Spark学习笔记（整理中）

Spark服务启动、作业执行及相关要点
最新推荐文章于 2025-12-01 23:14:35 发布
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博客介绍了Spark服务启动过程、作业启动执行过程，还对相关服务进行分析，同时提及了Spark的常用参数和常用算子等信息技术相关内容。
Spark算子执行流程详解之二
wl044090432的博客
03-02 2708
4.count() def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum 计算数据总量，每个分区各自计算自己的总数，然后汇总到driver端，driver端再把每个分区的总数相加统计出对应rdd的数据量，其流程如下：    5.countApprox( timeou
spark笔记整理文档
01-18
本篇笔记将深入探讨Spark的核心概念、架构设计以及实际应用，旨在帮助读者全面理解并掌握Spark。 1. Spark概述： Spark最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发，其设计理念是提供一个快速、通用且可扩展的大数据处理...
地统计执行流程
GIS点滴
03-11 926
昨天简单介绍了地统计模块的概念以及应用领域，今天来介绍一下地统计的执行流程。由之前的内容我们知道地统计是用来分析和预测与时空或空间相关的一种统计方式。因此，我们将地统计工作简单归纳为以下三个步骤。 步骤一 对数据进行检查和预处理。这一步骤ArcGIS中用到的主要工具为地统计工具条下的探索数据工具，该工具中有直方图、正态QQ图、Voronoi图、趋势分析、半变异函数/协方差云、常规QQ图和交叉协方差...
Spark 的学习笔记
weixin_45866849的博客
12-30 3786
Apache Spark 是一个快速的，多用途的集群计算系统。它提供了 Java，Scala，Python 和 R 的高级 API，以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎，它还支持一组丰富的高级工具，包括使用 SQL 处理结构化数据的 Spark SQL，用于机器学习的 MLlib，用于图计算的 GraphX，以及 Spark Streaming。Spark官网下载。
【Spark】Spark学习笔记
长相忆兮长相忆的专栏
04-03 902
1. Scala基础 2. Spark基础
Spark 简介笔记整理
yang灬仔
10-08 533
1 Spark设计目的 设计的目的就是能快速处理多种场景下的大数据问题，能高效挖掘大数据中的价值，从而为业务发展提供决策支持。 2 Spark特点 Spark特点: 1．轻量级快速处理 Spark通过减少磁盘IO来达到性能的提升，它们将中间处理数据全部放到了内存中。 Spark使用了RDD（Resilient Distributed Datasets）数据抽象，这允许它可以在内存中存储数...
spark学习笔记
qq_37023928的博客
05-04 764
学习本地链接：H:\迁移文件\大数据资料\牛牛学堂大数据24期\06-Spark安装部署到高级-10天
spark笔记
小小晓晓阳的博客
03-29 1100
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎；Spark提供内存计算，将计算结果直接放在内存中，减少了迭代计算的IO开销，有更高效的运算效率。1.1 Spark核心模块1.2 基本概念：弹性分布式数据集的简称，分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模(可以看作一个不可变的分布式对象集合)：有向无环图的简称，反映RDD之间的依赖关系：是运行在工作节点（WorkerNode）的一个进程，负责运行Task：用户编写的Spark应用程序：运行在Executor上的工作单元。
CSS学习笔记整理
bfbshs_ddd的博客
12-16 1995
整理过去的CSS学习笔记。CSS 即 层叠样式表/CSS样式表/级联样式表，也是标记语言， 用于设置HTML页面中的文本内容（字体、大小、对齐方式等）、图片的外形（宽高、边框样式、边距）以及版面的布局和外观显示样式
三万字，Spark学习笔记
zdy0_2004的专栏
02-21 739
https://mp.weixin.qq.com/s/uoeyA09NacA5mzpKpX3neA Spark 基础 Spark特性 Spark使用简练优雅的Scala语言编写，基于Scala提供了交互式编程体验，同时提供多种方便易用的API。Spark遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的设计理念，逐渐形成了一套完整的生态系统（包括 Spark提供内存计算框架、SQL即席查询（Spark SQL）、流式计算（Spark Streaming）、机器学习（MLlib）、图计算（Graph X）等），S..
Spark-Core学习知识笔记整理
03-01
Spark-Core文档是本人经三年总结笔记汇总而来，对于自我学习Spark核心基础知识非常方便，资料中例举完善，内容丰富。具体目录如下： 目录 第一章 Spark简介与计算模型 3 1 What is Spark 3 2 Spark简介 3 3 Spark...
精选资源
spark笔记整理，2022年3月16日
03-16
本笔记整理主要涵盖了2022年3月16日的学习内容，旨在深入理解和掌握Spark的核心概念和功能。 Spark的核心理念是内存计算，它通过将数据存储在内存中，从而减少了磁盘I/O，提高了数据处理速度。这一特性使得Spark比...
深入Spark核心：Shuffle全剖析与实战指南
weixin_41870061的博客
12-01 608
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。
Linux单机部署spark
hahai_的博客
12-01 97
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。
外卖霸王餐用户画像标签系统：Spark SQL批处理+Kafka流处理混合计算
12-01 745
吃喝不愁APP的“霸王餐”频道每天产生千万级订单事件，需在分钟级完成用户画像标签更新，支撑“千人千面”发券、风控反薅、商家补贴结算三大场景。技术选型：Spark SQL做小时级批处理补全历史，Kafka+Flink做秒级流处理修正最新状态，混合计算结果统一落入HBase，对外提供毫秒级查询。本文著作权归吃喝不愁app开发者团队，转载请注明出处！
spark standalone模式HA部署，任务失败重提测试
weixin_62206215的博客
12-01 318
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。
spark3版本和java17版本不兼容导致的报错解决方法
hahai_的博客
12-01 301
摘要：Spark 3与Java 17不兼容会导致"java.lang.IllegalAccessError"错误，原因是Java 17的模块系统限制了Spark对sun.nio.ch等内部API的访问。解决方法是在VM options中添加--add-opens参数，开放java.base模块中的多个内部包（如java.lang、java.nio、sun.nio.ch等）给未命名模块访问。具体操作路径为：Edit Configuration → Modify options → Add
九、Spark基础环境实战（下）
pale_moonlight的博客
12-01 156
println("命令列表:") println(" add [事项] - 添加待办事项")println(" delete [序号] - 删除指定待办事项")println(s"已添加: ${input(1)}")println(" list - 查看所有待办事项")println("=== 待办事项管理器 ===")println("请输入有效的数字序号")println("待办事项:")println("未知命令，请重试")println("没有待办事项")println("无效的序号")
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）
最新发布
12-01
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）内容概要：本文档介绍了基于DQN（深度Q网络）算法的无人机在三维城市空间中的航线规划方法，结合PyTorch框架和CUDA加速实现Python代码编程。该方案利用深度强化学习技术，使无人机能够在复杂的城市环境中自主学习最优飞行路径，有效避开障碍物并实现高效导航。文中涵盖了算法设计、环境建模、奖励机制设定、神经网络结构搭建及训练过程等关键技术细节，并通过仿真实验验证了方法的有效性和鲁棒性。此外，文档还提及相关路径规划、强化学习及其他科研领域的多种算法与应用场景。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，熟悉强化学习或路径规划方向的研究生、科研人员及从事无人机导航、智能交通等领域开发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于三维城市环境下无人机自动避障与路径优化；②为深度强化学习在实际工程中的落地提供参考案例；③帮助读者掌握DQN算法在连续状态空间中的建模与实现技巧； 阅读建议：建议读者结合提供的代码资源进行实践操作，重点关注DQN网络结构设计、状态-动作空间定义以及奖励函数的构建逻辑，同时可对比其他路径规划算法（如A*、RRT、PSO等）以加深理解。
史上最全Spark笔记整理
由于文档标题和描述中提到的是“spark笔记整理文档”，因此上述知识点围绕 Spark 主题进行了详细说明。至于“压缩包子文件的文件名称列表”中提到的“史上最全笔记——作者：张富刚”，由于无法查阅具体的文件内容，...
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