如今spark特别火，相信作为程序员的你也难以抵挡spark的魅力，俗话说万事开头难，学习spark需要一些准备工作，首先就是要搭建学习测试环境，spark非常人性化，一个简单的测试环境，只需要下载安装包...如果有条件，可以搭建一个集群，建议用docker来搭建，方便省时间。闲话就不多说了，直接进入主题。...另外一点区别是，窄依赖的转换可以在集群的一个节点中完成，免去IO开销，而宽依赖的数据，来自所有的父partition，这就可能产生大量IO，所以宽依赖比窄依赖更加耗费资源。...wordCounts，累加每个元组 val wordCounts = wordTuple.reduceByKey((x,y)=>x+y) 第五步：发生动作(action)，保存文件 wordCount.saveAsTextFile...了解了RDD之后，很多操作和原理就更好懂一点，由于时间原因就不多说了，大家晚安。
Spark编程模型 Spark提供了多种编程接口，包括Scala、Java、Python和R等。其中，Scala是Spark的主要开发语言，并且拥有最完整的功能支持。...wordCountRDD: RDD[(String, Int)] = wordsRDD.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) wordCountRDD.saveAsTextFile...最后，使用saveAsTextFile方法将结果保存到输出文件中。 4. Spark在机器学习中的应用 除了数据处理，Spark在机器学习领域也有广泛的应用。...6.2 挑战 内存管理：由于Spark大量使用内存来加速计算，因此有效管理内存成为一个挑战。合理设置内存分配和调优参数，以充分利用可用资源并避免内存溢出是一个关键问题。...学习曲线：对于初学者来说，掌握Spark的概念和编程模型可能需要一定的学习曲线。熟悉RDD、转换操作和动作操作等概念，以及正确使用Spark的API和工具，需要一定的时间和实践。
Spark 目前是 Apache 基金会的顶级项目， 全世界有大量的优秀工程师是 Spark 的 committer， 并且世界上很多顶级的 IT 公司都在大规模地使用Spark。..., 1)).reduceByKey(_ + _).saveAsTextFile("hdfs://xxx") 图 4 列举了 Spark 和 MapReduce 作为数据处理引擎的一些对比。...值得一提的是关于数据处理的规模，Spark 在诞生后，社区里有很多质疑 Spark 处理数据规模的声音，随后官方给出了对于一 PB 数据排序的实验，并且处理时间打破了当时的记录。...但我们也不能忽视，在实际生产过程中，我们面对的不是一个程序或者一个任务，在同一个集群，如果有很多的 Spark 程序没有得到很好的优化，会浪费大量的内存，从而让一些程序需要排队等待，在这种情况下，Spark...RDD 中的信息进行数据的重新计算，会耗费一定的资源。
配置 spark 环境变量 我这里用的Spark版本 spark-2.3.1-bin-hadoop2.6.tgz 1....解压并配置SPARK_HOME ? ?...partition length = %d"%(lines.getNumPartitions())) result.foreach(lambda x:print(x)) result.saveAsTextFile...对象，那么通过 py4j 最终在 JVM 中会创建 scala 的 SparkContext 对象及后期对象的调用、在 JVM 中数据处理消息的日志会返回到 python 进程中、如果在代码中会回收大量结果数据到...这样在python进程和JVM进程之间就有大量通信。 ? python开发spark，需要进行大量的进程间的通信，如果通信量过大，会出现“socket write error”错误。
("/wang/a.txt"); //读取hdfs上的文件 scala> tf.count(); res0: Long = 3 scala> tf.flatMap(_.split("\\s+")).saveAsTextFile...//保存到hdfs上 map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("/out003"); scala> tf.flatMap(_.split("\\s+"))....//格式化以后保存到hdfs上 map((_,1)).reduceByKey(_+_). val str=kv._1+"\t"+kv._2; str; }).saveAsTextFile("/out004...2：standalone模式下master的地址为：spark://ip:7077。 3：在开中，大量使用spart-submit方式提交，以便于真实环境的测试。...4：无论是何种模式，都可以操作hdfs上的文件，只要能访问到，都可以通过saveAsTextFile的方式保存数据到hdfs上。
Spark 目前是 Apache 基金会的顶级项目， 全世界有大量的优秀工程师是 Spark 的 committer， 并且世界上很多顶级的 IT 公司都在大规模地使用Spark。..., 1)).reduceByKey(_ + _).saveAsTextFile("hdfs://xxx") 图 4 列举了 Spark 和 MapReduce 作为数据处理引擎的一些对比。...值得一提的是关于数据处理的规模，Spark 在诞生后，社区里有很多质疑 Spark 处理数据规模的声音，随后官方给出了对于一 PB 数据排序的实验，并且处理时间打破了当时的记录。...但我们也不能忽视，在实际生产过程中，我们面对的不是一个程序或者一个任务，在同一个集群，如果有很多的 Spark 程序没有得到很好的优化，会浪费大量的内存，从而让一些程序需要排队等待，在这种情况下，Spark...图 4 关于最后一点容错性，MapReduce 中每一步操作的结果都会被存入磁盘，在计算出现错误时可以很好的从磁盘进行恢复；Spark 则需要根据 RDD 中的信息进行数据的重新计算，会耗费一定的资源。
星火认知大模型的核心思想是通过对大量的语料进行训练和学习，从而使其具备理解和回答问题的能力。该模型可以应用于多个领域，如智能客服、智能问答系统、智能助手等。...：https://gitee.com/Tinywan_admin/spark.chatgpt.tinywan.com 获取代码 方便大家直接可以使用，尽管只有一个文件也就打包到码云了，方便下载和调试。...1.0.2) - Locking psr/http-message (1.1) - Locking psr/log (1.1.4) - Locking textalk/websocket (1.6.3...util-errorhandler (1.0.1) - Downloading phrity/net-uri (1.3.0) - Downloading textalk/websocket (1.6.3...archive - Installing phrity/net-uri (1.3.0): Extracting archive - Installing textalk/websocket (1.6.3
将分布在远程集群上的doubleNumbers RDD的数据拉取到本地 // 这种方式，一般不建议使用，因为如果rdd中的数据量比较大的话，比如超过1万条 // 那么性能会比较差，因为要从远程走大量的网络传输...java版本 private static void saveAsTextFile() { // 创建SparkConf和JavaSparkContext SparkConf conf = new...SparkConf().setAppName("saveAsTextFile"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); //...("hdfs://spark1:9000/double_number.txt"); // 关闭JavaSparkContext sc.close(); } 查看Hadoop fs -ls...("hdfs://spark1:9000/double_number.txt") } countByKey java版本 private static void countByKey() { //
还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有action触发的时候才会真正执行，其实不仅是Spark RDD，在Spark其他组件如...像我们常用的算子map、flatMap、filter都是transformation算子，而collect、count、saveAsTextFile、countByKey、foreach则为action...咱们来假设一种情况：假如Spark中transformation直接触发Spark任务！那么会产生什么结果呢？ 1....导致map执行完了要立即输出，数据也必然要落地（内存和磁盘） 2. map任务的生成、调度、执行，以及彼此之间的rpc通信等等，当牵扯到大量任务、大数据量时，会很影响性能 看到这两点是不是很容易联想到...对于分布式任务，如果存在聚合操作的话往往都是要进行shuffle的 2．相对于reduceByKey，groupByKey没有预先聚合，而是直接将相同key的value进行分组然后再聚合造成shuffle耗费严重
还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有action触发的时候才会真正执行，其实不仅是Spark RDD，在Spark其他组件如...像我们常用的算子map、flatMap、filter都是transformation算子，而collect、count、saveAsTextFile、countByKey、foreach则为action...但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？咱们来假设一种情况：假如Spark中transformation直接触发Spark任务！...导致map执行完了要立即输出，数据也必然要落地（内存和磁盘） 2. map任务的生成、调度、执行，以及彼此之间的rpc通信等等，当牵扯到大量任务、大数据量时，会很影响性能 看到这两点是不是很容易联想到...对于分布式任务，如果存在聚合操作的话往往都是要进行shuffle的 2．相对于reduceByKey，groupByKey没有预先聚合，而是直接将相同key的value进行分组然后再聚合造成shuffle耗费严重
learn from 从0开始学大数据（极客时间） Spark 拥有更快的执行速度 更友好的编程接口 迅速抢占 MapReduce 的市场份额，成为主流的大数据计算框架 val textFile...Value> 的结构 .reduceByKey(_ + _) // 相同的 Key 进行统计，统计方式是对 Value 求和，(_ + _) counts.saveAsTextFile...面向过程的大数据计算 Spark 将大规模数据集合抽象成一个 RDD 对象，然后在这个 RDD 上进行各种计算处理，得到一个新的 RDD，继续计算处理，直到得到最后的结果数据。...Spark 可以理解成是面向对象的大数据计算。...在进行 Spark 编程的时候，思考的是一个 RDD 对象需要经过什么样的操作，转换成另一个 RDD 对象 RDD 上定义的函数分两种 转换（transformation）函数，返回值还是 RDD 执行
1、GC对Spark性能影响的原理图解 ? ...如果在Task执行期间发生大量的Full GC，那么说明年轻代的Eden区域给的空间不够大，可以通过一下方式进行调优： （1）降低Cache操作占用的内存比例，给Eden等区域更多的内存空间； ...13、Spark Streaming基本工作原理图解 ? ...Receiver,即接收多个数据源； 基于HDFS文件的数据源是没有Receiver的； （2）DStream中所有计算都是由output操作触发的，如print()、foreachRDD()、saveAsTextFile...UI上batch处理时间调节相应参数，batch处理时间必须小于batch interval时间； 14、Receiver和cpu core分配说明图解 ?
挂接到本地文件系统 上面通过 bin/hdfs 工具的方式访问 HDFS 有两个弊端： 不如直接使用 ls, mkdir, cp 等命令操作本地文件系统方便； 每次执行都需要重新启动 Java 虚拟机，启动时间长...，开发过程中可能存在大量临时访问，影响工作效率。...rdd2 = rdd1.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ _) scala> rdd2.saveAsTextFile...5 Scala 开发环境搭建 如果要开发正式的应用，一个好用的构建工具是必须的，不然光是管理 jar 包繁琐依赖就会耗费大量时间，另外，各个版本的 scala 运行时库可能不兼容，支持多目标版本编译也需要专业工具支持才行...flatMap(line => line.split(" ")) .map(x => (x, 1)) .reduceByKey(_ _) .saveAsTextFile
第三方开发者贡献了大量的代码，活跃度非常高。2014年，Spark以飞快的速度称为了Apache的顶级项目。...2015年~，Spark在国内IT行业变得愈发火爆，大量的公司开始重点部署或者使用Spark来替代MapReduce、Hive、Storm等传统的大数据计算框架。...3.通用Spark提供了Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技术组件，可以一站式地完成大数据领域的离线批处理、交互式查询...MapReduce：Scala：sc.textFile("/user/root/a.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile...2.性能问题稳定性方面，由于代码质量问题，Spark长时间运行会经常出错，在架构方面，由于大量数据被缓存在RAM中，Java回收垃圾缓慢的情况严重，导致Spark性能不稳定，在复杂场景中SQL的性能甚至不如现有的
3.读取速度： 如果您按顺序读取文件，需要时间N。但是，如果文件分为10个块分布在10个节点之间，您可以在N/10的时间内获取其内容！因为每个节点都可以并行读取块。...文章中没有提到网络通信所花费的时间。但即使文件很大，这部分时间只是一个很小的部分。...Apache Spark基础知识 Apache Spark是一个用于操作和转换大量数据的平台。其关键思想是，Apache Spark的工作节点在多个节点上运行，并将中间结果存储在内存中。...3.保存结果：最后，使用counts.saveAsTextFile("hdfs://words_count.txt")将计算结果保存到HDFS中的words_count.txt文件中。...因此，Spark将代码传输到远程机器，执行计算，并返回结果。如果有足够多的工作节点，可以处理以TB甚至ZB为单位的大量数据。
学习和使用一段时间的spark， 对spark的总结一下，希望对大家有用，不介绍怎么使用， 只从设计上谈谈。 spark解决了什么问题？...大量的磁盘网络IO。 一个mapreduce只能计算一个结果，不能迭代计算。 必须是前一个mapreduce的输出文件作为下一个输出。...spark就是解决mapreduce的慢的， spark是内存计算， 将数据加载到内存中计算， 所有速度快。 spark也有map reduce概念。 进行迭代计算。...但是对于长时间迭代型应用来说，随着迭代的进行，RDDs之间的血缘关系会越来越长，一旦在后续迭代过程中出错，则需要通过非常长的血缘关系去重建，势必影响性能。.... // 转换数据类型 tuple reduceByKey(_ + _). // 基于key进行 value 相加 coalesce(1). // 修改分区数 saveAsTextFile
1)).reduceByKey(_ + _,1) //控制台打印 result.collect().foreach(println _) //保存 result.saveAsTextFile...9), ("Scala", 13), ("Go", 11))) val result = data.partitionBy(new MyPartitioner) result.saveAsTextFile...import org.apache.spark.streaming....是框架提供的上一次的值 def updateFunction(currValues: Seq[Int], preValue: Option[Int]): Option[Int] = { //当前时间段内的数据...val currValueSum = currValues.sum //当前时间段以前的数据 val oldValueSum = preValue.getOrElse(0)
输入的RDD: 典型如KafkaRDD、JDBCRDD 转换的RDD: 如MapPartitionsRDD RDD的处理流程: 以如下代码为例: sc.textFile("abc.log").map().saveAsTextFile...("") 1. textFile 会构建出一个NewHadoopRDD 2. map函数运行后会构建出一个MapPartitionsRDD 3. saveAsTextFile触发了实际流程代码的执行 所以...NewHadoopRDD则会略多些，因为属于数据源，读取文件，假设读取文件的buffer是1M，那么最多也就是partitionNum*1M 数据在内存里 saveAsTextFile也是一样的，往HDFS...groupBy是分组之后再聚合，分组这个过程会有大量的shuffle，key相同的value需要到同一台机器上计算。...由于数据是分散在多态机器上的，需要shuffle到一起机器上，需要通过网络传输，而且发现都是大量的1进行累加，所以groupBy效率很低。
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
