Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源
SparkStreaming实时消费kafka数据,结合redis实时统计pv,uv,结果保存到mysql。
RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性的分布式数据集,又称Spark core,它代表一个只读的、不可变、可分区,里面的元素可分布式并行计算的数据集。RDD是一个很
聊聊Spark的分区机制,以及通过spark.default.parallelism谈Spark并行度
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此S
Spark是典型的Master/Slave架构,集群主要包括以下4个组件:
Driver:Spark框架中的驱动器,运行用户编写Application 的main()函数。类比于MapReduce的M
Spark闭包 | driver & executor程序代码执行 ==> 编写的Spark程序代码,运行在driver端还是executor端呢?
在利用Spark处理数据时,如果数据量不大,那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景。但是当数据量大的时候,就需要做一定的参数配置调整和优化,以保证业务的安全、稳定的运行。并且在实际优化中,
对于Spark开发人员来说,一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件?当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定,在这里给出一些建议
Apache Spark是一种快速、通用、可扩展、可容错的、基于内存迭代计算的大数据分析引擎。首先强调一点, Spark目前是一个处理数据的计算引擎, 不做存储。首先咱们通过一张图来看看目前Spark
spark streaming是基于微批处理的流式计算引擎,通常是利用spark core或者spark core与spark sql一起来处理数据。在企业实时处理架构中,通常将spark strea