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Spark计算引擎：Spark数据处理模式详解

Spark作为大数据领域受到广泛青睐的一代框架，一方面是相比前代框架Hadoop在计算性能上有了明显的提升，另一方面则是来自于Spark在数据处理上，同时支持批处理与流处理，能够满足更多场景下的需求。...今天我们就来具体讲一讲Spark的批处理和流处理两种数据处理模式。 1328642_12dc_4.jpg 从定义上来说，Apache Spark可以理解为一种包含流处理能力的批处理框架。...Spark批处理模式与MapReduce不同，Spark的数据处理工作全部在内存中进行，只在一开始将数据读入内存，以及将最终结果持久存储时需要与存储层交互，所有中间态的处理结果均存储在内存中。...Spark流处理模式 Spark的流处理能力是由Spark Streaming实现的。...Spark在数据处理上，兼具批处理和流处理的能力，对于大部分企业需求来说，这就足够使用了。这也是Spark现在的市场地位的由来，甚至相比于真正的实时流处理引擎Storm显得更受到青睐。

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2021年大数据Spark（二十六）：SparkSQL数据处理分析

---- SparkSQL数据处理分析在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后，提供两种方式分析处理数据，正如前面案例【词频统计...比如机器学习相关特征数据处理，习惯使用DSL编程；比如数据仓库中数据ETL和报表分析，习惯使用SQL编程。无论哪种方式，都是相通的，必须灵活使用掌握。

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《Spark大数据处理》—— 读后总结

前几章工作机制

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海量数据处理方案

少量数据处理方案对于在内存中可以一次性快速处理的少量数据，我们有很多方式对数据进行处理。...海量数据处理的核心思想基于海量数据处理面临的上述两个问题，我们可以很容易想到一些对于海量数据进行处理的方案：不必把数据一次性加载到内存中，而是通过分批处理的方式，把外存中的数据加载到内存中进行处理；...海量数据处理的一些常见案例及对应处理方案排序问题案例：给 10 GB 的订单文件进行排序，排序条件是订单的总金额。首先需要判断，当前内存中能否一次性处理这 10 GB 的文件？...接下来，我们需要将这 10 个各自有序的 1 GB 小文件合并成一个大的 10 GB 的有序文件；这里的处理思路也非常简单，我们可以从每个小文件中取最小的一个值，放入内存中 size 为 10 的数组中...总结对于海量数据处理问题，在实际情况中，我们可以先考虑单机内存足够处理的情况下需要采用何种方式；当我们找到单机内存充足情况的处理方案以后，再通过一些海量数据的通用处理手段，例如：外存分批读取、分片、

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【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理之入门介绍

在这个Apache Spark文章系列的第一部分中，我们将了解到什么是Spark，它与典型的MapReduce解决方案的比较以及它如何为大数据处理提供了一套完整的工具。...Hadoop和Spark Hadoop这项大数据处理技术大概已有十年历史，而且被看做是首选的大数据集合处理的解决方案。...数据处理流程中的每一步都需要一个Map阶段和一个Reduce阶段，而且如果要利用这一解决方案，需要将所有用例都转换成MapReduce模式。...另外Hadoop解决方案中通常会包含难以安装和管理的集群。而且为了处理不同的大数据用例，还需要集成多种不同的工具（如用于机器学习的Mahout和流数据处理的Storm）。...他们可以让大的输入数据集的集群拷贝中的节点更加高效。下面的代码片段展示了如何使用广播变量。

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大数据开发：Spark数据处理核心架构

一方面是由于Spark在不断地完善，更适用于现阶段的大数据处理；另一方面则是因为Spark确实在大数据处理上表现出了强大的优势。...快速，是指Spark在大数据计算当中所体现出来的性能优势，同样的运算过程，Spark相对于早期的Hadoop，能够做到计算速度提升10-100倍，在面对时效性要求更高的数据处理任务上，Spark有压倒性的优势...、GraphX用于图计算、Spark Streaming用于流数据处理。...Spark将系统作为一个大一统的软件栈，大数据处理各个场景、各种需求都能在这里找到相应的解决方案，这也是Spark受到越来越多的企业和开发者青睐的原因。...当系统收到数据处理请求，计算层会把数据从数据库、列式存储（数仓）中拉去到Spark中进行分布式计算。

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图解大数据 | 流式数据处理-Spark Streaming

Streaming解读 [cc3d0835ded721bd7a6a45fd4fb4c8a0.png] 1）Spark Streaming简介 Spark Streaming是Spark核心API的一个扩展...2）Spark Streaming特点 [2236f1ead3ebe98e2a9d7eeb25a9330a.png] Spark Streaming有下述一些特点：易用：Spark Streaming...易整合到Spark体系中：Spark Streaming可以在Spark上运行，并且还允许重复使用相同的代码进行批处理。也就是说，实时处理可以与离线处理相结合，实现交互式的查询操作。...简单来说，Streaming的Window Operations是Spark提供的一组窗口操作，通过滑动窗口的技术，对大规模数据的增量更新进行统计分析，即定时进行一段时间内的数据处理。...3.Spark Streaming应用代码示例我们先来看一看一个简单的 Spark Streaming 程序的样子。

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大数据开发：Spark SQL数据处理模块

Spark SQL作为Spark当中的结构化数据处理模块，在数据价值挖掘的环节上，备受重用。自Spark SQL出现之后，坊间甚至时有传言，Spark SQL将取代Hive，足见业内对其的推崇。...今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Spark SQL数据处理模块。...Spark SQL简介 Spark SQL，整体来说，还是具备比较多的优势的，比如数据兼容、组件扩展、性能优化—— 数据兼容：可从Hive表、外部数据库（JDBC）、RDD、Parquet 文件、JSON...Tungsten 优化：由 Spark 自己管理内存而不是 JVM，避免了 JVM GC 带来的性能损失。...关于大数据开发学习，Spark SQL数据处理模块，以上就为大家做了简单的介绍了。Spark框架在大数据生态当中的重要地位，决定了我们在学习当中也应当付出相应程度的努力，由浅入深，逐步深入。

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Apache Spark大数据处理 - 性能分析（实例）

在我们开始处理真实数据之前，了解Spark如何在集群中移动我们的数据，以及这与性能之间的关系是很有用的。Spark无法同时在内存中保存整个数据集，因此必须将数据写入驱动器或通过网络传递。...解决方案上述两个问题的最简单解决方案是增加用于计算的分区数量。这将减少向单个分区倾斜的影响，并允许更好地匹配cpu的调度。...Spark开发人员在改进Spark提供的自动优化方面做了大量工作，特别是Dataset groupBy函数将在可能的情况下自动执行map-side减少。...然而，仍有必要检查执行图和统计数据，以减少未发生的大洗牌。在实践中为了分割数据，我们将添加一个列，该列将开始日期转换为一周中的一天、工作日，然后添加一个布尔列，以确定这一天是周末还是周末。...在新的解决方案中，Spark仍然将CSVs加载到69个分区中，但是它可以跳过shuffle阶段，认识到它可以基于密钥分割现有的分区，然后直接将数据写入到parquet文件中。

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Spark App 血缘解析方案

目前线上的 Spark App 任务支持 Spark 2.3、Spark 3.1 两个版本，并且支持 python2/3、 java、scala 类型，运行平台各自支持 yarn 和 k8s, 血缘的收集机制需要考虑适配所有上述所有任务...通过分析 spark3 和 spark2 的任务的历史 event log 发现，spark2 的 event log 没有完整的 hive表相关的元信息，而 spark3 则在各种读取算子例如 FileSourceScanExec...基于spline的血缘解析方案 3.1 spline 原理 spline （Spark Lineage）是一个免费基于 Apache 2.0 协议开源的 Spark 血缘收集系统。...可能的解决方案是遇到 LogicalRDD 算子的时候通过解析 RDD的 dependency 关系查找血缘信息。 2....Spark APP 的血缘准确率。

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图解大数据 | Spark DataframeSQL大数据处理分析

能够更方便的操作数据集，而且因为其底层是通过 Spark SQL 的 Catalyst优化器生成优化后的执行代码，所以其执行速度会更快。...共用 Spark SQL 库，三者共享同样的代码优化、生成以及执行流程，所以 SQL，DataFrame，datasets 的入口都是 SQLContext。...[92d961df79fdedb11e19351acf3e9593.png] 2）Alias Alias操作主要是对spark Dataframe的字段进行重命名操作。...[bca0566d7c6d7956d3c4591800d611eb.png] 14）First first可以取出spark Dataframe的第1条数据记录并返回。...[fd578f082fec944d8cd958c2f7212180.png] 4.Spark SQL 操作《更多资料 → 数据科学工具速查 | Spark使用指南(SQL版)》 1）通过SQL对数据进行操作

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【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理第二部分：Spark SQL

在Apache Spark文章系列的前一篇文章中，我们学习了什么是Apache Spark框架，以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。...Spark SQL，作为Apache Spark大数据框架的一部分，主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。...Spark大数据处理框架目前最新的版本是上个月发布的Spark 1.3。这一版本之前，Spark SQL模块一直处于“Alpha”状态，现在该团队已经从Spark SQL库上将这一标签移除。...Spark Streaming库是任何一个组织的整体数据处理和管理生命周期中另外一个重要的组成部分，因为流数据处理可为我们提供对系统的实时观察。...这对于欺诈检测、在线交易系统、事件处理解决方案等用例来说至关重要。

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【推荐系统算法实战】 Spark ：大数据处理框架

Spark 简介 http://spark.apache.org/ https://github.com/to-be-architect/spark 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce...技术相比，Spark有如下优势： Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求....也是处理大数据、云计算、通信的技术解决方案。...因此，Spark包括三种不同类型的集群部署方式，包括standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN。...复制为 spark-env.sh 修改 slave 文件，将 work 的 hostname 输入：修改spark-env.sh文件，添加如下配置：将配置好的Spark文件拷贝到其他节点上 Spark

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Spark-大规模数据处理计算引擎

当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的...而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。通用 Spark提供了统一的解决方案。...Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。兼容性 Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。...此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。四、 Spark适用场景我们大致把Spark的用例分为两类：数据科学应用和数据处理应用。...2、数据处理应用工程师定义为使用 Spark 开发生产环境中的数据处理应用的软件开发者，通过对接Spark的API实现对处理的处理和转换等任务。

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Apache Spark深度解析：大数据处理的利器

前言说到大数据处理，你第一个想到的是什么？Hadoop？没错！但今天咱们聊的这个家伙，可能比Hadoop更让人兴奋——Apache Spark。这玩意儿到底有多厉害？...什么是Apache SparkApache Spark是一个开源的大数据处理框架，2009年诞生于加州大学伯克利分校的AMPLab。...使用广播变量对于小表Join大表的场景，可以把小表广播到所有节点，避免Shuffle操作。...解决方案：- 增加executor内存- 调整分区数- 优化数据结构数据倾斜某些key的数据量特别大，导致个别task运行时间很长。可以通过加盐、预聚合等方式解决。...总结Apache Spark确实是个好东西，但它不是银弹。选择技术方案的时候，还是要根据具体场景来决定。

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数据处理日常之Spark-Stage与Shuffle

Spark Stage, DAG(Directed Acyclic Graph) Spark 划分 Stage 的依据是其根据提交的 Job 生成的 DAG，在离散数学中我们学到了一个有向无环图(Directed...对于我们组所使用的日志数据处理，主要还是集中在有向树复杂度的逻辑拓扑。 PS: 有向树一定是有向无环图，有向无环图不一定都是有向树。...调度器，进而分配至 Task调度器如果在编写 Spark 项目时，仅仅做了 transformation 但并未提交 action，这时候 Spark Would do nothing！.../servlet/mobile#issue/SPARK-6377) ，但截至目前 Spark-2.3.2，依旧是我上述的结论但是实际上 Spark SQL 已经有了一个动态调整 Partition 数量的功能代码...，Spark 正在不断新增各种优化算法，来降低这部分的开销。

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2021年大数据Spark（三十一）：Spark On Hive

---- Spark On Hive Spark SQL模块从发展来说，从Apache Hive框架而来，发展历程：Hive（MapReduce）-> Shark (Hive on Spark) ->...http://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-hive-tables.html spark-sql中集成Hive SparkSQL集成Hive...使用sparksql操作hive /export/server/spark/bin/spark-sql --master local[2] --conf spark.sql.shuffle.partitions...spark-hive_2.11 ${spark.version} </...._ //查看有哪些表 spark.sql("show tables").show() //创建表 spark.sql("CREATE

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Apache Flink vs Apache Spark：数据处理的详细比较

导读深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。...Flink具有容错性、可扩展性，并提供强大的数据处理能力来满足各种用例。 Apache Spark 是一种多功能的开源数据处理框架，可为批处理、机器学习和图形处理提供一体化解决方案。...与Flink一样，Spark具有容错性、可扩展性并提供高性能数据处理。Spark的多功能性使其适用于广泛的应用程序和行业。...数据分区：Flink和Spark都利用数据分区技术来提高并行度并优化数据处理任务期间的资源利用率。...图处理：如果您的用例涉及图处理，Spark 的GraphX库可为大规模图计算提供强大而灵活的解决方案。Flink则有Gelly用于图形处理，但与GraphX相比，它的成熟度较低。

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Spark的常用算子大总结

创建一个1-10数组的RDD，将所有元素2形成新的RDD （1）创建 scala> var source = sc.parallelize(1 to 10) source: org.apache.spark.rdd.RDD..., 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) （3）将所有元素2 scala> val mapadd = source.map(_ * 2) mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD...2.mapPartition()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原RDD中分区的数据才能释放，可能导致OOM。...（1）创建 scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 4) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD...2.需求：创建一个RDD，对每个元素进行打印（1）创建一个RDD scala> var rdd = sc.makeRDD(1 to 5,2) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD

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Spark的常用算子大总结

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