Spark运行原理-WordCount解密

最新推荐文章于 2024-07-22 07:15:00 发布
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博客聚焦于Spark运行原理，对WordCount进行解密。通过分析，能让读者了解Spark在处理WordCount任务时的具体运行机制，掌握其数据处理流程和计算逻辑，有助于深入理解Spark这一大数据处理工具。
第11课： 彻底解密WordCount运行原理
大模型与Agent智能体
05-22 1518
第11课： 彻底解密WordCount运行原理本节彻底解析wordcount运行原理：1，从数据流动视角解密WordCount，使用Spark作单词计数统计，数据到底是怎么流动的。2，从RDD依赖关系的视角解密WordCount。Spark中的一切操作都是RDD，后面的RDD对前面的RDD有依赖关系。3，DAG与血统Lineage的思考。接下来我们讲解运行wordcount程序。首先建立一个文本文
第38课： BlockManager架构原理、运行流程图和源码解密
大模型与Agent智能体
06-06 1550
第38课：  BlockManager架构原理、运行流程图和源码解密BlockManager是管理整个Spark运行时数据的读写，包含数据存储本身，在数据存储的基础之上进行数据读写。由于Spark是分布式的，所有BlockManager也是分布式的，BlockManager本身相对而言是一个比较大的模块，Spark中有非常多的模块：调度模块、资源管理模块等等。BlockManager是另外一个非常
WordCount在Spark的执行原理
qq_41166135的博客
09-23 471
1.首先看一下代码。 package day01 import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 这是一个scala版本的Spark词频统计程序 * Created by zhan...
Spark集群中WordCount运行原理
天高任鸟飞，海阔凭鱼跃
01-31 327
以数据流动的视角解释一下wordcount运行的原理 [code="java"] package com.imf.spark.wordcount import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by vivi on 2016/1/27. */ object WordCount { d...
Spark核心编程：wordcount程序原理深度剖析
github_36444580的博客
03-15 306
一、wordcount编码 val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount") val sc = new JavaSparkContext(conf) val lines = sc.textFile("hdfs://spark1:9000/spark.txt") val words = lines.flatMap(line => line.split(" ")) val pairs = words.map(word => (word,
spark系列一：wordcount程序原理剖析及spark架构原理
cjx42518041的博客
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wordcount程序原理剖析： wordcount程序原理深度剖析.png spark架构原理： Spark架构原理.png ...
SparkWordCount源码原理
metooman的博客
12-11 343
def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope { assertNotStopped() hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable]
Flink架构底层原理详解：案例解析（43天）
syhiiu的博客
07-22 7785
本文主要详解了Flink架构，通过案例详解Flink流式开发，本地提交，阿里云平台提交。
大数据处理入门：Hadoop与Spark基础教程
本文首先介绍了大数据处理的基本概念和背景，然后深入探讨了Hadoop和Spark两大主流框架的基础知识、编程模型、集群部署与管理，以及在实践中的应用。文章还分析了大数据工具整合使用的案例和大数据在不同行业中的...
【dxdesigner大数据整合术】：轻松集成Hadoop和Spark
![【dxdesigner大数据整合术】：轻松集成Hadoop和Spark]...随后，文章转向Spark技术，分析了其架构、核心组件以及分布式数据处理技术，并讨论了Spark在大数据分
6.Spark的wordCount原理解析
山间浓雾有路灯的博客
07-10 288
针对以下wordCount的实现原理以画图的方式进行分析 代码 def main(args: Array[String]): Unit = { //配置基本信息 val conf = new SparkConf().setAppName("wordCount").setMaster("local") //程序入口 val sc = new SparkContext...
Spark WordCount原理解析
Peter_Changyb的博客
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import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /**   * Created by cyb on 2018/9/14.   */ object WordCount {   def main(args: Array[String]) {     //非常重要，是通向Spark集群的入口     val conf = new SparkConf(...
Spark WordCount运行原理及其详细执行过程
绿萝蔓蔓绕枝生
11-12 1710
Spark WordCount运行原理 1、WordCount执行流程图 2、Spark WordCount代码 //创建SparkContext val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) //读取文件内容,也可以直接读取本地文件 val lines = sc.textFile("hdfs://...")
spark的wordcount案例实现以及原理
weixin_45793065的博客
07-04 1036
spark的wordcount Local模式 1 、概述 Local模式就是运行在一台计算机 上的模式，通常就是用于在本机.上练手和测试。 它可以通过以下集中方式设置Master。 local:所有计算都运行在一- 个线程当中，没有任何并行计算，通常我们在本机执行 一-些测试代码，或者练手，就用这种模式; local[K]:指定使用几个线程来运行计算，比如local[4]就 是运行4个Worker线程。通常我们的Cpu有几个Core，就指定几个线程，最大化利用Cpu的计算能力; local[*]:这种模式
spark（3）-wordcount原理解析
王小禾
12-05 587
Spark 2.1.2 released 参考：http://spark.apache.org/examples.html 在上一篇spark（1）-入门spark之scala sbt wordcount实验的基础上，继续学习java版本wordcount实验。 1. Spark WordCount Examples by Java Wor
spark快速入门与WordCount程序机制深度解析 spark研习第二季
refuil的博客
07-22 3308
2、spark wordCount程序深度剖析 标签： spark 一、Eclipse(scala IDE)开发local和cluster （一）. 配置开发环境 要在本地安装好java和scala。  由于spark1.6需要scala 2.10.X版本的。推荐 2.10.4，java版本最好是1.8。所以提前我们要需要安装好java和scala并在环境变量中配
spark wordCount单词计数及原理解析
梁小明的博客
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spark  wordCount单词计数及原理解析 package cn.spark.study.core import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf
spark实现wordCount
金刚葫芦娃的博客
09-20 845
object wordCount extends App { val conf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster("local[3]") val sc = new SparkContext(conf) //按行读取 val lines : RDD[String] = sc.textFile("data/word.txt...
spark程序解析——WordCount
qq_23617681的博客
05-14 1483
本篇解析spark的词频统计源程序代码。 java源码如下： package sparkTest; import java.util.Arrays; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.Jav
手写Spark-WordCount 21
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在Spark 2.1版本中，有多种语言可以实现WordCount代码，以下分别给出Python和Scala的实现示例。 ### Python版本 ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("PythonWordCount") \ .getOrCreate() # 读取文本文件 textFile = spark.sparkContext.textFile("file:///path/to/your/input/file.txt") # 实现WordCount逻辑 wordCount = textFile.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 输出结果 wordCount.foreach(print) # 停止SparkSession spark.stop() ``` 此代码参考了引用[3]的实现逻辑，使用Python语言结合Spark 2.1的API完成了WordCount功能。 ### Scala版本 ```scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCountScala { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkConf和SparkContext val conf = new SparkConf().setAppName("ScalaWordCount").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) // 读取文本文件 val textFile = sc.textFile("file:///path/to/your/input/file.txt") // 实现WordCount逻辑 val wordCount = textFile.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) // 输出结果 wordCount.foreach(println) // 停止SparkContext sc.stop() } } ``` 该代码实现了与Python版本类似的WordCount功能，使用Scala语言结合Spark 2.1的API。
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