Spark 开发原则坐享其成要省要拖跳出单机思维 应用开发原则 ：坐享其成 : 利用 Spark SQL 优化能省则省、能拖则拖 : 节省数据量 , 拖后 Shuffle跳出单机思维 : 避免无谓的分布式遍历坐享其成设置好配置项，享受 Spark SQL 的性能优势，如钨丝计划、AQE、SQL functions钨丝计划：Tungsten 自定义了紧凑的二进制格式的数据结构，避免了 Java 对
Spark扩展持久化RDD Cache缓存RDD CheckPoint 检查点缓存和检查点区别自定义分区存储与读取累加器广播持久化RDD Cache缓存RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系println(wordToOneR.
原创
2022-03-23 10:21:17
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Spark官方文档: Spark Configuration（Spark配置）Spark主要提供三种位置配置系统：环境变量：用来启动Spark workers，可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中；java系统性能：可以控制内部的配置参数，两种设置方法：编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx
原创
2017-07-03 11:19:00
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spark架构设计 1 角色名称 Client,Driver program,cluster manager/Yarn，workerNode 2 角色作用 client：用户通过client提交application程序，shell命令等 Driver：启动sparkContext环境，将application程序转换成任务RDD和DAG有向图，与clustermanger进行资源交互，分配ta
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2023-12-09 15:40:46
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一、前述Spark是基于内存的计算框架，性能要优于Mapreduce，可以实现hadoop生态圈中的多个组件，是一个非常优秀的大数据
原创
2022-12-30 16:48:57
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夜深了，，，Paypal黑帮【PayPal Mafia】的传奇估计大家都听说过。过来瞧瞧电子支付..
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2023-03-17 19:53:13
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https://www.youtube.com/watch?v=49Hr5xZyTEA
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2022-07-22 16:19:47
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# Spark 查询中的 Spark URL
Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于数据处理和分析。为了方便用户使用 Spark，尤其是在基于集群的环境中，Spark 提供了一种允许用户通过 URL 访问集群的方式。本篇文章将深入探讨 Spark URL 的概念及其在 Spark 查询中的应用，并提供示例代码来加深理解。
## 什么是 Spark URL?
一般而言，Spark
# Spark中的队列管理及应用
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据处理、数据分析和机器学习等领域。在使用Spark进行大数据处理时，合理管理任务队列是至关重要的。本文将探讨Spark中的队列管理，并通过实例展示如何使用Spark队列。
## 什么是Spark队列？
Spark队列是一种资源调度机制，允许用户在多个作业之间进行资源隔离和管理。在集群环境中，多
1、PySpark安装配置操作系统：Ubuntu 18.04, 64位所需软件：Java 8 +, Python 3.6.5, Scala 2.13.1, spark 2.4.8安装步骤：1.1 安装Java 8sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk # 如果apt-get无法安装，看这里
java -version1.
一，变量1，基本数据类型2，基本运算符3，定义变量4，复杂变量 （1）定义数组Array： 声明：val aList=new Array[数据类型type](n)：声明存储数据类型为type的n个对象，数组初始化为null 声明：val aList=Array（n1,n2,n3...）：声明时，可以不用声明数据类型。
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2023-10-03 11:42:46
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Spark项目之log日志数据分析处理一 项目准备二 项目需求三 项目战斗1、数据清洗日志字段拆分分析IDEA开发程序2、用户留存分析3 活跃用户分析四 项目拓展之复杂Json格式的log日志处理分析Spark-Shell测试环境IDEA开发环境 一 项目准备需要分析处理的数据如下日志数据字段数据字典有需要的点击链接获取 链接: 项目资料.提取码：599q二 项目需求使用Spark完成下列日志分
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2023-12-24 09:36:31
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Spark + HDFS的运行架构图（）Driver:运行Application的main函数并创建SparkContext，SparkContext准备Spark应用程序的运行环境、负责资源的申请、任务分配和监控等。当Executor运行结束后，Driver负责关闭SparkContextMaster ： Master作为集群的Manager，接收worker
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2023-09-25 06:44:18
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每天都在努力的我，每天都在努力的你，总有一天我们会相见 Spark collect和collectAsList是用于将RDD/DataFrame/DataSet的所有元素检索到驱动程序节点的操作。如果数据集较大，使用collect之后可能会导致内存不足val data = Seq(Row(Row("James","","Smith"),"36636","M",30
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2023-08-19 00:24:27
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SparkWeb 是由 Jive 软件公司创建的基于Web的XMPP客户端，采用 ActionScript 3 编写，使用 Adobe 的 Flex API 。支持个人头像装扮 Avatars，vcards，多用户聊天以及其他更多的XMPP的特性。基于开源jabber(XMPP)架设内部即时通讯服务的解决方案spark client：：：http://www.igniterealtime.org/
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2023-08-28 15:38:47
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为了避免读者对本文案例运行环境产生困惑，本节会对本文用到的集群环境的基本情况做个简单介绍。 本文所有实例数据存储的环境是一个 8 个机器的 Hadoop 集群，文件系统总容量是 1.12T，NameNode 叫 hadoop036166, 服务端口是 9000。读者可以不关心具体的节点分布，因为这个不会影响到您阅读后面的文章。 本文运行实例程序使用的 Spark 集群是一个包含四个节点的 Sta
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2023-08-09 20:41:15
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首先我们看下官网是怎么对spark进行定义的，下面这句话就是官网的一句话： 第一句：Apache Spark 闪电般快速的统一分析引擎 第二句：Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。通过以上两句话，我们可以发现，spark具有速度快，功能多的特点。下面我们看一看spark官网给出的几个特点：第一：快速 它和hadoop进行了一个对比，认为比hadoop快100多倍！这一点
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2023-12-21 11:41:35
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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。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上，基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。 &nb
Spark概念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 就是在传统的 MapReduce 计算框架的基础上，利用其计算过程的优化，从而大大加快了数据分析、挖掘的运行和读写速度，并将计算单元缩小到更适合并行计算和重复使用的 RDD 计算模型Spark 和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存，而 Hado
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2023-12-20 06:48:37
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spark运行结构图如下：spark基本概念应用程序(application)：用户编写的spark应用程序，包含驱动程序（Driver）和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码，在执行过程中由一个或者多个作业组成。驱动程序(dirver)：spark中Driver即运行上述Application的main函数并且创建sparkContext，其中sparkcontext的目的是为了准备
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2023-08-09 20:56:27
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