Spark结构

最新推荐文章于 2024-07-23 17:53:45 发布
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博客主要围绕Spark结构展开，但具体内容缺失。Spark是大数据开发领域重要技术，了解其结构对大数据处理等工作有重要意义。
Spark结构化流之水印
踏雪无痕
06-06 2498
一.处理后期数据和加水印 现在考虑如果存在事件迟到了应用程序会发生什么。例如，应用程序在12:11接收在12:04（即事件时间）生成的单词。应用程序应使用12:04而不是12:11来更新窗口的旧计数12:00 - 12:10。这在基于窗口的分组中很自然地发生，结构化流可以长时间保持部分聚合的中间状态，以便后期数据可以正确更新旧窗口的聚合，如下所示。 但是，要连续几天运行此查询，系统必须限制其累积的中间内存状态量。这意味着系统需要知道何时可以从内存中删除旧状态聚合，因为应用程序将不再接收该聚合的最新数据。为
Spark 之Spark三大数据结构
向日葵的博客
12-02 1991
Spark前言Spark 知识系列文章一、RDD弹性分布式数据集1.1 RDD定义以及框架1.2 特点1.3 创建RDD1.4 算子1.5 RDD依赖关系1.5.1 窄依赖1.5.2 宽依赖1.6 RDD任务划分1.7 RDD数据分区器1.7.1 Hash分区1.7.2 Ranger分区（很少使用）二、 累加器2.1 运用累加器求数据之和三、 广播变量：分布式只读共享变量 - 调优策略总结 前言 本文介绍有关Spark的三大数据结构：RDD、广播变量、累加器。 Spark 知识系列文章    此处罗
spark结构化流集成Hudi的测试
码基的博客
10-14 1286
spark结构化流集成Hudi的测试 项目背景 ​ 传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP（联机事务分析）需求设计的，常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓。随着数据分析对实时性要求的不断提高，按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此，展开了基于spark/flink流处理机制的（准）实时同步系统的开发。 ​ 然而实时同步数仓从一开始就面临两个挑战：第一，小文件问题。不论是spark的microbatch模式，还是flink的逐条处理模式，每次写入HDFS
【Spark】Spark 的三大数据结构
每天更新大数据面经和技术
05-04 1862
  今天学习一下 Spark 的数据结构，分别是： RDD：弹性分布式数据集； 累加器：分布式共享只写变量； 广播变量：分布式共享只读变量。 它们分别用于不同的场景解决不同的问题。 1.RDD RDD(Resilient Distributed Dataset) 弹性分布式数据集，是 Spark 最基本的数据处理模型，它是代码中的抽象类。对弹性分布式数据集的解释如下： 弹性： 存储的弹性：内存与磁盘自动切换； 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复； 计算的弹性：计算出错重试； 分片的弹性：根据需要重新分
Spark 运行架构
好记性不如烂笔头
07-23 1628
Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准的 master-slave 结构。上图中的 Driver 表示 master ，负责管理整个集群中的作业任务调度；Executor 则是 slave，负责实际执行任务；
Spark 结构化API-DataFram、SparkSQL
qq_38263082的博客
01-28 1491
本文主要介绍Spark中结构化API的使用
Spark系列之Spark体系架构
luoyepiaoxue2014的博客
11-28 1630
Spark系列之Spark体系架构
Spark结构化API执行：逻辑计划和物理计划
金啊豆嘞的博客
04-13 1085
Spark结构化API的执行过程 针对一个结构化API查询任务，逐步分析从用户代码到执行代码的过程。步骤入下： 编写DataFrame/Dataset/SQL代码 如果代码能有效执行，Spark将为其转换为一个逻辑执行计划（Logical Plan） Spark将此逻辑执行计划转化为一个物理计划（Physical Plan），检查可行的优化策略，并在此过程中检查优化 Spark在集群上执行该物理执行计划（RDD操作） 编写的代码通过控制台提交给Spark，或者以一个Spark作业的形式提交。然后代码将交
spark的结构化API
一智哇的博客
03-30 2455
1.结构化API概述 Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速，可靠，容错的分布式计算框架。 Spark有两套基本的API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）： 低级的“非结构化”API：弹性分布式数据集（RDD） 高级的“结构化”API：类型安全的结构化数据API——Dataset 结构化API是处理各种数据类型的工具，可处理非结构化的日志文件，半结构化的CSV文件，以及高度结构化的Parquet文件。结构化API指以下三种核心分布集
实战|使用Spark结构化流写入Hudi
hellojoy的博客
06-23 3805
https://zhuanlan.zhihu.com/p/133316667 欢迎关注微信公众号：ApacheHudi 1. 项目背景 传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP（联机事务分析）需求设计的，常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓。随着数据分析对实时性要求的不断提高，按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此展开了基于spark/flink流处理机制的（准）实时同步系统的开发。 然而实时同步数仓从一开始就面临如下几个挑战： 小文件问题。不论是
Spark结构化数据分析实战
最新发布
09-29
本书深入讲解Apache Spark 3.0的结构化API，涵盖Spark SQL、DataFrame、结构化流处理与MLlib机器学习 pipeline构建。通过真实案例，介绍从数据清洗、特征工程到模型训练与评估的完整流程，并融合Spark最新特性如...
spark-structured-streaming-book:Spark结构化流的内部
05-10
Spark结构化流媒体在线书籍的内部原理 该项目包含在线书的来源。 工具 该项目基于或使用以下工具： 致力于成为一个快速，简单，彻头彻尾的华丽静态站点生成器，旨在生成项目文档 主题的（具有“功能） 作为Markdown...
Spark结构式流编程指南
01-27
本文来自于博客园，本文结合一个小样例，进行模型编程，创建数据框流和数据集流...伴随流数据的到来，Spark SQL引擎会逐渐连续处理数据并且更新结果到最终的Table中。你可以在SparkSQL上引擎上使用DataSet/DataFrame
ABRiS:适用于Apache Spark结构化API的Avro SerDe
05-14
ABRiS-适用于Spark的Avro Bridge 无痛Spark / Avro集成。 将您的Avro记录从任何地方（例如Kafka，Parquet，HDFS等）无缝转换为Spark Rows。 无需指定架构即可将您的数据框转换为Avro记录。 与Confluent平台无缝...
kafka简单代码实现
Smart_cxr的博客
05-12 1726
生产者：package cn.smart.storm.kafka.simple; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.ProducerConfig; import java.util.Properties; import java.ut...
javaApi连接zookeeper客户端
Smart_cxr的博客
04-13 1189
package cn.smart.bigdata.zookeeper; import java.io.IOException; import java.util.List; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.KeeperException; import org.apache.zookeepe...
hadoop框架中怎么来优化
Smart_cxr的博客
06-13 1119
（1）  从应用程序角度进行优化。由于mapreduce是迭代逐行解析数据文件的，怎样在迭代的情况下，编写高效率的应用程序，是一种优化思路。（2）  对Hadoop参数进行调优。当前hadoop系统有190多个配置参数，怎样调整这些参数，使hadoop作业运行尽可能的快，也是一种优化思路。（3） 从系统实现角度进行优化。这种优化难度是最大的，它是从hadoop实现机制角度，发现当前Hadoop设计...
寻找共同好友实现
Smart_cxr的博客
04-26 1091
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apach...
mapreduce怎么处理数据倾斜问题？
Smart_cxr的博客
06-13 914
数据倾斜：map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完，此称之为数据倾斜。用hadoop程序进行数据关联时，常碰到数据倾斜的情况，这里提供...
Spark结构化API预览：Datasets, DataFrames与SQL
"Spark结构化API包括Datasets、DataFrames和SQL，用于处理各种类型的数据，如非结构化日志、半结构化CSV和高度结构化的Parquet文件。这些API是RDD的封装，具有不可变性和延迟计算特性。执行Action操作时，Spark才...
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