[Spark]-背景

最新推荐文章于 2025-05-13 15:15:38 发布
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Spark 的产生背景
谦卑t
12-29 2209
1、Spark 的产生背景    1.1、MapReduce 的发展  1.1.1、MRv1 的缺陷  早在 Hadoop1.x 版本，当时采用的是 MRv1 版本的 MapReduce 编程模型。MRv1 版本的实现 都封装在 org.apache.hadoop.mapred 包中，MRv1 的 Map 和 Reduce 是通过接口实现的。MRv1 包括三个部分： 运行时环境（JobT...
Spark从入门到精通第二课：Spark产生背景之Spark VS MR && SparkConf/SparkContext && Spark-shell
曹利荣的博客
03-02 1602
1、产生背景 1、产生背景： MapReduce的差劲促使了spark的产生。 1）编程： MR只有只提供给map和reduce方法处理数据，而spark中提供了80多个。 这对编程产生了质的影响： 就比如对于一个wordcount，既要写Map,又要写Reduce和驱动类。 而spark只需要一个...
Spark产生的背景
01-07
大数据时代： 数据量大 数据种类繁多 数据增长速度快 大数据不同层面及技术: 大数据关键技术: 分布式存储 GFS/HDFS BigTable/HBase NoSQL(键值、列族、图形、文档数据库) NewSQL(如 : SQL Azure ) 分布式处理框架: Hadoop Storm Flink Spark hadoop: hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源式计算平台为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 Hadoop是java编写的开源、可伸缩和容错的框架，并且可部署在廉价的计算机集群中 hadoop以分布式文件系统HDFS和MapReduce为核心进行海量数据的
Spark-Spark背景以及特点
文文x的博客
04-25 377
Spark背景知识学习
hitchenghengchao的博客
06-27 535
本文主要总结Spark及其生态圈，包括spark概述，产生背景，特点，以及与Hadoop的差异等，希望读者能从概念层面对spark有一个直观的认识。Spark概述及特点A...
spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz
03-19
- Spark提供了丰富的编程接口，包括Scala、Java、Python和R，便于不同背景的开发人员使用。 - **DataFrames/Datasets**：在所有语言中引入的统一API，简化了跨语言的数据操作。 5. **安全性**： - Spark 2.4.7...
CDH6.3.2之升级spark-3.3.1.doc
03-06
#### 一、背景介绍 在CDH6.3.2中，默认的Spark版本为2.4.0。为了满足更高的性能需求及功能扩展，本文将详细介绍如何将Spark升级至3.3.1版本的过程。此次升级的主要原因是团队对Hive进行了版本升级，从较低版本升级...
spark-core_2.11-1.5.2.logging.jar解决spark升级没有log的jar包
05-27
#### 一、问题背景及现象 在升级Spark至2.1版本之后，在使用streaming-kafka进行测试时，遇到了`java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/Logging`的错误提示。该错误表明系统未能找到`org.apache.spark....
spark-3.1.2-bin-hadoop2.7.tgz
最新发布
07-28
Spark支持Scala、Java、Python和R语言，方便不同背景的用户进行开发。其核心组件包括Spark Core，它提供了一个基础的分布式任务调度、内存管理、容错、通信等服务；Spark SQL支持结构化数据处理；Spark Streaming是...
spark-fuzzy-matching：spark中的模糊匹配功能（https：spark-packages.orgpackageitspawanbhardwajspark-fuzzy-matching）
01-31
总的来说，Spark Fuzzy Matching是Apache Spark生态系统中一个重要的工具，它提供了在大数据背景下进行高效模糊匹配的能力，有助于数据科学家和数据工程师处理各种数据质量挑战。通过集成多种模糊匹配算法和优化的...
Spark的产生背景和基础知识 Spark: The Definitive Guide
码基的博客
07-14 693
学习笔记 Apache Spark：一个集成的计算引擎，一组库，用于在计算机集群上并行处理数据。
Spark简介
qq_36620412的博客
02-17 605
一、spark介绍 Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的，后贡献给Apache。是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。它是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的明星成员，为分布式数据集的处理提供了一个有效框架，并以高效的方式处理分布式数据集。Spark集批处理、实时流处理、交互式查询、机器学习与图计算于一体，避免了多种运算场景下...
SparkStreaming项目（一）项目背景
南望山下砖瓦工
09-04 733
本项目主要是慕课网上实战视频，通过自己实践记录 视频地址： https://coding.imooc.com/class/153.html 记录项目的实践，包括项目过程中的详细步骤以及代码，主要涉及大数据生态实时流处理的知识，包括： Flume分布式日志收集框架 Kafka分布式消息队列 SparkStreaming整合Flume以及Kafka 数据可视化 功能实现 主要实现俩个...
山东大学软件工程应用与实践： Spark（一） 项目综述
weixin_46794107的博客
09-30 380
2021SC@SDUSC Spark项目背景 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AMP实验室）所开源的类Hadoop Mapreduce的通用并行框架， ...
Spark基础入门----框架概述
m0_48639280的博客
12-26 746
Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎Spark 最早源于一片论文，该论文是由加州大学柏克莱分校的Matei Zaharia等人发表。论文中提出了一种弹性分布式数据集(RDD)的概念。总的说，Spark借鉴了Map Reduce思想发展而来，保留了其分布式并行计算的优点并改进了明显的缺陷，让中间数据存储在内存中提高了运行速度，并提供了丰富的操作数据的API提高了开发速度。Spark是一款分布式内存计算的统一分析引擎。其特点就是对任意类型的数据进行自定义计算。
数据分析之Spark框架介绍
m0_75111141的博客
05-13 300
RDD是Spark中最基本的数据处理模型，它是一个不可变的、分布式的对象集合。Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，它基于内存计算的大数据并行计算框架，能够显著提高大数据环境下数据处理的实时性，同时保证高容错性和高可伸缩性。Spark MLlib：提供常见的机器学习（ML）功能的程序库，包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据导入等额外的支持功能。批处理：Spark可以处理大规模的数据集，并提供了丰富的数据处理和转换功能，适用于各种批处理任务，如数据清洗、ETL、数据分析等。
python基于Spark的共享单车数据存储系统的设计与实现flask-django-php-nodejs
QQ_511008285的博客
03-26 1086
共享单车数据存储管理工作向来都是社会上不可或缺的一部分，然而多年以来人们大都习惯使用传统方法，即人工来完成共享单车数据存储的管理，但是这种方法存在着工作效率低以及保密性差的问题，同时还会生成大量的文本和数据，在检索数据时极大不便。
Spark项目实战，详细操作图文详解（基于Spark MLlib的鸢尾花聚类项目实战、基于Spark GraphX的航班飞行网图分析）
weixin_45440484的博客
05-08 4595
Spark项目实战，图文教程详解释，小白可上手 1）基于MLlib的鸢尾花聚类项目实战 2）基于GraphX的航班飞行网图分析
spark-shell 没响应
03-24
### 解决 Spark-Shell 无响应问题 Spark-Shell 是一种交互式的 Scala REPL（Read-Eval-Print Loop），它允许用户通过命令行界面与 Apache Spark 进行交互。当遇到 Spark-Shell 无响应的情况时，可能的原因涉及资源分配不足、配置错误或其他环境因素。 以下是可能导致此问题的一些常见原因及其解决方案： #### 资源不足 如果主机内存交换频繁发生，则可能是由于操作系统虚拟内存设置不当或可用物理内存不足引起的[^2]。这种情况下可以尝试以下方法来优化： - 减少 `vm.swappiness` 参数值以降低磁盘交换频率。 - 增加主机上的物理 RAM 容量。 - 配置健康测试阈值和窗口大小参数 (`Host Memory Swapping Thresholds`, `Host Memory Swapping Check Window`) 来监控并调整系统行为。 #### Executor 故障 在 Spark 中，Executor 是集群中的节点之一，负责执行作业的一个分区（即数据块）。如果某个 Executor 失败或者无法正常工作，可能会导致整个应用程序停滞不前[^1]。因此需要确认是否有任何 Executors 报错日志，并采取相应措施修复它们。 #### 社区支持与文档查阅 对于像 PayPal 这样特定领域内的应用需求来说，深入理解其独特社区背景非常重要[^3]。这有助于找到针对该平台定制化版本中存在的潜在 bug 或者性能瓶颈所在之处。 最后附上一段简单的代码用于启动 spark shell 并提交一个小任务作为验证是否恢复正常运行状态的例子: ```scala // 启动 Spark Shell 并加载默认配置文件 val conf = new org.apache.spark.SparkConf().setAppName("TestApp").setMaster("local[*]") val sc = new org.apache.spark.SparkContext(conf) // 创建 RDD 和简单操作 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val distData = sc.parallelize(data) println(distData.reduce((a,b)=>a+b)) ```
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