《Spark大数据处理》—— 读后总结

最新推荐文章于 2021-02-04 20:20:13 发布
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#Hadoop #Spark #大数据 #数据处理 #性能优化

博客聚焦Hadoop和Spark在大数据处理方面的应用，着重探讨了相关性能优化内容，涉及大数据领域的数据处理关键技术，能为提升大数据处理效率提供参考。
Spark快速大数据分析——读书笔记
超级帅的一个小伙子的博客
08-19 5115
——8.16开始整理 Spark快速大数据分析推荐序： 一套大数据解决方案通常包含多个组件，从存储、计算和网络硬件层，到数据处理引擎，再到利用改良的统计和计算算法、数据可视化来获得商业洞见的分析层，这其中数据处理引擎起到了十分重要的作用，毫不夸张的说数据处理引擎至于大数据就相当于CPU之于计算机spark起源： 2009年加州大学伯克利分校AMPlab 创立spark大数据处理和计算框架。不同
Spark-使用问题总结
Snail_Moved_Slowly的博客
11-26 564
前言 通过前面两篇文章的学习，对大数据运用中遇到的问题基本可以解决，本篇文章再补充一些前面没有提到的问题和知识点，希望避免大家踩坑。 map数目控制 通过前面的文章对参数调优有了基本认识，这里再补充一点我在hadoop streaming中关于map数目控制的知识。通过参数控制使得每个map处理的数据量基本均衡，加快运行时间，避免出现因为数据量的不均衡导致的时间浪费。 map数目默认情况下
Spark大数据处理数据性能优化学习
07-29
Spark大数据处理数据性能优化学习，适用于系统海量数据处理
【大数据处理】基于Spark Streaming的实时数据处理技术：金融交易监控与社交媒体分析应用系统设计
最新发布
11-10
内容概要：本文深入剖析了基于Spark的实时数据处理实战项目，系统介绍了Spark作为大数据处理框架的核心能力，重点讲解其在流处理领域的应用。文章围绕Spark Streaming展开，阐述其实现准实时处理的机制——将数据流...
精选资源
Python大数据处理库PySpark实战——使用PySpark处理文本多分类问题
02-24
【导读】我们知道，ApacheSpark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。本文通过使用SparkMachineLearningLibrary和PySpark来解决一个文本多分类问题，内容包括：数据提取、ModelPipeline、训练...
【大数据处理】基于Spark与Dask的数据处理工业化实战指南：从数据清洗到增强的全流程解析
08-26
内容概要：本文详细探讨了在大数据时代背景下，数据处理工业化的重要性及其实现手段，重点介绍了 Spark 和 Dask 两大工具在数据处理工业化中的应用。文章首先阐述了数据处理工业化的概念及其核心环节——数据清洗、...
《Spark大数据处理技术》第一章Spark系统概述 读书笔记
weixin_44682222的博客
02-04 243
1.1 大数据处理框架 集群环境给编程带来的挑战： 并行化：并行化的方式重写应用程序，为了利用更大范围节点的计算能力 单节点失败的处理 集群环境一般是被多个用户分享，动态的分配计算资源 针对集群环境出现了大量的大数据编程框架，比如MapReduce：简单通用，自动容错，批处理计算模型。缺点：不适合交互式和流式计算，因为MR不能实现在并行计算的各个阶段进行有效的数据共享！ 1.2 Spark大数据处理框架 针对MR不能进行数据共享，提出RDD概念：一种新的抽象的弹性数据集； Spark不严谨的可以视为：
《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》——3.3　本章小结
weixin_33739646的博客
07-03 149
本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书中的第3章，第3.3节,作者:高彦杰 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.3　本章小结 本章主要介绍了Spark的计算模型，Spark将应用程序整体翻译为一个有向无环图进行调度和执行。相比MapReduce，Spark提供了更加优化和复杂的执行流。读者还可以深...
Spark学习总结-入门
11-06
Spark是一个高效的分布式计算系统，发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台。Spark立足于内存计算，相比Hadoop MapReduce，Spark在性能上要高100倍，而且Spark提供了比Hadoop更上层的API，同样的算法在Spark中实现往往只有Hadoop的1/10或者1/100的长度。
Spark大数据处理 技术 应用与性能优化 完整版 pdf
01-14
Spark大数据处理 技术、应用与性能优化，书是转换来的pdf 格式稍显凌乱
《Spark快速大数据分析》总结--（2）
qq_28900249的博客
10-17 814
第一章 Spark数据分析导论 1、Spark核心 Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。 2、Spark组件 依次介绍各组件： （1）Spark Core Spark Core实现了Spark的基本功能，包括任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core还包括了对弹性分...
《Spark大数据处理技术》第二章Spark RDD及编程接口 读书笔记
weixin_44682222的博客
02-04 275
Spark和MR的不同点： Spark提供了丰富的操作 MR只有Map和Reduce两个操作 2.1 Spark程序“Hello World” 存储在HDFS的Log文件中，计算出现过字符串"Hello World"的行数，假设Log文件存储在 hdfs://root/Log 代码 //对于所有的Spark程序，这是必须要做的第一步，创建一个Spark的上下文 //该步骤程序会向集群申请资源以及构建相应的运行环境 SparkContext（参数1，参数2，参数3，参数4） 第一个变量：当前程序运行的
Spark优化及总结
梁江江
08-06 4285
本篇文章是关于我在学习Spark过程中遇到的一些问题及总结，分为Spark优化、RDD join问题、遇到的问题、总结、参考资料几个部分。 一：Spark优化 1、设置序列化器为KryoSerializer 　　　Spark默认使用的是Java序列化机制，但是Spark也支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化机制比Java序列化机制性能高10倍左右 　　　 2、压缩机制 　　　 如果数
《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》——1.6　本章小结
weixin_34198583的博客
07-03 112
本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书中的第1章，第1.6节,作者:高彦杰 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.6　本章小结 本章首先介绍了Spark分布式计算平台和BDAS。BDAS的核心框架Spark为用户提供了系统底层细节透明、编程接口简洁的分布式计算平台。Spark具有计算速度快、实时性高...
《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》——2.3　本章小结
weixin_33841503的博客
07-03 146
本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书中的第2章，第2.3节,作者:高彦杰 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.3　本章小结 本章主要介绍了如何在Linux和Windows环境下安装部署Spark集群。由于Spark主要使用HDFS充当持久化层，所以完整地使用Spark需要预先安装Hadoop。通...
Scala开发Apache Spark大数据处理框架及源码分析
资源摘要信息:"基于Scala的Apache Spark大数据处理框架设计源码" 1. Scala语言开发 Scala是一种多范式编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性。在大数据处理框架如Apache Spark中，Scala因其实现简洁、...
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