Spark-Spark背景以及特点

最新推荐文章于 2025-05-13 15:15:38 发布
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分类专栏： # Spark
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Spark 的产生背景
谦卑t
12-29 2202
1、Spark 的产生背景    1.1、MapReduce 的发展  1.1.1、MRv1 的缺陷  早在 Hadoop1.x 版本，当时采用的是 MRv1 版本的 MapReduce 编程模型。MRv1 版本的实现 都封装在 org.apache.hadoop.mapred 包中，MRv1 的 Map 和 Reduce 是通过接口实现的。MRv1 包括三个部分： 运行时环境（JobT...
Spark及其生态圈概述
BornZhu的博客
01-23 944
1.Spark的概述及特点     执行速度快、易用、通用 2.Spark的产生背景 （1）MapReduce的局限性：代码繁琐、只能支持map和reduce方法、执行效率低下、不适合迭代多次、交互式、流式的处理 （2）框架多样化：1）批处理：MapReduce、Hive、Pig；2）流式处理：Storm、Jstorm；3）交互式计算：Impala 这些需求都可以用Spark解决 3.
Spark产生的背景
01-07
大数据时代： 数据量大 数据种类繁多 数据增长速度快 大数据不同层面及技术: 大数据关键技术: 分布式存储 GFS/HDFS BigTable/HBase NoSQL(键值、列族、图形、文档数据库) NewSQL(如 : SQL Azure ) 分布式处理框架: Hadoop Storm Flink Spark hadoop: hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源式计算平台为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 Hadoop是java编写的开源、可伸缩和容错的框架，并且可部署在廉价的计算机集群中 hadoop以分布式文件系统HDFS和MapReduce为核心进行海量数据的
Spark背景知识学习
hitchenghengchao的博客
06-27 530
本文主要总结Spark及其生态圈，包括spark概述，产生背景，特点，以及与Hadoop的差异等，希望读者能从概念层面对spark有一个直观的认识。Spark概述及特点A...
数据分析之Spark框架介绍
最新发布
m0_75111141的博客
05-13 285
RDD是Spark中最基本的数据处理模型，它是一个不可变的、分布式的对象集合。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。Spark MLlib：提供常见的机器学习（ML）功能的程序库，包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。批处理：Spark可以处理大规模的数据集，并提供了丰富的数据处理和转换功能，适用于各种批处理任务，如数据清洗、ETL、数据分析等。
[Spark]-背景
weixin_30763397的博客
06-26 111
占位置 转载于:https://www.cnblogs.com/NightPxy/p/9231367.html
reinvent-spark-chain-信息安全领域实战项目资源
04-21
该项目的标签"reinvent spark chain 信息安全 实战"进一步明确了项目的主题范围和实践特点。项目被定位为信息安全领域的实战应用，这表明它不仅是一个理论研究，而是包含实际操作和应用推广的完整解决方案。 在实际...
基于spark-streaming的实时数仓.zip
04-27
基于Spark-Streaming的实时数仓正是在此背景下应运而生的技术解决方案，它允许企业实现对大规模数据流的实时处理和分析，从而更快地做出基于数据的决策。 本压缩包文件“基于spark-streaming的实时数仓.zip”集中...
spark-in-action
12-12
- **特点**：Spark Streaming支持多种数据输入源，如Kafka、Flume等，并且可以无缝集成Spark的其他组件如Spark SQL和MLlib，实现对实时数据的复杂处理和分析。 #### 五、Spark的运维与部署 - **部署模式**：Spark...
Spark-MovieRecommender-推荐系统源码
02-11
Apache Spark以其高效、易用和能够运行在各种工作负载上的特点，广泛应用于各种大数据处理场景中。在推荐系统中，Spark能够快速处理大规模数据集，进行用户行为分析和推荐算法的快速迭代。 推荐系统通常分为两类：...
spark-2.1.1.zip
05-02
在深入探讨 Spark 2.1.1 的特点之前，先了解一下 Spark 的基本架构和核心组件。 Spark 架构基于弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets，简称 RDD），这是一种可容错的数据集合，可以在集群中并行操作。...
Spark的产生背景和基础知识 Spark: The Definitive Guide
码基的博客
07-14 684
学习笔记 Apache Spark：一个集成的计算引擎，一组库，用于在计算机集群上并行处理数据。
Spark简介
qq_36620412的博客
02-17 598
一、spark介绍 Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的，后贡献给Apache。是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。它是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的明星成员，为分布式数据集的处理提供了一个有效框架，并以高效的方式处理分布式数据集。Spark集批处理、实时流处理、交互式查询、机器学习与图计算于一体，避免了多种运算场景下...
二 spark产生背景
hwm的专栏
12-04 669
大数据处理，一开始只有MapReduce。 但hadoop MapReduce对迭代式计算、交互式计算支持不友好。 但是有迭代式计算和交互式计算的需求，spark是基于这两个需求开发出来的。 spark完美支持：迭代式计算、交互式计算。 ...
Spark从入门到精通第二课：Spark产生背景之Spark VS MR && SparkConf/SparkContext && Spark-shell
曹利荣的博客
03-02 1591
1、产生背景 1、产生背景： MapReduce的差劲促使了spark的产生。 1）编程： MR只有只提供给map和reduce方法处理数据，而spark中提供了80多个。 这对编程产生了质的影响： 就比如对于一个wordcount，既要写Map,又要写Reduce和驱动类。 而spark只需要一个...
Spark的基础
cai_4的博客
09-18 346
【注意】Spark的安装部署，Spark本身就是一个分布式计算框架，如果使用Spark，我们需要使用对应的编程语言编写Spark代码，编写Spark程序不需要部署Spark程序，因此Spark的安装部署主要指的是编写好的Spark程序在什么环境下运行（编写好的Spark程序使用哪种资源调度器进行资源的申请和调度）。Spark一个技术栈可以解决大数据中遇到的大部分计算场景问题，而且Spark各个子组件都是基于Spark Core的，因此Spark的各个子组件可以无缝的衔接转换。等等地方直接读取数据处理。
SparkStreaming项目（一）项目背景
南望山下砖瓦工
09-04 728
本项目主要是慕课网上实战视频，通过自己实践记录 视频地址： https://coding.imooc.com/class/153.html 记录项目的实践，包括项目过程中的详细步骤以及代码，主要涉及大数据生态实时流处理的知识，包括： Flume分布式日志收集框架 Kafka分布式消息队列 SparkStreaming整合Flume以及Kafka 数据可视化 功能实现 主要实现俩个...
山东大学软件工程应用与实践： Spark（一） 项目综述
weixin_46794107的博客
09-30 367
2021SC@SDUSC Spark项目背景 Apache 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AMP实验室）所开源的类Hadoop Mapreduce的通用并行框架， ...
Spark-TTS
04-01
### Apache Spark 与 Text-to-Speech 的集成 #### 背景介绍 Apache Spark 是一种分布式计算框架，主要用于大规模数据处理任务。Text-to-Speech (TTS) 技术则是将文本转换为自然语音的技术。两者的结合通常用于需要批量生成音频文件的应用场景，例如自动化客服系统、有声书生成等。 尽管目前没有专门针对 Spark 和 TTS 集成的标准库[^1]，但可以通过以下方式实现二者的协作： --- #### 方法一：通过外部 API 实现 TTS 功能 可以利用现有的成熟 TTS 服务（如 Google Cloud Text-to-Speech 或 Amazon Polly），并通过 Spark 提供的 HTTP 请求功能调用这些服务。具体流程如下： - 使用 Spark DataFrame 处理输入文本数据。 - 将每条记录发送到 TTS API 进行合成。 - 收集返回的音频流并保存至目标存储位置。 以下是基于 Python 的 PySpark 示例代码片段： ```python from pyspark.sql import SparkSession import requests spark = SparkSession.builder.appName("TTSIntegration").getOrCreate() def generate_audio(text, api_key): url = "https://texttospeech.googleapis.com/v1/text:synthesize" headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} payload = { "input": {"text": text}, "voice": {"languageCode": "en-US", "ssmlGender": "NEUTRAL"}, "audioConfig": {"audioEncoding": "MP3"} } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) return response.content df = spark.read.text("input_texts.txt") # 假设有一个包含文本的文件 tts_results = df.rdd.map(lambda row: generate_audio(row.value, "<your_api_key>")).collect() for i, audio in enumerate(tts_results): with open(f"output_{i}.mp3", "wb") as file: file.write(audio) ``` 此方法依赖于第三方云服务，适合快速开发原型或小型项目[^2]。 --- #### 方法二：自定义 TTS 模型部署 如果希望减少对外部服务的依赖，则可以在 Spark 中嵌入本地运行的 TTS 模型。这可能涉及以下几个步骤： 1. **模型训练**：使用开源工具（如 Tacotron 或 WaveGlow）构建自己的 TTS 模型。 2. **模型封装**：将训练好的模型导出为可加载的形式（如 ONNX 格式）。 3. **Spark UDF 定义**：编写用户定义函数 (UDF)，在每个分区上执行推理操作。 4. **性能优化**：由于深度学习模型推断耗时较长，在实际生产环境中需考虑批量化请求以及 GPU 加速支持。 下面是一个简单的伪代码展示如何创建一个基于 TensorFlow 的 UDF 来完成这一过程： ```scala import org.apache.spark.sql.functions.udf import tensorflow._ val modelPath = "/path/to/tts/model" val loadedModel = loadTensorFlowModel(modelPath) // Define the UDF that takes input text and returns synthesized speech bytes. val ttsUdf = udf((text: String) => { val tensorInput = convertToTensor(text.getBytes()) val resultTensor = runInference(loadedModel, tensorInput) serializeAudio(resultTensor.getData()) // Convert output back into byte array format suitable for storage/transmission purposes. }) val transformedDf = originalDf.withColumn("speech_bytes", ttsUdf($"text_column")) transformedDf.write.format("parquet").save("/destination/path/") ``` 这种方法更加灵活可控，但也增加了复杂度和技术门槛。 --- #### 总结 无论是采用云端 API 方案还是自行搭建端到端解决方案，都需要权衡成本效益比及业务需求特点来决定最终架构设计方向。值得注意的是，无论哪种途径都离不开高效的数据管道管理能力作为支撑基础——而这正是像 Apache Spark 这样的大数据平台所擅长之处所在！ ---
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