spark原理

最新推荐文章于 2025-11-23 23:51:49 发布
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该博客链接为http://blog.jobbole.com/47791/ ，标签包含Spark，推测博客内容与Spark大数据开发技术相关。
spark原理简介
风逍遥-ygq
05-11 1076
spark简介以及原理 spark简介        spark是基于内存的分布式处理框架，它把要执行的作业拆分成多个任务，然后将任务分发到多个CPU进行处理，处理结果的中间数据存储在内存中，减少了数据处理过程中对硬盘的I/O操作，大大提升了处理效率。 spark和MapReduce对比        spark相对于mr，性能上提高了100倍。  &
spark原理及其优化
zhaicheng55的博客
08-09 1491
spark的前生今世，会深入其原理优化说明
Spark原理解析
Evankaka的专栏
03-07 2379
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HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等
Spark原理及代码
2501_90679577的博客
04-09 915
3、Master & Worker：Spark 集群的独立部署环境中，不需要依赖其他的资源调度框架，自身就实现了资源调度的功能，所以环境中还有其他两个核心组件：Master 和 Worker，这里的 Master 是一个进程，主要负责资源的调度和分配，并进行集群的监控等职责，类似于 Yarn 环境中的 RM, 而Worker 呢，也是进程，一个 Worker 运行在集群中的一台服务器上，由 Master 分配资源对数据进行并行的处理和计算，类似于 Yarn 环境中 NM。Hash 分区为当前的默认分区。
Spark原理
写的不好之处,请指教
04-17 4742
基本概念 http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html ●名词解释 1.Application：指的是用户编写的Spark应用程序/代码，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。 2.Driver：Spark中的Driver即运行上述Application的Main()函数并且创建Spa...
Spark原理与实战
iflink
01-09 3002
目录1.0 spark原理架构1.1 driver1.2 cluster manager1.3 DAG1.4 RDD依赖关系2.0 spark summary2.1 架构图2.2 项目3.0 spark kafka 1.0 spark原理架构 1.1 driver 1.2 cluster manager 1.3 DAG 1.4 RDD依赖关系 2.0 spark summary 2.1 架构图 2.2 项目 spark-summary 3.0 spark kafka spark kafka .
spark 原理简述
进击30K的专栏
10-26 1130
1 引言 1.1 Hadoop 和 Spark 的关系 　　 Google 在 2003 年和 2004 年先后发表了 Google 文件系统 GFS 和 MapReduce 编程模型两篇文章,. 基于这两篇开源文档,06 年 Nutch 项目子项目之一的 Hadoop 实现了两个强有力的开源产品:HDFS 和 MapReduce. Hadoop 成为了典型的大数据批量处理架构,由 HDFS 负责静态数据的存储,并通过 MapReduce 将计算逻辑分配到各数据节点进行数据计算和价值发现.之后以 HDF
spark原理和实践
lt_xiaodou的博客
08-17 1706
Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，是一种多语言引擎，可以用于单机节点或集群上来执行数据工程，数据科学和机器学习。多语言选择，用统一的方式处理流批的数据可以用为仪表盘执行快速的sql查询分析，适用于大规模的数据科学，对PB级别的数据来执行探索性的数据分析，对数据进行训练建模预测。机器学习，在单机上训练机器学习的算法，可以很方便的拓展到大规模集群上RDD是一个可以容错的，并行执行的分布式数据集，最基本的数据处理模型。...
Spark运行原理
hellozhxy的博客
09-22 1460
在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。 Spark的这种学术基因，使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。无论是性能，还是方案的统一性，对比传统的Hadoop，优势都非常明显。Spark提供的基于RDD的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、Machine Learning、Graph Processing等模型统一到一个平台下，并以一致的API公开，并提供相同的部署方案，使得Spark的工程应用领域变得更加广
Spark原理篇之工作原理
huahuaxiaoshao的博客
06-02 5734
1 Spark背景       Spark是一个加州大学伯克利分校（UC Berkeley AMP）开发的一个分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集（Resilient distributed datasets），提供了比Hadoop更加丰富的MapReduce模型，可以快速在内存中对数据集进行多次迭代，来支持复杂的数据挖...
spark原理与调优详解
12-14
spark原理与调优详解 Spark 是一种基于内存的分布式计算框架，旨在高效地处理大规模数据。下面是 Spark 的原理和调优详解。 Spark 背景和安装 Spark 的产生背景是为了解决传统 MapReduce 框架的不足之处，如计算...
spark原理示意图
10-31
Spark是大数据处理领域中的一款高性能、通用且可扩展的并行计算框架，它以其高效的内存计算和弹性分布式数据集（Resilient ...通过理解Spark的原理，开发者可以更好地利用其特性，实现大规模数据的高效处理和分析。
Spark原理分析
qq_41559118的博客
02-13 1786
文章目录前言一、Spark运行1.1核心组件1.2运行流程1.3集群部署模式1.4yarn模式运行机制1.5Spark RPC框架二、SparkContext2.1SparkContext内部组件2.2SparkEnv内部组件2.3SparkContext整体启动流程2.4 三大组件启动流程三、作业执行原理四、shuffle详解4.1Spark Shuffle的两个阶段4.2Spark Shuffle技术演进4.3Hash Shuffle 前言 Spark 原理主要包括：核心组件的运行机制(Master、
Spark原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
09-01 495
Spark原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在当今大数据时代，海量的结构化和非结构化数据不断涌现，传统的数据处理方式已经无法满足实时计算和分析的需求。因此，需要一种能够高效处理大规模数据集的新型计算框架。Apache Spar
Spark Streaming 简介
好记性不如烂笔头
11-23 837
特性DStream (微批次)编程模型基于 RDD 的低级 API基于 DataFrame/Dataset 的高级声明式 APIAPI 级别较低级，需手动处理状态、窗口较高级，内置对事件时间、窗口、水位线的支持性能优化无自动优化利用 Spark SQL 的 Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎延迟秒级（微批次）可达毫秒级（微批次），还有更低延迟的连续处理模式语义保证At-least-once 或 exactly-once（需精心设计）端到端的语义学习曲线。
Python结合Apache Spark与Kafka构建高性能实时大数据分析平台设计与实践分享：沈阳互联网广告实时投放落地经验
2501_94187528的博客
11-23 701
保证高吞吐与低延迟Redis 缓存热点广告提升查询性能分布式容错与 checkpoint保证数据可靠性可视化 Dashboard实时展示业务指标监控与自动扩容确保高峰稳定运行通过该架构，沈阳广告平台实现亿级实时数据分析、秒级广告效果反馈和高可用运行，为精准投放和运营决策提供可靠技术支撑。
Flink Checkpoint 和 Spark Checkpoint 的区别
好记性不如烂笔头
11-23 917
更像一个“它主要目的是，避免因链路过长导致的性能问题或 StackOverflowError。它是一个** coarse-grained（粗粒度）** 的、的、的容错机制。：是一个“它是 Flink，用于在发生故障时，将整个分布式数据流状态恢复到一致性的检查点，实现或 At-Least-Once 语义。它是一个的、的、的容错机制。简单来说，Spark Checkpoint 是为了解决 RDD 带来的内部问题，而 Flink Checkpoint 是对外提供容错保证的核心特性。
Spark基于内存计算的数据处理
usa_washington的博客
11-23 321
【代码】Spark基于内存计算的数据处理。
王树森深度强化学习课程学习笔记与代码实现项目-深度强化学习理论解析算法推导PyTorch实战案例Q-learning策略梯度Actor-Critic蒙特卡洛方法时.zip
最新发布
11-27
王树森深度强化学习课程学习笔记与代码实现项目_深度强化学习理论解析算法推导PyTorch实战案例Q-learning策略梯度Actor-Critic蒙特卡洛方法时.zipVS Code EIDE开发环境配置
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