主节点上是正常活跃的，但是，当你想查看其他standby的节点时，
Spark是一个强大的分布式计算框架，它以高速和易于使用著称。在实际应用中，数据丢失、节点故障或其他问题可能会对计算造成影响，因此Spark需要具备良好的容错机制。本篇博文将对Spark的容错机制进行详尽的解读。
### 问题背景
在分布式计算中，数据丢失和节点故障是常见问题，这影响了整体的计算能力和数据完整性。Spark采用了基于RDD（弹性分布式数据集）的容错机制，对数据丢失和计算错误提供
1、Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请简述Spark生态系统Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念，逐渐形成一套完整生态系统，既能够提供内存计算框架，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习和图计算等。Spark可以部署在资源管理器YARN之上，提供一站式的大数据解决方案。因此，Spark所提供的生态系统同时支持批处理、交互式查询和流数据处理。&
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2023-07-18 22:25:17
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目录端口号Spark 运行架构核心组件DriverExecutorMaster & Worker ApplicationMaster核心概念Executor 与 Core并行度（Parallelism）有向无环图（DAG）提交流程Yarn Client 模式Yarn Cluster 模式Spark 核心编程RDD执行原理端口号 ➢ Spark 查看当前
Spark-she
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2023-08-03 15:36:20
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8080当我们成功启动spark后，通过http://localhost:8080即可访问master的监控界面，此端口号默认是8080，若此端口不可用，也可通过修改配置文件conf/spark-env.sh进行修改如上图所示，此页面自上而下包括： spark版本信息，spark master 的URL（worker用来连接此master的URL） worker的数量：1&
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2023-12-09 12:38:48
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Apache Spark基础及架构为什么使用SparkSpark简介Spark优势Spark技术栈Spark环境部署Spark初体验Spark架构设计Spark架构核心组件Spark API（一）Spark API（二）示例：使用IDEA初始化Spark运行环境具体步骤实施Spark API（三）Spark RDD概念（一）Spark RDD概念（二）RDD与DAGRDD的特性RDD编程流程RD
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2023-07-13 16:56:09
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本篇文章主要介绍：Spark的基本概念Spark的内核架构，详细介绍从Saprk程序编写完成使用Spark submit(shell)的方式提交到完成任务的流程Spark在不同集群中的运行架构1. Spark的内核架构Spark任务详解：将编写的Spark程序打成 jar 包调用 spark-submit 脚本提交任务到集群上运行运行sparkSubmit的main方法，在这个方法中通过反射的方式
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2023-09-21 07:43:57
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