大数据框架之Spark框架

最新推荐文章于 2024-10-06 19:51:33 发布
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#框架 #大数据 #spark

本文探讨了大数据软件框架中的Spark，详细介绍了Spark作为高效数据处理工具的特点和优势，适用于大规模数据处理任务。

大数据软件框架之



Spark框架：




Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。(引自百度百科)
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大数据领域数据架构的数据治理框架
操作系统内核探秘的博客
10-02 1055
随着企业数字化转型的深入，数据规模呈指数级增长（Gartner预测2025年全球数据量将达180ZB），但数据孤岛、质量缺陷（据IBM统计，数据质量问题每年给企业造成约3.1万亿美元损失）、合规风险（如GDPR、《数据安全法》）等问题日益突出。本文聚焦大数据架构下的数据治理框架，覆盖从战略规划到技术落地的全流程，旨在为企业提供可操作的治理方法论与实践指南。第2章解析数据治理框架的核心概念与层次结构；第3章详述关键技术（如数据质量算法、元数据管理）；第4章构建数据质量评分的数学模型；
大数据Spark（一）：框架概述
Lansonli（蓝深李）的博客
04-10 2145
Spark 是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms Machines and People Lab）开发的通用大数据出来框架。Spark生态栈也称为BDAS，是伯克利AMP实验室所开发的，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）和人（Person）三种之间通过大规模集成来展现大数据应用的一个开源平台。AMP实验室运用大数据、云计算等各种资源以及各种灵活的技术方案，对海量数据进行分析并转化为有用的信息，让人们更好地了解世界。 Spark的发展历史，经历过几大重要阶段，如下
大数据技术——spark集群搭建
qq_53142796的博客
04-13 5593
Spark是一个开源的大数据处理框架，它可以在分布式计算集群上进行高效的数据处理和分析。Spark的特点是速度快、易用性高、支持多种编程语言和数据源。Spark的核心是基于内存的计算模型，可以在内存中快速地处理大规模数据。Spark支持多种数据处理方式，包括批处理、流处理、机器学习和图计算等。Spark的生态系统非常丰富，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlitGraphX等组件，可以满足不同场景下的数据处理需求。
大数据之spark
qq_73801124的博客
03-04 1595
Apache Spark™是一个多语言引擎，用于在单节点机器或集群上执行数据工程、数据科学和机器学习。Spark最初由美国加州大学伯克利分校的。
大数据之Spark（一）
wslzoooo的博客
09-12 1705
RDD-弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合RDD特性RDD有分区RDD的分区是RDD数据存储的最小单位，一份RDD数据本质上分割成多个分区（分区是物理概念RDD的方法会作用在其所有分区上RDD之间有依赖关系kv型的RDD可以有分区器（可选）RDD的分区规划会尽量靠近数据所在的服务器尽量走本地读取，避免网络读取。
【大数据】数据分析之Spark框架介绍
wendao76的专栏
10-06 4976
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，它基于内存计算的大数据并行计算框架，能够显著提高大数据环境下数据处理的实时性，同时保证高容错性和高可伸缩性。上面的示例代码展示了如何使用 Java 编写 Spark 应用程序来处理不同类型的数据和任务。然而，由于 Spark 的广泛功能和 Java 语言的限制，有些任务（如图处理）可能需要额外的库或更复杂的设置。在实际应用中，你可能需要根据你的具体需求和可用资源来调整这些示例代码。
【大数据】【Spark】Spark运行架构
treesorshining的博客
08-11 2681
Spark 集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master 和 Worker，这里的 Master 是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于 Yarn 环境中的 RM, 而Worker 呢，也是进程，一个 Worker 运行在集群中的一台服务器上，由 Master 分配资源对数据进行并行的处理和计算，类似于 Yarn 环境中 NM。在提交应用中，可以提供参数指定计算节点的个数，以及对应的资源。.....
【图解大数据技术】Spark
weixin_43889578的博客
07-13 1467
Spark与MapReduce一样，也是大数据计算框架。Spark相比MapReduce拥有更快的执行速度和更低的编程复杂度。Spark Core：封装了Spark的基本功能，比如RDD、任务调度等。Spark SQL：Spark SQL可以处理结构化数据，当我们遇到结构化数据的计算时，可以使用Spark SQL，它允许我们把数据集映射为表结构，然后像操作关系型数据库的库表一样操作Spark SQL的表。
2024年大数据最全【大数据】【Spark】Spark运行架构_spark大数据框架，教你一种更清晰的大数据开发架构
2401_84170337的博客
05-13 1379
Spark 集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master 和 Worker，这里的 Master 是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于 Yarn 环境中的 RM, 而Worker 呢，也是进程，一个 Worker 运行在集群中的一台服务器上，由 Master 分配资源对数据进行并行的处理和计算，类似于 Yarn 环境中 NM。在提交应用中，可以提供参数指定计算节点的个数，以及对应的资源。
精选资源
java+大数据相关框架实战项目(Hadoop, Spark, Storm, Flink).zip
08-17
这些源码项目不仅能够帮助你掌握Java编程和大数据框架，还能够提升你的问题解决能力，因为实战项目通常涵盖了实际业务场景中的各种挑战。在学习过程中，建议首先了解每个框架的基本概念，然后逐步深入到源码层面，...
大数据框架 Spark MLlib 机器学习库基础算法全面讲解,附带齐全的测试文件.zip
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- 文本情感分类项目实战][基于Spark的机器学习实践 (十二) - 推荐系统实战]掌握Spark机器学习库 大数据开发技能更进一步“大数据时代”已经不是一个新鲜词汇了，随着技术的商业化推广，越来越多的大数据技术已经进入...
【大数据处理框架】Spark大数据处理框架，包括其底层原理、架构、编程模型、生态圈
我是Java程序员廖志伟，感谢朋友们的支持！
07-07 2889
首先使用filter方法过滤出销售日期为指定日期的销售数据，然后使用groupBy方法按照商品名称进行分组，使用agg方法计算每个商品的销售总额，使用orderBy方法按照销售总额进行降序排序，最后使用limit方法限制返回结果的数量，并使用select方法指定需要返回的字段。举个例子，假设一个公司要分析其网站的日志数据，可以使用Spark作为数据处理框架，将日志数据存储在Hadoop HDFS上，然后使用Hive作为数据仓库工具，查询和分析数据。通过计算三角形的数量，可以评估社交网络的紧密度和稳定性。
大数据Spark框架
gaoiqyemanren的博客
02-08 727
Spark核心技术点和常用的SparkSQL组件
产品经理学大数据——大数据软件框架：Spark（1）
jianchf的博客
02-18 795
随着大数据的发展，人们对大数据的处理要求也越来越高，原有的批处理框架MapReduce适合离线计算，却无法满足实时性要求较高的业务，如实时推荐、用户行为分析等。因此，Hadoop生态系统又发展出以Spark为代表的新计算框架。相比MapReduce，Spark速度快，开发简单，并且能够同时兼顾批处理和实时数据分析。 Apache Spark来源 Apache Spark是加州大学伯克利分校的AM...
Spark框架
zhangph1229的博客
11-24 978
Spark的整体流程为：Client提交应用，Master找到一个Worker启动Driver，Driver向Master或者资源管理器申请资源，之后将应用转化为RDD Graph，再由DAGScheduler将RDD Graph转化为Stage的有向无环图提交给TaskScheduler，由TaskScheduler提交任务给Executor执行。在任务执行的过程中，其他组件协同工作，确保整个应
大数据之Spark
飘然生的博客
07-08 424
1.spark是一个计算框架，可替代Hadoop中的mapreduce(它使用scala语言开发的)，使得数据计算来得更快 2.Spark和Hadoop中的MapReduce的区别： a.Spark多个作业之间通信是基于内存，而MapReduce基于磁盘 b.绝大多数计算场景中，Spark确实会比MR来的更有优势；但是Spark是基于内存的，可能会由于内存资源不足导致job失败，所以Spark并不能完全替代MR 3.spark支持的API Scala(很好) Python(不错)
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