module12 spark

最新推荐文章于 2025-04-18 17:34:40 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41130372/article/details/85265786
本文深入探讨了Spark中的核心概念RDD（弹性分布式数据集）及其操作特性，包括窄依赖与宽依赖的区别，如map、flatMap、sample、union、distinct、reduceByKey等算子的应用。同时解析了Spark的执行模型，涵盖DAG（有向无环图）、Shuffle过程、YARN资源分配框架及集群管理等方面的知识。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

rdd 弹性分布式数据集
dag 有向无环图

join 具有相同的列
uion 具有相同数据结构

join groupBy filter
连接分组过滤
相同k 分组
yarn 资源分配框架

spark执行模型

shuffle 迁移数据 join by
洗牌 基于拉，而不是推
写入磁盘 拉数据

计算少量数据

上亿数据

集群管理器 cluster manager
worker node 懒加载
driver active
yarn的7%
yarn独占一核
每个执行器最好在五个内核一下

*集群面试题

rdd不会丢失

广播是只读的 累加器

数据倾斜

算子op
map flatMap sample union（窄依赖）

distinct reduceByKey combineByKey intersection

groupByKey() join(宽依赖)

巴卫大人
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spark的python环境及No module问题（超详细）
大柳的博客
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启动hive出现 ls: 无法访问/opt/module/spark/lib/spark-assembly-*.jar: 没有那个文件或目录
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spark--环境配置
xiangminghan的博客
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下载网址 https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.4/ 链接：https://pan.baidu.com/s/1BC8HRX5i-4smWKKhEj0W4g 提取码：ap5h 1.解压安装包 [root@bigdata101 software]# tar -zxvf spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/module/ 2.进入spark的conf里面重命名：spark文件名 [root@bigdata101 m
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12-12 1130
usr/local/spark/bin/spark-class:行71: /usr/lib/jvm/default-java/bin/java: 没有那个文件或目录
SPARK运行环境
m0_51192710的博客
05-03 1176
spark可以运行在常见的集群环境之下。
Spark入门基础知识
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spark汇总
wusuoweiieq的博客
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集群资源管理者：Master单机资源管理者：Worker。
spark-3.4.1-bin-hadoop3.tgz - Spark 3.4.1 安装包(内置了Hadoop 3)
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qzs@master:~$ rsync -av /opt/module/spark-standalone work1:/opt/module/spark-standalone sending incremental file list rsync: [Receiver] mkdir "/opt/module/spark-standalone" failed: Permission denied (13) rsync error: error in file IO (code 11) at main.c(791) [Receiver=3.2.7]
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### 企业架构设计方法论详解（豪华版）
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内容概要：该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论，涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状，包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系，明确了企业架构设计的重要性。接着，阐述了新版企业架构总体框架（CSG-EAF 2.0）的形成过程，强调其融合了传统架构设计（TOGAF）和领域驱动设计（DDD）的优势，以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流，细化业务能力、流程和对象，确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则，确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面，提出了分层解耦和服务化的设计原则，以提高灵活性和响应速度。最后，技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计，确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群：适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师，特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标：①帮助企业和组织梳理业务流程，优化业务能力，实现战略目标；②指导数据管理和应用开发，确保数据的一致性和应用的高效性；③为技术选型和系统部署提供科学依据，确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议：此资源内容详尽，涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中，结合实际案例进行理解和实践，重点关注各架构模块之间的关联和协同，以便更好地应用于实际工作中。
基于Python+Django的旅游景点及路线推荐系统：协同过滤与机器学习的应用
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如何使用Python和Django框架构建一个旅游景点及路线推荐系统。系统不仅实现了常见的登录、查看景点信息、搜索景点、评论评分等功能，还特别引入了四种推荐算法——热门推荐（基于评分）、随机推荐、猜你喜欢（基于协同过滤）以及类似推荐（基于地点）。作者深入探讨了每种推荐算法的具体实现方法和技术细节，如利用Django ORM进行高效查询、使用geopy库计算地理距离、优化协同过滤算法等。此外，文中还提到了一些实用技巧，如通过记录用户的登录位置来提高首次推荐的准确性，以及使用Django Admin快速搭建管理员后台。 适合人群：对Web开发感兴趣的开发者，尤其是熟悉Python和Django框架的技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解推荐系统实现机制并应用于实际项目的开发者。通过学习本文，读者能够掌握如何结合多种推荐算法提升用户体验，同时了解如何优化系统性能。 其他说明：作者强调推荐系统的设计不仅要考虑算法的有效性，还要兼顾用户的实际需求和体验。未来计划进一步改进系统，加入更多个性化元素，如实时用户画像等。
【Matlab语音处理】独立分量分析 Independent Component Analysis.zip
08-23
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系， 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系，在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号，而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征，本文利用独立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案，并进行了详细的仿真实验。 此外，我们还进行了进一步的研究，探索了其他可能的ICA应用领域，如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用，我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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No module named 'SparkApi'
03-08
### Python 中 `no module named 'SparkApi'` 的解决方案 当遇到错误提示 `No module named 'SparkApi'` 时，这通常意味着当前环境中未找到该模块。以下是几种可能的原因及对应的解决方法： #### 1. 检查拼写和名称准确性 确认所需导入的模块名是否正确无误。有时开发者可能会混淆大小写或存在其他字符差异。 #### 2. 安装缺失的包 如果确实缺少 Spark API 相关的支持库，则需通过 pip 或 conda 来安装它。然而值得注意的是，“SparkApi”并不是标准命名的空间，在官方文档或其他可靠资源中查找确切的名字非常重要[^3]。 对于 Anaconda 用户来说，建议优先考虑使用 Conda 渠道来获取软件包而不是 Pip，因为前者更擅长处理依赖关系并能更好地兼容整个生态系统内的组件版本匹配问题[^2]。 ```bash # 使用pip安装(假设已知具体项目) pip install some-spark-api-package-name # 对于Anaconda环境下的推荐做法 conda install -c conda-forge pyspark # 这里以pyspark为例，实际应替换为目标API的具体分发版 ``` #### 3. 设置环境变量 某些特定的服务接口可能需要设置额外的配置项才能正常工作。例如，科大讯飞语音合成服务就要求定义相应的 API key 环境变量以便验证身份访问权限。 ```python import os os.environ['IFLYTEK_SPARK_API_KEY'] = 'your_api_key_here' ``` #### 4. 验证虚拟环境激活状态 确保正在使用的解释器处于正确的开发环境下运行；如果不是的话，请先切换至目标环境再尝试重新加载程序逻辑部分。 ```bash source activate your_conda_env_name # 如果是Conda环境 workon your_virtualenv_name # 若基于virtualenv工具创建的工作区则采用此命令形式之一 ``` #### 5. 更新现有安装件 有时候旧版本可能存在不兼容的情况或是内部Bug引起异常行为表现，适时升级可以解决问题所在。 ```bash pip install --upgrade some-spark-related-package ```
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