如何跟踪Apache Spark官方社区？

最新推荐文章于 2025-05-04 08:58:44 发布
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分类专栏： 工作随笔 文章标签： 开源社区 技术 开源 spark 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sjh752422969/article/details/78257912
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Spark用了多年了，是不是还不知道怎么跟踪Apache开源社区的信息，本文根据官方文档和自身实践总结了如下几种跟踪Apache Spark社区的的方法，仅供参考。为了充分利用好开源，Spark提供相应的方式和方法供用户交流，日常学习的时候也可以充分利用这些资源。

1.StackOverflow技术站

Stack Overflow是一个与程序相关的IT技术问答网站。用户可以在网站免费提交问题，浏览问题，索引相关内容，在创建主页的时候使用简单的HTML。在问题页面，不会弹出任何广告，销售信息，JavaScript 窗口等。使用StackOver注意如下几点事宜：
1）在Stack Overflow技术站和spark相关的
在使用的时候尽量搜索是否已经有人回答了相关问题，避免重复问答，遭人嫌弃，一些提问时的常用技巧可以参考： https://stackoverflow.com/help/how-to-ask
2) 熟练运用tag标签，搜索或者提问的时候都尽量打上tag3）
3）如果碰到问题在国内没有人解决，可以 StackOverflow技术站 在注册一个账号，尝试在这里提问，当然很多都是英文的方式，但是用翻译软件也基本上都能进行的下，一来二去就熟练了，最后就摆脱翻译软件了。

2.Spark邮件列表

2.1 邮件列表清单

如果想要进一步跟踪问题、获取最新资源、调试bug、或者贡献代码给Spark项目组，邮件列表是一个非常好的方式。邮件列表也是有多种方式，需要区分每一个邮件类型，订阅你关心的邮件。Apache下面的每一个项目都有自己的邮件列表，同时分不同的邮件组，Apache Spark有如下订阅列表
user@spark.apache.org  订阅该邮件可以参与讨论普通用户遇到的问题
dev-subscribe@ spark.apache.org   订阅该邮件可以参与讨论开发者遇到的问题，开发者比较常用这个邮件列表
issues-subscribe@ spark.apache.org 订阅该邮件可以收到所有jira的创建和更新
commits-subscribe@ spark.apache.org 所有的代码的提交变动信息都会发到该邮件

2.2 如何订阅邮件

举个栗子，
订阅 dev-subscribe@ spark.apache.org 邮件列表
1）发送邮件给 dev-subscribe@ spark.apache.org ， 内容无关紧要了，单词写错了，予以不通，中文，英文，都没关系：
2）收到一封反馈邮件，要求我们确认是否订阅，直接回复这封邮件即可
然后回复确认一下，这样就订阅成功了，后面Spark开发者里面有邮件更新，你都会收到相应的邮件
订阅之后，你就可以参与Apache Spark开发的讨论了，并且里面的回答都是核心开发人员的交流讨论，应该说是比较权威的了，所有的问答都会被存档，所以在提问之前最好先看看是不是已经有人提问并得到解决，其他的邮件订阅也大抵如此，不一一展开了。

2.3 邮件其他资源

官方也有专门的存档界面
1）开发交流存档
2）JIRA更新存档
3）普通用户交流存档

3.在线聊天室

聊天室的方式可以更快的提问和解决问题，但是它不是Spark官方社区的组成部分，仅仅作为参考方式，如Spark with Scala讨论房间（讨论用scala编写Spark程序相关的房间）
链接： https://gitter.im/spark-scala/Lobby ，进去之后就是这样的，你也可以查看其它主题的聊天房间，就和我们的网页版的qq群或者微信群一样

4.meetup和Conferences

4.1 Conferences

如最近要在欧洲召开的技术大会10月24~10月26日，点击进去可以看到会议的相关主题和参会人员，都是一些大师级的人物，如Matei Zaharia ，会议上发布的内容一般都比较权威且前沿，一般最新的权威会议时间都会在官方网站（ http://spark.apache.org/community.html ）上贴出来。

4.2 meetup

meetup一般都是Spark比较基层的组织机构，主持和发起人都是社区比较有名和活跃的技术大拿，我们可以通过这个网站查看世界各地的spark meetup，国内也比较多spark的meetup（北京和杭州等地都有，各位可以自己查看下，感兴趣可以积极参与到meetup中去）
举个北京的meetup例子
这是一个来自北京的Meetup小组, 专注于对Advanced Spark and TensorFlow生态系统的实践, 研究和探索. 在这里我们将会讨论关于Spark平台的各种特性, 使用场景以及各种最佳实践的分享. 并且会重点讨论如何更好的将我们的成果贡献社区.

5.参考资料
Java 与 Apache Spark 集成：打造数据处理的超级英雄
java专栏
08-30 2万+
Apache Spark 是一个开源的大规模数据处理框架，它提供了一个统一的编程模型，用于执行批处理、流处理、机器学习和图形处理等任务。Spark 的核心优势在于它的速度和易用性。由于 Spark 的 Java API 不像 Scala API 那样提供了方便的元组类型，我们需要自定义一个Pair类来模仿 Scala 中的元组。通过这篇俏皮可爱的指南，我们不仅了解了如何使用 Java 集成 Apache Spark，还学习了如何编写简单的数据处理应用程序。
【研发管理】如何向开源社区提问题
SaintUnicorn的专栏
02-18 724
摘要：程序员无论是在学习还是工作中经常会接触到开源代码，遇到不清楚的地方或者问题非常常见，这时往往需要向开源社区寻求帮助。但是很多开发者并不擅长这类事情，支付宝玉伯给大家提供了一些建议。 使用软件产品，或多或少都会遇到问题。对于商业产品，我们可以咨询客服寻求帮助。对于公司自己研发的产品，我们可以直接请教专家同事。但对于开源软件，在遇到问题时，如何才能及时有效地寻求帮助呢？ 本文以开
python spark社区_Spark中文python文档
weixin_39714849的博客
12-05 237
SpeedRun programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce in memory, or 10x faster on disk. 外文地址：Spark has an advanced DAG execution engine that supports cyclic data flow and in-memory computing.在最顶层...
一文搞懂Apache Spark：从技术到实战
最新发布
远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享
05-04 829
在大数据处理的广袤领域中，Apache Spark 宛如一颗璀璨的明星，占据着举足轻重的地位。它诞生于 2009 年，由加州大学伯克利分校 AMPLab 实验室开发，最初作为研究性项目，于 2010 年开源，随后迅速发展，2013 年进入 Apache 基金会，2014 年成为顶级项目，如今已成为大数据处理和分析的首选框架之一。Spark 之所以备受青睐，源于其一系列卓越的特点。速度至上，快人一步：Spark 最显著的特点之一便是其惊人的速度。
一步一步教你怎样给Apache Spark贡献代码
黄刚的技术博客
08-06 2276
本文将教大家怎样用10个步骤完成给Apache Spark贡献代码这个任务：）   到 Apache Spark 的github 页面内点击 fork 按钮你的github帐户中会出现 spark 这个项目本地电脑上， 使用 git clone [你的 spark repository 的 github 地址] 例如： git clone git@github.com:gchen/spar
是时候考虑让你的Spark跑在K8S上了
华为云官方博客
09-17 4177
【摘要】 Spark社区在2.3版本开始，已经可以很好的支持跑着Kubernetes上了。这样对于统一资源池，提高整体资源利用率，降低运维成本（特别是技术栈归一）有着非常大的帮助。这些趋势是一个大数据人不得不重视的信号，所以提前开始了解并考虑起来吧:-) 1大数据邂逅云计算 相信玩Spark的你已经注意到最新的Spark版本已经支持不做任何修改可以直接跑在K8S上了，即...
Apache社区开发网站项目推荐
gitblog_01200的博客
11-05 429
Apache社区开发网站项目推荐 comdev-site Comdev-site 是一个用于 Apache Comdev 的网站项目。它提供了一个用于 Apache Comdev 的网站库和工具。适合用于在 Apache Comdev 应用程序中处理网站问题。 ...
Apache Flink 和 Apache Spark详细介绍、优缺点、使用场景以及选型抉择？
weixin_48313678的博客
06-21 1582
Apache Flink 是一个用于分布式流处理和批处理的开源框架。它以实时数据处理和事件驱动的流处理著称，提供高吞吐量和低延迟的处理能力。
BigCLAM-ApacheSpark：使用基于Apache Spark的BigCLAM模型在大型网络中进行社区检测重叠
02-03
总的来说，BigCLAM-ApacheSpark项目提供了一个强大的工具，用于处理大型网络中的社区检测任务，尤其是涉及重叠社区的情况。通过Spark的分布式计算能力和Scala的简洁编程，开发者能够高效地实现和运行BigCLAM模型，...
Apache Spark的设计与实现 PDF中文版
07-12
本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优，附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别。不喜欢将该文档称之为“源码分析”，因为本文的主要目的不是去...
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...
Spark 垃圾邮件分类
12-10
基于Spark mlib 的垃圾邮件分类 实现文档 使用Scala实现
欢迎加入Spark中国社区
weixin_34148456的博客
11-09 1459
欢迎大家关注Spark中国社区！ 社区成员会定期把Spark（全球）社区的最新发布、文档等翻译后放到社区，并经常组织社区成员线上、线下的直播分享、meetup以及有奖比赛等活动，非常欢迎大家加入社区，对于发帖、提问、答疑的同学，社区会给予特色的奖励 Spark社群钉钉群 ...
给刚学spark的你，一些建议~！
还记得那个追风少年吗
11-29 656
前述：这几天看完了一本有关spark的书，加上回顾了一些spark的视频，感觉以前很多不是很懂的细节，现在终于有了一点概念。在这里安利一些入门spark的资源： 网易云课堂，林子雨老师的spark视频，讲的很细节，很适合入门边学边做。 《spark最佳实践》：里面涉及到很多基础的知识点，所以入门也应该看看，并且对spark编程方面也会有所帮助。 《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》...
探索Apache社区开发网站：一站式开源互动平台
gitblog_00403的博客
08-07 714
探索Apache社区开发网站：一站式开源互动平台 comdev-siteWebsite sources for the Apache Community Development Website项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/comdev-site 该项目是Apache软件基金会（ASF）社区发展项目管理委员会的官方网站源代码库，为全球开源爱好者提供了...
Apache社区开发网站项目常见问题解决方案
gitblog_00591的博客
11-05 279
Apache社区开发网站项目常见问题解决方案 comdev-site Comdev-site 是一个用于 Apache Comdev 的网站项目。它提供了一个用于 Apache Comdev 的网站库和工具。适合用于在 Apache Comdev 应用程序中处理网站问题。 ...
Spark MLlib垃圾邮件分类示例
日进一步
10-23 1950
本文是对《Spark快速大数据分析》中Spark机器学习相关内容的一个实践（其中主要代码也是来自该文中的示例代码），只是自己准备了数据，并实际运行体验。 本文数据下载：https://download.youkuaiyun.com/download/wiborgite/10739730 本文使用scala实现，在spark-shell中即可执行，代码如下所示： import org.apache.sp...
【Spark实战系列】spark 各种报错汇总以及解决方案(持续更新中)
JasonLee实时计算
01-30 6149
这篇文章主要记录下spark中遇到的各种问题,以及解决方法(以后会持续的更新) 1.File does not exist. Holder DFSClient_NONMAPREDUCE_-67513653_1 does not have any open files 今天早上发现程序报了一个这个错误,目前还没找到报错的原因,先记录一下吧. 2.org.apache.kafka.clients...
spark java文档中文版_Spark3.0中文官网文档
weixin_39907850的博客
02-28 1612
本帖最后由 hanyunsong 于 2020-7-16 17:21 编辑Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎. 它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持常规执行图的优化引擎. 它还支持一组丰富的更高级别的工具，包括星火SQL用于SQL和结构化数据的处理， MLlib机器学习， GraphX用于图形处理，以及结构化流的增量计算和流处理.Securi...
Apache Spark分布式处理？
03-18
<think>嗯，用户之前询问了如何将本地MSSQL迁移到远程MySQL，现在他们又问起了Apache Spark分布式处理。看来他们对大数据量迁移可能遇到了性能问题，或者对之前提到的TB级数据处理方案感兴趣。需要确认他们是否在迁移过程中遇到了大数据量的挑战，或者只是想了解Spark作为扩展解决方案。 首先，用户可能已经尝试了之前建议的Pandas分块处理，但对于非常大的数据集，单机处理可能不够，所以转向分布式处理是合理的。需要解释Spark的基本概念，为什么它适合处理大规模数据，以及如何应用在数据迁移中。 接下来，用户可能对Spark不熟悉，需要简要介绍核心组件，比如RDD、DataFrame，以及架构如Driver、Executor。同时，需要将Spark和Hadoop对比，突出Spark的优势，比如内存计算，适合迭代处理。 然后，结合之前的迁移场景，说明如何使用Spark来优化迁移过程。比如，用Spark读取MSSQL数据，分布式处理，然后写入MySQL。可能需要给出示例代码，并强调配置资源和优化性能的注意事项。 还要考虑用户的技术背景，他们可能使用PyCharm在Windows上开发，所以需要提到Spark的本地模式，这样他们可以在本地测试，而不用搭建集群。同时，提醒他们生产环境需要Spark集群，可能涉及Hadoop或云服务。 另外，用户可能关心实际应用案例，比如ETL、实时处理、机器学习，这些可以简要举例说明，帮助他们理解Spark的用途。最后，提醒学习路径和资源，比如官方文档和社区，方便他们进一步学习。 需要确保回答结构清晰，分点说明，技术术语解释到位，并且与之前的迁移场景相关联，让用户明白如何将Spark应用到他们的实际问题中。同时，语言要简洁，避免过于复杂，保持口语化，方便理解。</think>我将为您系统介绍Apache Spark的核心概念和应用场景，并说明其在数据迁移中的特殊优势： **一、Spark核心架构解析** 1. **分布式计算模型** - 采用弹性分布式数据集(RDD)作为基础数据结构 - 数据自动分区存储在集群节点上（图示）： ``` [Driver节点] ←协调→ [Executor 1] (分区1) ↖ ↗ [Executor 2] (分区2) ↖ ↗ [Cluster Manager] ``` - 支持内存计算（比Hadoop MapReduce快100倍） 2. **核心组件** ```ascii Spark SQL —— 结构化数据处理 Spark Streaming —— 实时流处理 MLlib —— 机器学习库 GraphX —— 图计算 ``` **二、与Hadoop生态对比** | 特性 | Spark | Hadoop MapReduce | |---------------------|-------------------------|-----------------------| | 计算模式 | 内存迭代计算 | 磁盘批处理 | | 延迟 | 毫秒级 | 分钟级 | | 数据缓存 | 支持多级缓存 | 无缓存机制 | | 机器学习支持 | 内置MLlib | 需Mahout等扩展 | | API丰富度 | Scala/Java/Python/R | 主要Java | **三、在数据迁移中的实战应用** 1. **跨数据库迁移优化方案** ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建Spark会话 spark = SparkSession.builder \ .appName("DB Migration") \ .config("spark.jars", "mssql-jdbc-9.4.1.jre8.jar,mysql-connector-java-8.0.23.jar") \ .getOrCreate() # 从MSSQL读取（分布式加载） mssql_df = spark.read \ .format("jdbc") \ .option("url", "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=sourceDB") \ .option("dbtable", "dbo.employees") \ .option("user", "sa") \ .option("password", "sql_pwd") \ .option("numPartitions", 10) \ # 并行度设置 .load() # 数据转换示例 from pyspark.sql.functions import expr transformed_df = mssql_df.withColumn("full_name", expr("concat(first_name, ' ', last_name)")) \ .withColumn("hire_date", expr("date_format(hire_date, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')")) # 写入MySQL（分布式写入） transformed_df.write \ .format("jdbc") \ .option("url", "jdbc:mysql://remote_host:3306/targetDB") \ .option("dbtable", "employees") \ .option("user", "root") \ .option("password", "mysql_pwd") \ .option("batchsize", 10000) \ # 批量提交量 .mode("overwrite") \ .save() ``` 2. **性能调优关键参数** ```bash # 提交作业时配置 spark-submit \ --master yarn \ --executor-memory 8G \ # 每个Executor内存 --num-executors 10 \ # Executor数量 --executor-cores 4 \ # 每个Executor的CPU核 --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 \ # shuffle分区数 --conf spark.default.parallelism=100 \ # 默认并行度 your_migration_script.py ``` **四、核心优势详解** 1. **内存计算体系** - 数据缓存机制对比： ```mermaid graph LR A[磁盘读取] --> B[内存计算] --> C[结果写盘] D[内存缓存] --> E[迭代计算] --> F[最终输出] ``` - 通过`persist()`方法控制存储级别： ```python df.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) # 内存不足时溢写到磁盘 ``` 2. **DAG执行引擎** - 任务优化示例： ```python # 原始操作： df.filter(...).join(...).groupBy(...) → 生成最优执行计划 # 对比传统MR需要多次磁盘IO ``` **五、典型应用场景** 1. **ETL管道构建** ```python # 多数据源支持示例 sources = { "mssql": {...}, "hive": {"path": "hdfs://..."}, "csv": {"header": "true"} } for name, config in sources.items(): df = spark.read.format(name).options(**config).load() # 统一转换逻辑... ``` 2. **实时数据湖构建** ```python # 流式处理架构 kafka_stream = spark.readStream \ .format("kafka") \ .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") \ .option("subscribe", "topic1") \ .load() query = kafka_stream.writeStream \ .outputMode("append") \ .format("delta") \ .option("checkpointLocation", "/delta/checkpoints") \ .start("s3a://data-lake/raw") ``` **六、集群部署方案** 1. **本地开发模式** ```bash # Windows10环境快速启动 set PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter set PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS=notebook pyspark --master local[4] # 使用4个线程 ``` 2. **生产环境架构** ```ascii [Spark Standalone Cluster] ↗ ↑ ↖ [Client] → [Driver] ↔ [Master] ↔ [Worker Nodes] ↘ ↙ [HDFS Storage] ``` **七、学习路径建议** 1. 基础阶段： - 掌握RDD操作（`map`/`reduce`/`filter`） - 学习DataFrame API - 理解宽窄依赖 2. 进阶内容： ```mermaid graph TD A[Spark Core] --> B[Spark SQL] A --> C[Spark Streaming] A --> D[MLlib] B --> E[Catalyst优化器] C --> F[Structured Streaming] ``` **最新动态**：Spark 3.0版本引入自适应查询执行(AQE)，可自动优化shuffle分区数量，建议使用最新版本获得性能提升。对于需要迁移TB级数据库的场景，建议结合使用Spark + Delta Lake构建可靠的数据管道。
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