Spark

最新推荐文章于 2025-12-04 16:08:31 发布
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本文详细阐述了Spark在大数据处理中遇到的数据倾斜问题，分析其成因，并提供了实用的解决方案和技术改进措施，帮助读者提升Spark应用性能。
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大数据｜Spark介绍
知识库搭建ing
05-18 9392
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简介
lydms的博客
10-22 1万+
部署Spark集群大体上分为两种模式：单机模式与集群模式大多数分布式框架都支持单机模式，方便开发者调试框架的运行环境。
spark简介
难得糊涂
04-23 1万+
序言 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
Spark概述
喻师傅的学习笔记
05-20 2870
spark概述
Spark端口
tangfatter的博客
12-23 5812
一、4040端口 spark任务运行后，会将Driver所在机器绑定到4040端口，提供当前任务的监控页面。 此端口号默认为4040，展示信息如下： 调度器阶段和任务列表 RDD大小和内存使用情况 环境信息 正在运行的executors的信息 演示如下： 通过spark的java接口启动spark SparkConf sc = new SparkConf(); // 创建一个SpakrConf对象用于配置Spark sc.setAppName("name") // 设定程序名字
Spark Shell 的使用
12-16 5万+
现在我们已经执行了行动操作，执行这些操作需要从磁盘读取数据，Spark在处理这些操作的时候，会把数据缓存起来，后续不管对该RDD执行转换操作还是行动操作，都将直接从内存读取，而不需要和磁盘进行交互。如果数据已经存在外部文件系统，例如本地文件系统，HDFS，HBase，Cassandra，S3 等，可以使用这种方式，即调用 SparkContext 的 textFile 方法，并把文件目录或者路径作为参数。操作，RDD并不会立即缓存，直到执行行动（Action）操作，数据才会真正缓存在内存中。
Spark大数据分析与实战笔记（第二章 Spark基础-01）
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
01-01 3万+
Spark在2013年加入Apache孵化器项目，之后获得迅猛的发展，并于2014年正式成为Apache软件基金会的顶级项目。Spark生态系统已经发展成为一个可应用于大规模数据处理的统一分析引擎，它是基于内存计算的大数据并行计算框架，适用于各种各样的分布式平台的系统。在Spark生态圈中包含了Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等组件。如下图所示：Spark Core。
Spark基础入门
桃李不言下自成蹊
12-14 4万+
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Hadoop 与 Spark：大数据框架的对比与融合
weixin_62782025的博客
05-13 8955
Hadoop 和 Spark 是大数据处理领域的两大主流框架，各自具有独特的优势和适用场景。Hadoop 以分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce 计算模型为核心，适合处理大规模批处理任务，尤其在成本效益和容错性方面表现突出。而 Spark 则通过内存计算显著提升了处理速度，特别适用于迭代计算、实时流处理和机器学习等场景。尽管两者在性能、内存利用率和集群管理上存在差异，但它们通常协同工作，Spark 依赖 Hadoop 的 HDFS 进行数据存储。
Spark 配置项
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03-30 8万+
首先，对于 CPU 类配置项，我们要重点理解并行度与并行计算任务数的区别。并行度从数据的角度出发，明确了数据划分的粒度，并行度越高，数据粒度越细，数据越分散，CPU 资源利用越充分，但同时要提防数据粒度过细导致的调度系统开销。并行计算任务数则不同，它从计算的角度出发，强调了分布式集群在任一时刻并行处理的能力和容量。并行度与并行计算任务数之间互相影响、相互制约。其次，对于内存类配置项，我们要知道怎么设置它们来平衡不同内存区域的方法。在平衡堆外与堆内内存的时候，我们要重点考察数据模式。
spark期末复习资料
06-07
大学生期末复习《spark编程基础（python版）》
精选资源
实验七：Spark初级编程实践
07-15
【Spark 初级编程实践】 Spark 是一个分布式计算框架，常用于大数据处理，它提供了高效的数据处理能力，包括批处理、交互式查询、实时流处理等。本实验旨在通过实践操作，让学生熟悉 Spark 的基本使用，包括安装...
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基于Spark的电影数据集分析
06-24
该项目是大三下学期的课程设计，使用的数据集来自知名数据网站 Kaggle 的 tmdb-movie-metadata 电影数据集，以Python为编程语言，使用大数据框架Spark对数据进行了预处理，然后分别从多个方面对数据进行了分类和分析...
精选资源
spark-3.3.0
07-01
spark 3.3.0
深入Spark核心：Shuffle全剖析与实战指南
weixin_41870061的博客
12-01 841
在 Spark 的分布式计算体系里，Shuffle 被定义为数据重新分布的关键过程。当我们执行那些需要跨分区聚合数据的操作时，Shuffle 便会被触发。其核心任务是将上游 Stage 的输出数据，按照特定的规则重新分配到下游 Stage 的各个分区中。简单来说，Shuffle 就像是一场数据的 “大迁徙”，它会把分散在各个节点、各个分区中，具有相同特征（通常是相同的 key）的数据汇聚到一起，以便后续的计算和处理。比如，当我们对一个包含用户交易记录的数据集执行groupByKey。
pyspark3.5给paimon1.2的表打tag报错 spark_catalog is not a ProcedureCatalog
最新发布
yy的博客
12-04 208
执行 spark.sql("CALL sys.create_tag(`table` => 'pipeline.bigdata_biz.tb1', tag => 'tag_${last1day_dt}')" )报错:java.lang.RuntimeException: spark_catalog is not a ProcedureCatalog.at org.apache.paimon.spark.catalyst.analysis.PaimonProcedureResolver$CatalogValid
Linux单机部署spark
hahai_的博客
12-01 203
本文介绍了在Linux系统上单机部署Spark的步骤：首先确保已安装Java17环境，然后从官网或镜像站下载Spark安装包并上传至服务器解压。接着通过修改/etc/profile文件配置环境变量，添加SPARK_HOME和PATH路径。最后执行source命令刷新环境变量，并通过运行spark-shell命令验证安装是否成功。该部署流程适用于Spark 3.5.7版本，帮助用户快速搭建本地Spark开发环境。
spark standalone模式HA部署，任务失败重提测试
weixin_62206215的博客
12-01 631
Standalone集群中Worker汇报资源、提交应用程序、Driver申请资源时都需要与Master进行通信，如果Standalone集群中只有一个Master，当Master挂掉后就会影响以上通信，所以在Standalone集群中配置Master HA就有必要。
【Spark+Hive】基于Spark大数据旅游景点数据分析可视化推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
qq_64605578的博客
12-02 952
本项目在构建一套基于 Spark+Hive 的旅游景点数据分析可视化推荐系统，解决传统旅游推荐与数据分析存在的核心问题。
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