Spark-Spark体系架构

最新推荐文章于 2025-11-05 10:04:46 发布
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博客围绕Spark架构展开，虽具体内容缺失，但可推测会涉及Spark架构的相关信息技术知识，如架构组成、运行原理等，对了解Spark架构有一定帮助。

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Spark系列之Spark体系架构
luoyepiaoxue2014的博客
11-28 1633
Spark系列之Spark体系架构
Spark-streaming（一）
2401_82413059的博客
04-22 623
和 Spark 基于 RDD 的概念很相似，Spark Streaming 使用离散化流(discretized stream)作为抽象表示，叫作 DStream。Spark-Streaming的特点：易用、容错、易整合到spark体系。Spark Streaming 用于流式数据的处理。DStream 是随时间推移而收到的数据的序列。对数据的操作也是按照 RDD 为单位来进行的。Spark-Streaming概述。Spark-Streaming概述。Spark-Streaming架构。
Spark原理架构详解
onlymscn的博客
11-05 832
Apache Spark是一个高性能的分布式计算框架，具有内存计算、容错机制等特点。其架构包含Driver、ClusterManager、Executor等核心组件，通过RDD实现数据抽象，利用DAG进行任务调度。Spark支持批处理和流处理，并拥有SQL、机器学习等丰富生态组件。相比Hadoop MapReduce，Spark在性能、易用性方面具有显著优势，适用于多种大数据处理场景。
Spark-Streaming
2501_90677971的博客
04-22 759
在Spark 1.5 以前版本，用户如果要限制 Receiver 的数据接收速率，可以通过设置静态配制参数“spark.streaming.receiver.maxRate”的值来实现，此举虽然可以通过限制接收速率，来适配当前的处理能力，防止内存溢出，但也会引入其它问题。Spark Streaming 支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter等，以及和简单的 TCP 套接字等等。容错：Spark Streaming在没有额外代码和配置的情况下，可以恢复丢失的数据。
Spark 运行架构
好记性不如烂笔头
07-23 1642
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-streaming概述
走过冬季
06-04 278
整体架构图架构图。
spark 体系架构
jinfeiteng2008的专栏
12-04 286
最近看到一篇关于Spark架构的博文，作者是 Alexey Grishchenko。看过Alexey博文的同学应该都知道，他对Spark理解地非常深入，读完他的 “spark-architecture” 这篇博文，有种醍醐灌顶的感觉，从JVM内存分配到Spark集群的资源管理，步步深入，感触颇多。因此，在周末的业余时间里，将此文的核心内容译成中文，并在这里与大家分享。如在翻译过程中有文字上的表达纰
Spark-Streaming(1)
2401_84627304的博客
04-22 1050
自定义数据源需要继承 Receiver，并实现 onStart、onStop 方法来自定义数据源采集。（在 class 中定义 on start 和 on stop 方法。on start方法中创建新线程并调用接收数据的方法。on stop方法为空。案例：自定义数据源，实现监控某个端口号，获取该端口号内容。1） 自定义数据源receive()}.start()while(!= null){2） 使用自定义的数据源采集数据扁平化数据将所有数据根据空格切分并进行扁平化处理。
Spark运行架构
weixin_44870066的博客
10-20 1618
Spark运行架构
reinvent-spark-chain-信息安全领域实战项目资源
05-03
区块链技术的出现为信息安全领域带来了新的思路和工具，它通过分布式账本、密码学原理等构建了一个去中心化的安全信任体系，能够有效提升数据的安全性和完整性。在这样的背景下，"reinvent-spark-chain" 项目...
大数据Spark技术分享 在规模上使用Spark-Solr为搜索生成Spark 共38页.pdf
07-18
主要内容涵盖了Spark-Solr在实际项目中的应用案例、解决方案架构、关键技术实现以及实践经验总结等方面。 #### 关于作者Faizan Ahmed - **个人简介**：Faizan Ahmed是一名在Flipp公司从事搜索团队的数据工程师。 -...
【大数据Spark系列】 Spark知识体系总结（2021版）上篇 Spark-Core和 Spark-SQL
weixin_54707168的博客
04-17 470
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基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
12-04
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CursorSetup-x64-2.1.47.exe
最新发布
12-04
CursorSetup-x64-2.1.47.exe
动态覆盖的分布式策略，具有有限感知能力.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
12-04
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基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法-基准函数测试（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于双目标UCB控制启发式算法的主动磁悬浮轴承PID隐式模型优化方法，并通过基准函数测试验证其有效性。该方法结合了多目标优化与启发式搜索策略，旨在提升主动磁悬浮轴承控制系统中PID参数整定的精度与稳定性，利用Matlab进行仿真代码实现，展示了在基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法——基准函数测试（Matlab代码实现）复杂非线性系统建模与优化方面的应用潜力。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事自动化、机械电子工程等领域研发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于主动磁悬浮轴承系统的高性能控制设计；②为PID控制器参数优化提供基于双目标UCB启发式算法的新思路；③适用于需要高精度、强鲁棒性控制的工业场景，如高速旋转机械、精密制造装备等。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注双目标优化机制与UCB启发式策略的融合方式，并可通过替换不同基准函数进行扩展实验，进一步掌握其在实际控制系统优化中的调参技巧与适应性分析方法。
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SPARK框架开发工具spark-tools安装与使用指南
这意味着虽然底层架构可能已预留接口，但具体针对JIRA的模板、构建逻辑、部署流程还未完成。此外，“添加真实的Gulp构建”也被列为待办事项，表明当前的构建系统可能仍处于原型阶段，尚未接入成熟的自动化构建工具...
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