Spark综述

最新推荐文章于 2020-07-21 10:19:10 发布
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分类专栏： 大数据 文章标签： Spark

Spark综述

Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统。

它提供了高层次的Java、Scala、Python与R语言API，以及一个支持通用图形计算的优化引擎。

它还提供了丰富的高级工具集，eg：用于处理结构化数据的Spark SQL、用于机器学习的MLlib、用于图形处理的GrapX以及Spark Streaming。

 

翻译源：http://spark.apache.org/docs/latest/

大数据｜Spark介绍
知识库搭建ing
05-18 9101
park为了解决以往分布式计算框架存在的一些问题(重复计算、资源共享、系统组合)，提出了一个分布式数据集的抽象数据模型：RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性分布式数据集。
Spark总述
weixin_48412526的博客
05-17 327
目录 前言 一、Spark 基本定义 Spark 相对于 MapReduce 的优势 二、Spark 的组成 三、Spark 运作时架构 四、任务层定义 五、RDD间依赖关系：宽窄依赖(shuffle) pom 文件 总结 前言 学会用一个技术只是第一步，最重要的是要追问自己： 这个技术解决了哪些痛点？ 别的技术为什么不能解决？ 这个技术用怎样的方法解决问题？ 采用这个技术真的是最好的方法吗？ 如果不用这个技术，你会怎样独立解决这类问题？ 一、Spark...
Spark架构综述
Zonzereal的博客
01-27 3341
一、Spark概述 1、什么是Spark Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。它集批处理、实时流处理、交互式查询和图计算于一体,避免了多种运算场景下需要部署不同集群带来的资源浪费。 2、Spark的优点 ①速度。与hadoop的MR相比,Spark的运算要快100倍以上;而基于硬盘的计算也要快10倍以上。 ②易用。Spark支持java、python、scala的API,
spark综述
将登太行雪满山
03-21 893
spark综述一个大数据处理框架 spark是一个开源分布式计算框架，有着丰富的数据操作方法。不只有mr模型 使用scala语言。同时支持python，java，R。 可以运行在多个平台上 spark特别适合机器学习，RDD特性，高容错 通用性强，可以处理四大组件 spark四大组件和核心功能： spark core spakrcontext：一切的对象都是他产生的 存储体系：内存不足的时候才会
Spark研究综述
leveretz的博客
11-23 2663
Spark 是UC Berkeley AMPLab于2009年发起的，然后被Apache软件基金会接管的类Hadoop MapRe鄄duce通用性并行计算框架，是当前大数据领域最活跃的开源项目之一。Spark是基于MapReduce计算框架实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDF
spark基础综述
yangbosos的博客
04-15 430
Spark特点 1. 减少磁盘 I/O: MapReduce会将计算中间结果存储到 HDFS 上，后续计算再从 HDFS 上读取数据计算，这样势必造成磁盘 I/O 成为瓶颈。 Spark将内容存储在内存中，减少了磁盘I/O，但是确增加了对内存的大量需求。 2. 增加并行度:Spark任务划分为不同的 stage，允许多个 stage 即可以串行执行，又可以并行执行。 3. 避免重新计算:...
Spark环境下K-means初始中心点优化研究综述
04-30
为了能够及时了解Spark环境下经典聚类算法K-means的最新研究进展，把握K-means算法当前的研究热点和方向，针对K-means算法的初始中心点优化研究进行综述。首先介绍了内存计算框架Spark和K-means算法，并分析了K-...
spark技术综述详细两千字
04-06
Spark是一种开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集的并行计算，并且提供了高效的数据处理和数据分析功能。 Spark的主要优点在于其高效的内存计算能力，以及对多种数据源的支持和丰富的API。Spark的核心是...
Spark学习笔记-理论篇-01-Spark系统综述
ChrisLIU的博客
11-06 293
Spark系统综述 1.1 大数据处理框架 集群环境对编程来说带来了很多挑战，比如并行化，这要求我们以并行化的方式充给应用程序，以利用更大范围的节点运算能力。第二个挑战就是对单点失败的处理，节点宕机以及个别节点计算缓慢在集群环境非常普遍，这会影响程序的性能。最后一个挑战是集群通常是多用户共享，需要动态分配计算资源，这也会干扰程序的执行。 因此针对集群出现了大量的大数据编程框架,比如Google的M...
Spark详细概述
@小刘同学nice
07-21 346
什么是Spark 定义 Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎 历史 2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，项目采用Scala编写 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 Spark内置模块 Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spar...
基于spark的大数据论文资料
12-17
本资料是集合20篇知网被引最高的基于spark的大数据论文，包括大数据Spark技术研究_刘峰波、大数据下基于Spark的电商实时推荐系统的设计与实现_岑凯伦、基于Spark的Apriori算法的改进_牛海玲、基于Spark的大数据混合计算模型_胡俊、基于Spark的大数据挖掘技术的研究与实现_李文栋、基于Spark的机器学习平台设计与实现_唐振坤、基于Spark的机器学习应用框架研究与实现_孙科、基于Spark的若干数据挖掘技术研究_宁永恒、基于Spark平台推荐系统研究_杨志伟等高质量的论文。
Matei Zaharia：Spark的现状和未来
05-29
该文档来自Spark Summit 2013峰会上Databricks CTO——Matei Zaharia的主题演讲，他主要就Spark的现状和未来做了详细的阐述。
基于Spark的大数据挖掘技术的研究
06-22
Spark在实际的工业生产和实践中已经获得了广泛的应用,但是由于其诞生的时间较晚,版本更新速度慢。现阶段,使用Spark框架在某些具体的大数据场景中能对其挖掘,就要结合原有的模块改写部分功能,发挥其应有的作用。解决大数据挖掘问题的同时,Spark框架由于功能性不足,如进行机器学习库的时候的MLlib里面解决关联新问题的分布式机器学习算法还有不足之处。故此,该文就Spark大数据挖掘技术开展深入的研究,希望能为该领域研究提供参考。
大数据学习，大数据发展趋势和Spark介绍
cs123458031的博客
10-17 211
大数据学习，大数据发展趋势和 Spark介绍 大数据是随着计算机技术、通信技术、互联网技术的发展而产生的一种现象。 以前我们没有...
Spark概述详解
zhm的博客
06-18 2726
Spark概述详解 1. spark概念 官网：http://spark.apache.org，Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。 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、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数...
关于spark的一些资料总结
chenyanqiao2010的博客
01-19 1034
spark资料总结
Spark2.1.1<Spark架构综述>
Gpwner的博客
06-30 632
内容来自书籍《Spark技术内幕：深入解析Spark内核架构设计与原理》spark架构如下图所示： Driver是用户编写的数据处理逻辑，这个逻辑中包含用户创建的SparkContext。SparkContext是用户逻辑与Spark集群主要的交互接口，它会和Cluster Manager交互，包括向它申请计算资源等。Cluster Manager负责集群的资源管理和调度，现在支持Standalo
Spark之Spark概述
努力努力再努力L
06-13 442
Spark之Spark概述 什么是Spark Spark内置项目介绍 Spark特点 Spark的用户和用途 1. 什么是Spark 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...
Spark开发环境搭建概念综述
最新发布
05-07
### 如何搭建 Spark 开发环境 要成功搭建 Spark 的开发环境，可以按照以下方法操作。首先，在本地计算机上安装 Java 和 Scala 是必要的，因为 Spark 使用 Scala 编写，并且需要 JVM 来运行[^2]。其次，下载适合版本的 Spark 并解压到指定目录。可以通过设置 `SPARK_HOME` 环境变量来简化命令调用过程。 对于分布式部署场景，可以选择 Amazon EC2 或其他云服务提供商进行配置[^2]。如果希望在 YARN 上运行 Spark，则需额外调整 Hadoop 配置文件以支持集群管理器的功能[^1]。 以下是基于 Python 的简单测试脚本用于验证安装是否正确完成： ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]") sc = SparkContext(conf=conf) data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4]) result = data.map(lambda x: x * x).collect() print(result) ``` 此代码片段展示了如何创建一个基本的 Spark Context 实例并执行简单的 Map 操作[^3]。 ### Spark 核心概念详解 #### 1. **ClusterManager** 这是负责分配资源给各个节点的核心组件之一。常见的 ClusterManagers 包括 Standalone、YARN 及 Mesos 等。 #### 2. **Worker Node** 指实际执行任务的工作节点，它们由 Cluster Manager 进行管理和调度。 #### 3. **Driver Program** 驱动程序定义应用程序逻辑并通过 Spark 提交作业至集群中运行。它包含了 Application Master 的角色功能[^1]。 #### 4. **Executor Process** 每个 Worker 节点上的 Executor 是独立进程，专门用来加载数据和运行 Task。 #### 5. **Job & Stage** 当 Action 方法被触发时会生成 Job，而 Stages 则代表了物理计划阶段划分的结果。通常来说，窄依赖关系形成 Shuffle-Free Pipeline 即 Single Stage；反之则会产生 Multiple Stages[^1]。 #### 6. **RDD (Resilient Distributed Dataset)** 弹性分布数据集是 Spark 基础抽象单位，提供了 Fault-Tolerance 特性和 Lazy Evaluation 性能优化策略[^3]。 #### 7. **SparkSession** 作为统一入口点替代旧版 API（如 SQLContext），使得开发者能够更方便地访问 DataFrame/Dataset APIs[^3]。 ---
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