1. Spark 概念

xclxcl

2020-02-22

Apache Spark是一个大规模数据处理的统一分析引擎。

Apache Spark运行工作载荷在100倍速以上。

Apache Spark的组件包括：Spark SQL、Spark Streaming、MLib、GraphX。

Apache Spark应用模式：standalone、cluster mode, on EC2, on Hadoop YARN, on Mesos, or on Kubernetes。

Apache Spark可存取数据: Access data in HDFS, Alluxio, Apache Cassandra, Apache HBase, Apache Hive, and hundreds of other data sources。

Apache Spark主页: http://spark.apache.org/

1. Spark 概念

1. Spark 概念

spark apache target 数据处理

xclxcl

0 关注 0 粉丝 0 动态

相关推荐

Apache Spark有哪些局限性

Apache Spark是行业中流行和广泛使用的大数据工具之一。Apache Spark已成为业界的热门话题，并且如今非常流行。但工业正在转移朝向apache flink。Apache Spark是为快速计算而设计的开源，闪电般快速的集群计算框架。Apac

sxyhetao 2020-06-12

使用经 EMRFS S3 优化的提交器提高 Apache Spark 写入 Apache Parquet 格式文件的性能

使用经 EMRFS S3 优化的提交器提高 Apache Spark 写入 Apache Parquet 格式文件的性能。经 EMRFS S3 优化的提交程序是一款新的输出提交程序，可用于Amazon EMR5.19.0 及更高版本的Apache Spar

hovermenu 2020-06-10

spark系列之基本概念

　　RDD是对象的分布式集合。　　RDD也提供数据沿袭——以图形形式给出每个中间步骤的祖先树，当RDD的一个分区丢失，可以根据祖先树重建该分区。　　RDD有两组操作，转换和行动，RDD转换是有惰性的，宽窄依赖。　　SparkSession是读取数据、处理元

Johnson0 2020-07-28

Spark RDD

②通过Spark读取外部存储文件，将文件数据转变为RDD。可以从本地磁盘读取，也可以从HDFS读取

adayan0 2020-07-05

Spark Streaming读取Kafka数据两种方式

Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。在提交Spark Streaming任务后，Spark集群会划出指定的Receivers来专门、持续不

rongwenbin 2020-06-15

Mr与spark的shuffle过程详解及对比

大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性，下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程。Map

Johnson0 2020-06-08

Spark分区

在Spark中，RDD是其最基本的抽象数据集，其中每个RDD是由若干个Partition组成。在Job运行期间，参与运算的Partition数据分布在多台机器的内存当中。图一中，RDD1包含了5个Partition，RDD2包含了3个Partition，这

Hhanwen 2020-05-29

Spark Streaming企业运用

========== Spark Streaming 是什么 ==========1、SPark Streaming 是 Spark 中一个组件，基于 Spark Core 进行构建，用于对流式进行处理，类似于 Storm。kafka、flume、HDFS

Hhanwen 2020-05-29

spark 任务提交参数

网上看到的关于Executor，Cores和Memory的分配相关博客，先记录下来，再汇总。Spark处理1Tb数据不需要1Tb的内存。具体需要多少内存是根据executor的core数量和每次读取数据集的block大小决定的。以读取hdfs上1tb大文件

adayan0 2020-05-19

Spark 数据分析调优（一）

假设你已经清楚了Spark 的 RDD 转换，Action 等内容。并且已经知道用web UI来理解为什么Job要花这么长时间时，Job、stage和task 也很清楚了。在本文中，您将了解Spark程序在集群中实际执行的基础知识。Spark应用程序由单个

Johnson0 2020-05-17

【译】Using .NET for Apache Spark to Analyze Log Data

.NET for Spark可用于处理成批数据、实时流、机器学习和ad-hoc查询。在这篇博客文章中，我们将探讨如何使用.NET for Spark执行一个非常流行的大数据任务，即日志分析。日志分析的目标是从这些日志中获得有关工具或服务的活动和性能的有意义

登峰小蚁 2020-05-11

spark系列-5、RDD、DataFrame、Dataset的区别和各自的优势

从一开始 RDD 就是 Spark 提供的面向用户的主要 API。从根本上来说，一个 RDD 就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合，在集群中跨节点分布，可以通过若干提供了转换和处理的底层 API 进行并行处理。但与 RDD 不同的是，数据都被组织到有名

Hhanwen 2020-05-04

spark工作原理

它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。

Hhanwen 2020-05-03

spark streaming 读取kafka两种方式的区别

1】Receiver是使用高层次的consumer Api来实现的。receiver 接收的消息都是存储在spark Executor中的，然后spark启动jobq去处理那些消息。然而，默认情况下，这种方式会因为底层的失败丢失数据。如果要启用高可靠机制，

Oeljeklaus 2020-04-20

Spark SQL(6) OptimizedPlan

在这一步spark sql主要应用一些规则，优化生成的Resolved Plan，这一步涉及到的有Optimizer。之前介绍在sparksession实例化的是会实例化sessionState，进而确定QueryExecution、Analyzer，Op

Hhanwen 2020-07-26

spark 广播变量累加器

你还可以使用 destroy 方法彻底销毁广播变量，调用该方法后，如果计算任务中又用到广播变量，则会抛出异常。　　广播变量在一定数据量范围内可以有效地使作业避免 Shuffle，使计算尽可能本地运行，Spark 的 Map 端连接操作就是用广播变量实现的。

zhixingheyitian 2020-07-19

Spark 源码解读（五）SparkContext的初始化之创建和启动DAGScheduler

DAGScheduler主要用于在任务正式提交给TaskSchedulerImpl提交之前做一些准备工作，包括：创建job,将DAG中的RDD划分到不同的Stage,提交Stage等等。SparkContext中创建DAGScheduler的代码如下所示：

yanqianglifei 2020-07-07

Spark DAG 依赖关系 Stage

记录了RDD之间的依赖关系，即RDD是通过何种变换生成的，如下图：RDD1是RDD2的父RDD，通过flatMap操作生成借助RDD之间的依赖关系，可以实现数据的容错，但是已经尽力避免产生shuffle. Task任务对应的是分区，即一个分区就是一个Ta

Hhanwen 2020-07-05

Notebook Docker 安装spark环境

zhixingheyitian 2020-07-04

入门大数据---Spark开发环境搭建

Local 模式是最简单的一种运行方式，它采用单节点多线程方式运行，不用部署，开箱即用，适合日常测试开发。进入 spark-shell 后，程序已经自动创建好了上下文 SparkContext，等效于执行了下面的 Scala 代码：。安装完成后可以先做一个

Hhanwen 2020-06-25

xclxcl

W3CSchool教程: HTML 教程; CSS 教程; Bootstrap 教程; Javascript 教程; jQuery 教程

后端教程: C 教程; Java 教程; PHP 教程; Python 教程; Go 教程

移动开发: Android 教程; Swift 教程; Kotlin 教程; jQuery Mobile 教程; ionic 教程

关于我们: 新闻动态; 联系方式; 招聘英才; 安科实验室; 帮助与反馈

安科网(Ancii)，中国第一极客网

Copyright © 2013 - 2019 Ancii.com

京ICP备18063983号京公网安备11010802014868号