Spark系列-2、Spark快速入门

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分类专栏： 大数据专栏 文章标签： spark scala hadoop
于 2022-05-27 13:38:03 首次发布
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官方网址：http://spark.apache.org/、https://databricks.com/spark/about
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版本介绍

目前Spark最新稳定版本：2.4.x系列，官方推荐使用的版本，也是目前企业中使用较多版本， 网址：https://github.com/apache/spark/releases

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【Spark版本更新】--Spark-3.2.0 发布说明
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
10-21 2537
Apache Spark 官方在 2021 年 10 月 13 日发布了 3.2.0 版本，Jira release 页面点击：链接。以下是 Release Notes，供参考： Sub-task [SPARK-26164] - [SQL] 允许 FileFormatWriter 写入多个分区/存储桶而无需排序 [SPARK-26341] - 在 Stages 选项卡中公开阶段级别的执行程序内存指标 [SPARK-26346] - 将镶木地板升级到 1.11.1 [SPARK-26...
Spark生产版本选择说明
wang2leee的博客
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赵广陆
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大数据Spark入门教程
赵英超的博客
07-11 2898
第一部分：快学Scala第一章 Scala简介第二章 Scala安装第三章 Scala基础第1节 声明值和变量第2节 基本数据类型和操作第3节 Range第4节 打印语句第5节 读写文件第四章 控制结构第1节 if条件表达式第2节 while循环第3节 for循环第五章 数据结构第1节 数组第2节 列表第3节 元组第4节 集第5节 映射第6节 迭代器第六章 类第七章 对象第八章 继承第九章 特质第...
大数据开发：Spark入门详解
shuimuzh123的博客
03-02 1181
众所周知，Spark 它是专门为大规模数据处理而设计的快速通用计算引擎，因此Spark它在数据的挖掘等领域便有着非常广泛的应用，而从现阶段来讲的话它也已经形成了一个高速发展并且应用相当广泛的生态系统了。所以，今天这篇文章便要为大家做一个Spark入门基础的简单介绍，满满干货，请不要错过。 一、关于Spark的概述 我们可以了解到，当前，MapReduce编程模型成为了一种比较主流的分布式编程模型，并且它也极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，能够将自己的程序运行在分布式系统上。 但其实从M
Spark版本
mnasd的博客
02-14 1836
起因：部门准备将数据仓库开发工具从Hive SQL大规模迁移至Spark SQL。此前集群已经自带了Spark-1.5.2，系HDP-2.3.4自带的Spark组件，现在需要将之升级到目前的最新版本（2.2.1）。作为一个提供给第三方使用的开发工具，应该避免第三方过度浪费时间于工具本身的使用（为SQL任务调试合理的资源分配），故需要引入spark的DRA机制(Dynamic Resource Al...
Spark(概述 & 版本)
hxxjxw的博客
07-20 807
Spark概述 Spark就是用scala语言开发的 scala集成了面向对象和函数式编程两种风格 Spark与Hadoop的对比 Spark生态系统 Spark不是一个单一的产品，而是一个完善的生态系统 这是如果不同Spark的话: 用Spark: Spark运行架构 数据从磁盘里读出来以后，被封装成一个RDD，可以对RDD...
spark版本详解解释
01-24 1686
解释： Major version：API的改变和性能的大幅度的改变 Minor version：增加了一些API Patch version：修复补丁
Spark 3.5.0 特性速览
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03-19 2772
Spark 3系列已经发布了第六版3.5.0，目前最新3.5.1。使用最广泛的大数据可扩展计算引擎。数以千计的公司，包括 80% 的财富 500 强企业，都在使用 Apache Spark。来自业界和学术界的 2000 多名开源项目贡献者。Apache Spark 3.5.0 是 3.x 系列中的第六个版本，该版本在开源社区的大力贡献下解决了超过 1,300 个 Jira 问题。
spark3.0版本--SparkSQL
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02-27 1681
spark3.0版本--SparkSQL第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQL1.2 为什么要有Spark SQL1.3 Spark SQL原理1.3.1 什么是DataFrame1.3.2 什么是DataSet1.3.3 RDD、DataFrame和DataSet之间关系1.4 Spark SQL的特点第2章 Spark SQL编程2.1 SparkSession新的起始点2.2 DataFrame2.2.1 创建DataFrame2.2.3 DSL风格语法2.3 DataSet2
spark 发布 2.2.0版本
艾@七的专栏
07-24 3589
Apache Spark 2.2.0是2.x分支上的第三次主版本发布，其他两个版本分别2.0.x,2.1.x两个主版本以及下属的分支版本。这次发布spark移除了Structured Streaming的实验标签。也就是说，这次发布的版本的焦点在于其易用性、稳定性，并完善、解决了超过1100个问题(目前来看，实际上有1146个问题，具体内容可以在spark的 jira上看到)。这次版本主要对一下几
Spark版本更新信息整理
03-07
Spark版本更新情况整理，有利于大家分析Spark的发展历程，并且可以分析Spark需要完善的方向有哪些
Spark官方中文文档
07-24
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的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。 Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。 尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Scala与Spark的环境搭建版本匹配问题(学习笔记)
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最新版本的scala-2.11.8与Spark2.1.0环境搭建
Linux下 spark的版本查询
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新功能 ·[SPARK-3181] - 使用Huber估计器添加鲁棒回归算法 ·[SPARK-4131] - 支持“通过查询将数据写入文件系统” ·[SPARK-12139] - Hive查询的REGEX列规范 ·[SPARK-14516] - 聚类评估器 ·[SPARK-15689] -...
spark-3.3.2（Standalone）集群安装-大数据学习系列（三）
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Spark 2015年回顾：四个大版本更迭、数以百计的改进
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Apache Spark在2015年得到迅猛发展，开发节奏比以前任何时候都快，在过去一年的时间里，发布了4个版本（Spark 1.3到Spark 1.6），各版本都添加了数以百计的改进。给Spark贡献过源码的开发者数量已经超过1000，是2014年年末人数的两倍。据我们了解，不管是大数据或小数据工具方面，Spark目前是开源项目中最活跃的。对Spark的快速成长及社区对Spark项目的重视让我们...
Spark 教程 - Spark的十年沉浮 | 各版本特性对比
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Spark之所以能够在十年间快速发展，关键在于其提供了统一的数据处理平台，集成了批处理、流处理、交互式查询（SQL）、机器学习以及图计算等多种功能，并通过一致的API公开，极大地方便了数据工程师和数据科学家的工作。Spark的十年沉浮见证了大数据处理技术从Hadoop时代的MapReduce向更高效、更灵活的数据处理框架的转变。随着版本的不断演进，Spark持续优化其核心功能，增强用户体验，逐渐成为了大数据处理领域的重要基石。未来，Spark预计会继续集成更多先进技术，保持其在大数据生态系统中的领先地位。
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