Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。...Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。...（基于内存） Spark使用Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX成功解决了大数据领域中，离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等最重要的任务和问题...Spark除了一站式的特点之外，另外一个最重要的特点，就是基于内存进行计算，从而让它的速度可以达到MapReduce、Hive的数倍甚至数十倍！...Spark同时也获得了多个世界顶级IT厂商的支持，包括IBM、Intel等。 1.png
Spark 整体介绍 Spark 是一个大数据运算框架，使用了DAG调度程序,比基于Hadoop MapReduce 运行速度提高了100倍以上 Spark 是一个通用框架，对于不同的运行场景都提供了对于的解决方案... Spark 支持 Scala，Java，Python及R语言的快速编写 Spark 角色分为 HMaster，Worker俩种角色,Spark 启动命令为 Spark-Submit...Scala编写Spark Spark对Scala的支持最好，Spark是用Scala语言开发的，所以Spark中包含了很多Scala...Java的Spark接口函数才能实现相应的功能，编写Spark的任务会比用Scala编写的程序臃肿吃力很多。 ...Spark 本地调试 在真正部署到Spark集群之前，Spark任务可以在本地Local模型下进行调试，对Spark的本地模式只需要设置为.Local() 即可，把输入输出路径指定就可以了
目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。...Spark集群。...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可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。...Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。
节点 2.1 Driver Spark 驱动器节点，用于执行 Spark 任务中的 main 方法，负责实际代码的执行工作。Driver 在 Spark 作业执行时主要负责： 1....3.2 Apache Mesos Mesos也是一个强大的分布式资源管理框架，是以与Linux内核同样的原则而创建的，允许多种不同的框架部署在其上 3.3 Hadoop Yarn Hadoop生态下的统一资源管理机制...任务调度 Driver会根据用户程序准备任务，并向Executor分发任务，在这儿有几个Spark的概念需要先介绍一下： Job：以Action算子为界，遇到一个Action方法就触发一个Job Stage...思考 Spark 为什么快？ 内存及线程 Spark 四大特性 Spark 主要进程 Spark 底层的通信框架是什么？...spark rdd 对于的map/reduce的excetor 执行器个数 spark rdd 的默认分片 spark 闭包 spark windows spark 共享变量
RDD 介绍 RDD 弹性分布式数据集 弹性：具有容错性，在节点故障导致丢失或者分区损坏，可以进行重新计算数据 分布式: 数据分布式存储，分布式计算(分布式执行...中关于RDD的介绍： 1....: Spark 的交互式客户端，启动那一刻就开始执行任务，一般不用这种执行方式。...Spark的执行逻辑： Spark执行操作是通过RDD进行管理的，RDD保存的不是真实数据，而是一个任务代理，里面记录了数据的执行逻辑，类似PipeLine；并且...综上所述，MapReduce与Spark的明显区别在于： 1. MapReduce 计算流程会执行多次，而Spark只会执行一次 2.
DataSet是在Spark1.6中添加的新的接口。它集中了RDD的优点（强类型和可以用强大lambda函数）以及Spark SQL优化的执行引擎。...SparkSql 与Hive的整合 Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据 Spark SQL自己也可创建元数据库，并不一定要依赖hive创建元数据库...，所以不需要一定启动hive，只要有元数据库，Spark SQL就可以使用。...然而因为Hive有很多依赖包，所以这些依赖包没有包含在默认的Spark包里面。如果Hive依赖的包能在classpath找到，Spark将会自动加载它们。...当没有配置hive-site.xml时，Spark会自动在当前应用目录创建metastore_db和创建由spark.sql.warehouse.dir配置的目录，如果没有配置，默认是当前应用目录下的spark-warehouse
Smack 是用 Java编 写的XMPP客户端代码库，是 spark 的核心 开源界总是有许多有趣的东东，这三个合起来就是一个完整的XMPP IM 实现。...OpenFire ——服务器端 Spark——客户端 Smack——XMPP 传输协议的实现 三者都是基于Java 语言的实现，其中XMPP是一个协议，协议是需要实现的，Smack起到的就是这样的一个作用...Spark 提供了客户端一个基本的实现，并提出了一个很好的插件架构，这对于开发者来说不能不说是一个福音。...OpenFire官方 官方介绍： http://www.igniterealtime.org/index.jsp 官方下载： http://www.igniterealtime.org/downloads
上面两篇大部分介绍的都是理论知识，希望看到前两篇的都读读。读一遍 不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。 RDD的两种类型操作 有哪两种操作呢？...Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 1. map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射，转换成一个新的RDD。...Spark将在每个元素上调用toString方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录。...在Scala中，还支持隐式转换为Writable的类型（Spark包括了基本类型的转换，例如Int、Double、String等等)。
Spark SQL核心—Catalyst查询编译器 Spark SQL的核心是一个叫做Catalyst的查询编译器，它将用户程序中的SQL/Dataset/DataFrame经过一系列操作，最终转化为Spark...经过上述的一整个流程，就完成了从用户编写的SQL语句（或DataFrame/Dataset），到Spark内部RDD的具体操作逻辑的转化。...参考: https://blog.51cto.com/9269309/1845525 *** 8. thriftserver 的优势 spark-shell、spark-sql 都是是一个独立的 spark...注意 spark sql 可以跨数据源进行join，例如hdfs与mysql里表内容join Spark SQL运行可以不用hive，只要你连接到hive的metastore就可以 2....Spark de shuffer 机制? 俩中shuffer机制： 1.2 普通机制的Hash shuffle 原理/之后 合并机制的Hash Shuffle 原理
这两种区别 ： 正如我们上面所说Spark 有高效的容错性，正式由于这种依赖关系所形成的,通过血缘图我们可以获取足够的信息来重新进行计算和恢复丢失数据分区的数据，提高性能。...但是Spark还提供了数据检查节点和记录日志，用于持久化数据RDD，减少追寻数据到最开始的RDD中。 3....阶段进行划分 Spark在运行过程中，是分析各个阶段的RDD形成DAG操作，在通过分析各个RDD之间的依赖关系来决定如何划分阶段。
1. spark-submit介绍 spark-submit脚本通常位于/usr/local/spark/bin目录下，可以用which spark-submit来查看它所在的位置，spark-submit...2. spark-submit参数 spark-submit脚本使用时有很多启动参数，启动参数说明如下： Parameters Description Demo –master 集群master的URL...--conf spark.cores.max=2 –num-executors 该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。...这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。建议：Spark作业的默认task数量多一点。...是可以的，此时可以充分地利用Spark集群的资源。
概要 Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算，无法满足实时性要求较高的业务需求，例如实时推荐，实时网站性能分析等，流式计算可以解决这些问题，spark Streaming...作为spark的五大核心组件之一，spark Streaming原生地支持多种数据源的接入，而且可以与Spark MLLib、Graphx结合起来使用，具有高吞吐量，容错机制， Spark流是对于...Spark Streaming接收到实时数据流同时将其划分为分批，这些数据的分批将会被Spark的引擎所处理从而生成同样按批次形式的最终流。 ...还是由Spark Core的计算引擎来实现的。Spark Streaming对Spark Core进行了一层封装，隐藏了细节，然后对开发人员提供了方便易用的高层次的API。 ...Spark与Spark Streaming区别 Spark处理的是批量的数据（离线数据），Spark Streaming实际上处理并不是像Strom一样来一条处理一条数据，而是对接的外部数据流之后按照时间切分
Spark UI是反映一个Spark作业执行情况的web页面, 用户可以通过Spark UI观察Spark作业的执行状态, 分析可能存在的问题.。...本文会介绍Spark UI的相关内容和常用的分析方法, 帮助大家更快看懂Spark究竟是如何执行代码以及通过Spark UI定位常见的作业问题.以一个常见的Spark任务为例, Spark UI如图:图片后续文章将从下面...7个模块依次介绍。...信息Spark UI (5) - Executors页面6SQL使用Spark-SQL时出现, 展示SQL解析信息Spark UI (6) - SQL页面7Debug错误诊断信息及不同类型Executor...的时间线图Spark UI (7) - Debug页面（待编写）
除了这些比较具有里程碑的重要功能外，Spark 2.3 还有以下几个重要的更新： 引入 DataSource v2 APIs [SPARK-15689, SPARK-20928] 矢量化的 ORC reader...[SPARK-16060] Spark History Server v2 with K-V store [SPARK-18085] 基于 Structured Streaming 的机器学习管道API...模型 [SPARK-13030, SPARK-22346, SPARK-23037] MLlib 增强 [SPARK-21866, SPARK-3181, SPARK-21087, SPARK-20199...] Spark SQL 增强 [SPARK-21485, SPARK-21975, SPARK-20331, SPARK-22510, SPARK-20236] 这篇文章将简单地介绍上面一些高级功能和改进...Spark 2.3 提供了两种类型的 Pandas UDF：标量和组合 map。来自 Two Sigma 的 Li Jin 在之前的一篇博客中通过四个例子介绍了如何使用 Pandas UDF。
在前面的文章已经确认过眼神了，这次当然是正式介绍。...图五:RDD可以重复被使用的 接下来的是介绍的存储和运行过程，RDD的存储有点像我们的hdfs中的block一样。...有了这部分信息，我们其实可以了解一下spark中的作业运行机制，spark快速计算也是得益于数据存放在内存，也就是说我们的parttion是在内存存储和进行转换的。...最后一段注释其实是说spark调度的时候是基于这些rdd实现的方法去调度的，更具体一点就是spark调度的时候会帮我们划分stage和生成调度Graph，有需要的话也可以自己去实现rdd的。...Spark上面注释很详细，很值得对揣摩几次的。
我们学习Spark首先要知道Spark是什么 image.png 这段内容呢，是老师从官网上摘抄下来的，Spark是一个快速的统一的大数据处理引擎 Spark是开源的集群计算系统，针对快速的数据分析 那最后这一段它说的是...他是一个资源管理调度的一个框架，我们Hadoop的MapReduce可以跑在上面，那我们新学习的Spark也是可以跑在上面 YARN的主节点叫什么？
有些基础用法就不详细介绍，有疑问的伙伴互相交流。...一.RDD的介绍 RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合...在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。 4.一个Partitioner，即RDD的分片函数。...当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。...这种设计让Spark更加有效率地运行。
Apache Spark社区刚刚发布了1.5版本,大家一定想知道这个版本的主要变化,这篇文章告诉你答案。...主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM,这样可以避免JVM GC带来的性能损失。...Spark 1.4以前的版本中spark.sql.codegen, spark.sql.unsafe.enabled等几个参数在1.5版本里面合并成spark.sql.tungsten.enabled并默认为...Spark的这个新的聚合函数实现方法和Impala里面非常类似。...由于Parquet升级到1.7,原来的一个重要bug被修复,所以Spark SQL的Filter Pushdown默认改为开启状态(spark.sql.parquet.filterPushdown=true
Apache Spark社区刚刚发布了1.5版本，大家一定想知道这个版本的主要变化，这篇文章告诉你答案。...主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM，这样可以避免JVM GC带来的性能损失。...Spark 1.4以前的版本中spark.sql.codegen, spark.sql.unsafe.enabled等几个参数在1.5版本里面合并成spark.sql.tungsten.enabled并默认为...Spark的这个新的聚合函数实现方法和Impala里面非常类似。...由于Parquet升级到1.7，原来的一个重要bug被修复，所以Spark SQL的Filter Pushdown默认改为开启状态（spark.sql.parquet.filterPushdown=true
下面加米谷学院就来带大家一起看看Hadoop与Spark有哪些区别？ ? 在Hadoop和Spark上，总有人会问这两者谁更好的问题。...事实上，在设计之初，Hadoop和Spark是为了实现在同一个团队内的协同运行，并非要分出谁优谁劣。Hadoop与Spark之间，各有各的优势与劣势，大家共同运用起来才能更好的完成大数据的处理。...而Spark，经常被大家称作是用于数据大规模处理的快速通用引擎，Spark的内存处理技术使得大批量数据的实时处理任务能够更快的计算完成，还能够实现数据批量处理。...在数据处理过程中，Spark能够使用内存，还能使用磁盘，而MapReduce是完完全全基于磁盘的，MapReduce使用的持久存储，然而Spark使用的是弹性分布式数据集（RDDS），这两个在容错性性上也有不同的表现...Hadoop与Spark有哪些区别呢？在大数据技术过程中，Hadoop和Spark都可以基于海量数据处理做出自己应有的贡献。这两个结合起来，在大数据离线处理和大数据实时在线处理上都有不错的表现。
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