Spark号称“内存计算框架” ， 它将所有数据写 到内存吗？

最新推荐文章于 2025-10-24 11:50:28 发布
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本文解析了Spark处理shuffle的方式，指出Spark在shuffle过程中会将中间结果写入磁盘，这一过程与MapReduce的shuffle阶段相似。

答案是否定的

Spark在处理 shuffle时，也会把中间结果写在磁盘上，shuffle阶段和Mapreduce的shuffle阶段类似

Apache Spark 内存计算框架简介
41981DC的博客
08-20 766
1. spark是什么？ Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. spark是针对于大规模数据处理的统一分析引擎 spark 是在Hadoop基础上的改进，基于map reduce算法实现的分布式计算框架，所以spark 拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。 spark 不同于 MapReduce 的是 spark 的 Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HD
Spark分布式内存计算框架-04 深入解析 Spark Shuffle 与内存管理：机制、调优与源码实战
yangwei2048的博客
07-13 702
Spark的Shuffle机制演进经历了从HashShuffleManager到SortShuffleManager的优化过程。早期HashShuffle会产生大量小文件，存在内存和网络瓶颈，后续通过File Consolidation机制优化后仍面临文件过多问题。SortShuffleManager通过排序和合并机制显著减少了文件数量，包含普通模式和bypass模式（适用于小规模非聚合场景）。当前Spark默认采用SortShuffleManager，有效解决了性能瓶颈，其实现涉及内存数据结构处理、磁盘溢
Spark分布式内存计算框架-01 Spark入门全指南：架构、集群部署与开发实战
yangwei2048的博客
07-05 837
Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开发的开源内存计算框架，具有快速、通用、易用和兼容性强四大特性。其核心模块Spark Core支持弹性分布式数据集（RDD），并提供了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等组件，分别支持结构化数据处理、流计算、机器学习和图计算。Spark可在YARN、Mesos和Standalone等多种集群资源管理器上运行，计算速度比Hadoop MapReduce快100倍，主要得益于内存计算和多线程机制。Spark生态广泛应用于大数据
Spark会把数据都载入到内存么？
allwefantasy的专栏
04-19 1221
这篇文章算是个科普贴。如果已经熟悉Spark的就略过吧。 前言 很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位，就会产生一些误解。 比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变换，这很可能是受两个概念的误导： RDD的定义，RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎 如果你没有主动对...
Spark 介绍（基于内存计算的大数据并行计算框架）
weixin_33895516的博客
09-29 949
Spark 介绍（基于内存计算的大数据并行计算框架）    Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集。原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型（MapReduce），它支持可扩展，灵活，容错和成本有效的计算解决方案。这里，主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度。Spark由Apache Sof...
spark机器学习中的基本数据类型
我爱智能
12-01 2688
今天开始记录spark中机器学习的相关应用。 spark某种意义上讲就是为机器学习准备的，其一，spark是一种内存计算框架，速度快，其二，spark更擅长处理迭代式的数据计算，而迭代运算这是机器学习模型经常遇到的。延申一点，目前大数据还有一种是流式运算，也就是处理的是实时数据，虽然这种spark也可以，但是毕竟是一种伪造的流式。 所以更多时候spark是处理离线的、迭代式的运算。spark里面目...
Spark 大数据计算
段哥哥的博客
06-07 2157
Spark 是当前比较热门的大数据计算平台，本文从整体到局部细节，对 Spark 进行描述、介绍。
12、内存存储解决方案：类型、应用与选择
最新发布
vscode5coder的博客
10-24 18
本文深入探讨了内存存储解决方案的类型、应用场景及选型策略，涵盖缓存系统、内存数据库（IMDB）和内存数据网格（IMDG）的技术特点与差异。通过会话内个性化和下一代能源公司两个实际案例，分析了不同存储方案在真实业务中的适用性，并提供了综合对比表格、决策流程图以及性能优化建议。文章还展望了内存存储技术的未来发展趋势，帮助读者在多样化的存储选项中做出更明智的选择。
《大数据Hadoop、Hive、Kafka、Hbase、Spark高频考点精编：覆盖90%面试场景的200多道压轴题》
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m0_46689661的博客
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大数据Hadoop、Hive、Kafka、Hbase、Spark等框架面经
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04-27 1961
大数据-spark简介
内存计算框架Spark实战
06-11
spark集群模式，资源调度由自己实现。分布式模式节点，资源调度掌握整个集群的资源。
Spark 会把数据都载入到内存吗
写博客只为学习
06-01 497
Spark会把数据都载入到内存么
qianfeng_dashuju的博客
09-07 610
　　很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位，就会产生一些误解。 　　比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变换，这很可能是受两个概念的误导：1、RDD的定义，RDD是一个分布式的不可变数据集合;2、Spark 是一个内存处理引擎 　　如果你没有主动对RDD进行Cache/Persist等相关操作，它不过是一个概念上存在的虚拟数据集，你实际上...
Spark在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？
智海观潮的博客
09-17 1515
对于Spark的初学者，往往会有一个疑问：Spark（如SparkRDD、SparkSQL）在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？ 很显然，答案是否定的！ 对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理解不透彻。 对于Spark RDD，它是一个分布式的弹性数据集，不真正存储数据。如果你没有在代码中调用persist或者cache算子，Spark是不会真正将数据都放到内存里的。 此外，还要考虑persist/cache的缓存级别，以及对什么进行缓存（比如是对整张表生成的DataSet缓存还是列
Spark分布式内存计算框架
Morse_Chen的博客
12-11 4092
Spark是一种基于内存的、用以实现高效集群计算的平台。Spark有着自己的生态系统，但同时兼容HDFS、Hive等分布式存储系统，可以完美融入Hadoop的生态圈中，代替MapReduce去执行更高的分布式计算。
内存计算框架之spark--sparkcore
迎接小天使
06-23 485
【Spark分布式内存计算框架——Spark Streaming】5. DStream（上）
优快云GuoYuying的博客
02-27 613
DStream中包含很多函数，大多数与RDD中函数类似，主要分为两种类型：其一：转换函数【Transformation函数】DStream中还有一些特殊函数，针对特定类型应用使用的函数，比如updateStateByKey状态函数、window窗口函数等，后续具体结合案例讲解。其二：输出函数【Output函数】DStream中每批次结果RDD输出使用foreachRDD函数，前面使用的print函数底层也是调用foreachRDD函数，截图如下所示：
Spark的误解-不仅spark是内存计算，hadoop也是内存计算
moose_killer的博客
03-24 1033
市面上有一些初学者的误解，他们拿spark和hadoop比较时就会说，Spark是内存计算，内存计算是spark的特性。请问在计算机领域，mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构，有什么技术的程序不是在内存中运行，需要数据从硬盘中拉取，然后供cpu进行执行？所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说。那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式，它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存，大大提高了程序的执行效...
Spark 2.4.0内存计算框架支持高效大数据处理
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，专为大规模数据处理而设计，其核心优势在于内存计算（In-Memory Computing）能力。标题“spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz.zip”表明这是一个 Apache Spark 2.4.0 版本的预...
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