【Spark十三】一张图介绍Spark

最新推荐文章于 2025-11-29 15:09:43 发布
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#大数据

博客通过一张图对Spark进行介绍，Spark是大数据开发领域的重要技术，能助力数据处理与分析等工作。

一张图介绍Spark

 


 
 

Spark实时（一）：StructuredStreaming 介绍
Lansonli（蓝深李）的博客
07-23 1393
SparkStreaming与Structured Streaming相比较，SparkStreaming是Spark最初的流处理框架，只能使用DStream算子编程，底层是RDD操作，而Structured Streaming是Spark2.0后退出的流式处理框架，处理支持Spark，底层操作是基于DataFrame/Dataset，目前也支持连续流处理模型，但是目前在实验阶段。SparkStreaming仅支持微批处理数据，很难做到毫秒级数据延迟，延迟高。
Spark
小道的博客
12-10 3988
Spark知识点
一张图读通Spark源码
架构设计
12-09 150
前段时间断断续续通读了下Spark-0.8的源码，边读边画的一张大体的流程图 ，覆盖了最重要的几个模块及其关键类。希望对源码的细化阅读有所帮助。 (图片比较宽，优快云显示不给力，可以在我的微盘下载) 更新：.vsd 文件链接 (全文完)...
大话Spark(3)-一图深入理解WordCount程序在Spark中的执行过程
weixin_33794672的博客
05-24 280
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
【Spark】一张图看懂Spark的运行架构，以standAlone模式为例
关于我转生变成程序猿这档事
04-07 268
一张图读懂spark streaming
yuealide的专栏
10-26 764
最近抽时间画的一张spark streaming的流程图，有些粗糙，后续有时间再修改添加注释
学习Spark第一天---1张图了解Spark
jsky_studio的专栏
08-10 896
最近对Spark产生些兴趣，从今天开始踏上学习之路。大家别误解，我对雪佛兰的微型车不感兴趣，指的是大数据平台相关的Spark计算框架。 小弟接触过hadoop和storm, 对Spark还是新手，还望路过的各位多多指点。 2009年，UC Berkeley的AMP实验室创立了Spark项目。该项目是要创建类似Hadoop MapReduce的并行分布式计算框架，因此它继承MR的所有优点
spark理论体系思维导图（用一张图了解spark）
鹿西西吧的博客
04-23 2601
简述Spark生态的组成及其相关组件的作用。 答：spark生态组成的主要组件以及组件的作用分别是： (1)spark core: 它是spark最基础，最核心的功能组件，是一种大数据分布式处理框架，建立在RDD之上，主要面向批处理，spark core负责如内存计算，任务调度，部署模式，故障恢复，存储管理等功能。它不仅实现了MapReduce的map函数和reduce函数及计算模型，还提供更多的其他算子。 (2) spark SQL： 该组件用于结构化数据处理，建立在Spark和Hive基础之上的数据仓.
spark或mr引擎插入的数据，hive表查询数据为0
02-28
具体表现为用户反馈在使用Tez引擎查询时可以得到正确结果，但在使用Spark-SQL查询同一张表时却无法获取任何数据。 #### 原因分析 问题的根本原因在于数据写入过程中生成了一个额外的子目录`HIVE_UNION_SUBDIR_1`...
IK分词器通过spark加载词典，并在spark中使用
01-08
6. **Spark与Hive集成**：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。Spark SQL可以与Hive无缝对接，允许用户使用SQL语句操作Hive表，进行数据分析。 总结来...
一张图读懂Spark streaming源代码
EasySee的博客
03-14 351
一直在学习spark ，但是却一直没时间分享自己学习的东西，后续会分享一些spark streaming和jstorm的东西，希望能够关注大数据的流式处理。
一张图读懂sparkstreaming源码
EasySee的博客
03-16 445
一直在做spark相关的工作，但是却没有时间去分享些东西，后续专注流计算这块，后续分享两个主要的流计算框架spark streaming和jstorm
基于Spark+Grafana可视化电商项目实战，值得收藏~
05-25 2270
原创肝文！基于Spark+Grafana可视化电商项目实战
Spring Ai Alibaba DataAgent 元数据标注能力集成
a_ittle_pan的博客
11-26 1461
dataagent 项目需要解决**"库表数据检索精准性不足"**的问题。通过元数据标注补充库表的业务含义、结构信息、技术属性等描述，让检索能基于业务域、场景、表结构等维度筛选匹配。columns所有自定义字段的键名必须以custom_"custom_business_owner": "订单业务团队"A: 不可以。自定义字段的值类型限制为：字符串、数字、布尔值、数组（字符串或数字）。如果需要复杂结构，建议使用可选模块扩展。
后端在分布式中的Apache Kafka
2509_93945680的博客
11-28 388
比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1824
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
hive-----广电大数据分析
2401_87586917的博客
11-26 907
1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。
n8n实战营Day3：电商订单全流程自动化·需求分析与流程拆解
最新发布
陈奕昆的博客
11-29 1119
本文详细拆解了电商订单处理全流程自动化方案，针对手动操作存在的三大核心痛点：多平台订单整合效率低、库存同步滞后风险高、物流信息推送不及时。通过n8n工作流设计，将流程划分为6大环节（订单抓取、数据清洗、订单去重、库存处理、物流对接、信息推送），并给出节点选型建议和关键配置要点。重点强调数据标准化的重要性，包括字段映射规范和传递规则，为后续实操提供清晰的"施工蓝图"。下节将进入实操阶段，重点讲解多平台订单抓取和ERP对接的具体实现。
基于Java与Go构建混合式事件驱动数据流处理平台的架构策略深入剖析与高可靠设计方法实践应用研究
2501_94056519的博客
11-26 473
Java 提供稳定性与复杂计算能力，Go 提供高并发与高吞吐处理能力，两者结合能构建高可靠、可扩展、低延迟的数据流系统。随着企业对实时数据处理需求不断增长，这种混合架构将越来越普及，并成为未来大规模事件平台的重要基础。
Spark大数据处理一站式解决方案介绍
- **Spark及其生态圈简介.pdf**：提供了Spark及其生态圈的全面介绍，适合初学者了解整体架构。 - **SparkSQL（中）--深入了解运行计划及调优.pdf**：深入了解Spark SQL的运行计划，学习如何调优SQL查询。 - **...
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