Spark分布式计算执行模型

最新推荐文章于 2025-04-10 08:36:52 发布
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#spark #分布式计算

本文深入浅出地介绍了Spark分布式计算执行模型，对于理解Spark的工作原理非常有帮助。通过阅读本文，读者可以了解到Spark如何高效地处理大规模数据集，并掌握其核心组件及运行机制。
第14课：Spark 分布式模型训练及调优（实战）
万宫玺的专栏
09-22 1888
上节课已经为大家介绍了 Apache Spark 项目的基本情况，以及分布式深度神经网络的解决方案。这节课我们将给出一个 Deeplearning4j+Spark 的建模实例，包括从配置 Maven 工程开始到本地的原型验证，以及集群上的模型训练。由于 ND4J 的张量运算是通过 JavaCPP 技术，诸如 OpenBLAS 开源库来调用实现的，因此我们也将就内存的调优进行介绍。下面我们首先介绍下...
大数据架构简述（三）：流处理、批处理、交互式查询
热门推荐
郭大侠写leetcode
06-02 2万+
我们将大数据处理按处理时间的跨度要求分为以下几类 基于实时数据流的处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间 基于历史数据的交互式查询，通常时间跨度在数十秒到数分钟之间 复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在几分钟到数小时之间 1.流处理 流是一种数据传送技术，它把客户端数据变成一个稳定的流。正是由于数据传送呈现连续不停的形态，所以流引擎需要连续不断处理数据 流处理的主要应用场景：金融领域
Spark运行架构
最新发布
2301_82217925的博客
04-10 1281
Spark Executor 是集群中工作节点（Worker）中的一个 JVM 进程，负责在 Spark 作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独立。核心：Spark Executor 是集群中运行在工作节点（Worker）中的一个 JVM 进程，是整个集群中的专门用于计算的节点。不可变：RDD 封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的 RDD，在新的 RDD 里面封装计算逻辑。Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。
Spark
qq_41893505的博客
02-28 1897
Spark 采用。
30分钟概览Spark分布式计算引擎
简单就好
03-04 2万+
Spark入门30分钟概览 1、为什么出现Spark？ 2、Spark核心是什么？ 3、Spark怎么进行分布式计算？ 4、Spark在互联网公司的实践应用？
史上最简单的spark分布式计算教程第一章-快速运行你的第一个spark程序
只有变秃,才能更强
03-08 2万+
快速入门spark: 史上最简单的spark教程 所有代码示例地址:https://github.com/Mydreamandreality/sparkResearch (提前声明:文章由作者:张耀峰结合自己生产中的使用经验整理,最终形成简单易懂的文章,写作不易,转载请注明) (文章参考:Elasticsearch权威指南,Spark快速大数据分析文档,Elasticsearch官方...
Spark 性能调优——分布式计算
2301_81547508的博客
06-04 841
分布式计算的精髓，在于如何把抽象的计算流图，转化为实实在在的分布式计算任务，然后以并行计算的方式交付执行。今天这一讲，我们就来聊一聊，Spark 是如何实现分布式计算的。分布式计算的实现，离不开两个关键要素，一个是进程模型，另一个是分布式的环境部署。接下来，我们先去探讨 Spark 的进程模型，然后再来介绍 Spark 都有哪些分布式部署方式。
大数据系列（六）之 Spark 分布式计算框架
古小龙
10-18 4697
目录 一、Spark是什么？ 二、为什么要用Spark？ 三、Spark特点 四、基本概念及RDD、checkpoint介绍 4.1 Spark核心概念RDD详解 4.2 checkpoint（检查点）详解 五、Spark架构设计 六、Spark核心组件 七、Spark运行模式 八、小结 本文仅用于学习交流使用，感谢大家的阅读！ 一、Spark是什么？ Spark是用于大...
Spark分布式内存计算框架视频教程
10-21
3.SparkStreaming计算思路 4.入门案例 5.SparkStreaming工作原理 6.DStream及函数 7.集成Kafka 8.案例：百度搜索风云榜（实时ELT、窗口Window和状态State） 9.SparkStreaming Checkpoint 10.消费Kafka偏移量管理 第...
spark高效的分布式计算架构
牛逸凡的博客
07-21 9032
目标Scope（解决什么问题） 在大规模的特定数据集上的迭代运算或重复查询检索 官方定义： a MapReduce-like cluster computing framework designed for low-latency interativejobs and interactive use from an interpreter 首先，MapReduce-like是说架构上和多数...
云计算实验2 Spark分布式内存计算框架配置及编程案例
Sunny不要停的博客
11-03 1742
本次实验主要是完成spark的安装配置和利用spark技术完成单词计数程序，旨在通过安装配置过程来体会spark技术，spark是一种用于大数据工作负载的分布式开源处理系统，它支持很多语言，例如Java，Python，Scala等，在本次实验中我们使用的Scala。一项技术的诞生必然是为了解决现有的问题， Hadoop MapReduce处理数据时存在大量的磁盘读取和写入，频繁的磁盘读取造成MapReduce作业很慢，而spark的出现就是为了解决这个问题。
Spark分布式计算原理
wsjslient的博客
01-06 248
目录一、RDD依赖与DAG原理1.1 RDD的转换 一、RDD依赖与DAG原理         Spark根据计算逻辑中的 RDD的转换与动作生成 RDD的依赖关系，同时这个计算链也形成了逻辑上的 DAG。 1.1 RDD的转换 e.g.(以wordcount为例） package spark import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext} object WordCount{
Spark-大规模数据处理计算引擎
栗筝i的博客
09-17 3947
官网：http://spark.apache.org 一、Spark是什么 Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。 目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLib、SparkR等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算
Spark 软件栈架构概述
一只老风铃
03-24 4920
Spark是一个用于实现快速通用的集群计算的平台 在速度方面，Spark拓展了MapReduce计算框架，并且高效的支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，Spark的一个核心优势是内存计算，因而速度更快。 Spark适用于各种各样的不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代计算、交互式查询、流处理，通过在一个统一的框架下支持这些计算，减轻了对各种平台分别管理调控的负担 ...
spark-spark是什么
lisery的博客
09-07 4881
        Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。         在速度方面，Spark 扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快...
Spark Streaming 整合 SparkSQL处理流式计算
孙大迪迪的博客
11-22 2492
Spark Streaming之所以成为现在主流的流处理开发计算框架，不仅仅是因为它具有流处理和批处理的能力及支持离线和实时计算双重特点，更重要的是Spark具有良好的生态，它不仅可以整合Hadoop生态的Hive，使用Hive on Spark进行离线分析，整合Yarn模式，使用Spark on Yarn进行资源调度，更有自身的Spark SQL及graphx和meachine learning...
mllib逻辑回归 spark_Spark架构详解——分布式流计算内存批处理迭代运算框架
weixin_36357218的博客
01-01 493
#Spark# #大数据# #Hadoop# #streaming# #分布式计算# Spark：基于内存的高速集群计算框架。对mapreduce进行优化，在内存中进行迭代运算。可以使用Java，Python，Scala等多种语言开发。Scala：交互式语言，可直接用于Spark编程。适用：实时性高，数据量不是特别大。多次操作特定数据集。不适用：异步细粒度更新。1.1 功能、作用RDD：Resi...
【转】Spark：一个高效的分布式计算系统
weixin_30911809的博客
09-16 408
原文地址：http://tech.uc.cn/?p=2116 概述 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写...
Spark分布式计算原理与RDD详解
分布式计算是Spark的核心，它通过将任务分解成多个子任务并分布到多个Executor上进行并行计算，从而提高了处理速度。在Spark中，Resilient Distributed Dataset (RDD) 是核心的数据结构，它是一个不可变、分区的记录...
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