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Spark贡献者陈超详解Spark精髓

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简介:
本文由Spark社区活跃贡献者陈超撰写,深入浅出地解析了Apache Spark的核心技术与设计理念,帮助读者全面理解Spark框架的精妙之处。 课程介绍:深入浅出Spark 课程大纲: 1. Spark生态系统概述 2. Scala简述与示例 3. Spark编程模型 4. Spark容错处理 5. Spark任务调度简介

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  • SparkSpark
    优质
    本文由Spark社区活跃贡献者陈超撰写,深入浅出地解析了Apache Spark的核心技术与设计理念,帮助读者全面理解Spark框架的精妙之处。 课程介绍:深入浅出Spark 课程大纲: 1. Spark生态系统概述 2. Scala简述与示例 3. Spark编程模型 4. Spark容错处理 5. Spark任务调度简介
  • Spark Hive UDF示例
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    本文章详细介绍了在Apache Spark与Hive集成中编写和使用用户定义函数(UDF)的方法,并提供了多个示例来帮助开发者理解和应用这些技术。 Spark Hive UDF示例 建立项目并执行命令 `mvn clean package`。 将生成的 jar 文件 `spark-hive-udf-1.0.0-SNAPSHOT.jar` 复制到边缘节点的临时目录中: ```shell cp target/spark-hive-udf-1.0.0-SNAPSHOT.jar tmp ``` 使用提供的 jar 包启动 Spark Shell: ```shell spark-shell --master yarn --jars tmp/spark-hive-udf-1.0.0-SNAPSHOT.jar ``` 在 Spark SQL 中创建一个名为 `uppercase` 的函数并列出该函数: ```sql spark.sql(CREATE OR REPLACE FUNCTION uppercase AS com.ranga.spark.hive.udf.UpperCaseUDF USING JAR tmp/spark-hive-udf-1.0.0-SNAPSHOT.jar) ```
  • Hadoop和Spark的安装
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    本教程详细介绍了如何在计算机系统中安装两个流行的分布式处理框架——Hadoop和Spark。适合初学者快速上手大数据技术。 这是我在CentOS7上安装Hadoop单机版和Spark单机版的详细步骤,所有内容都是经过验证确保可以使用后才记录下来的笔记。此外还有一些关于CentOS7的操作介绍,例如NFS共享文件、SSH无秘登录等详细的步骤,并且每个部分我都做了详尽的说明以保证能够顺利实现。
  • Spark面试题-2019版
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    《Spark面试题详解-2019版》是一本全面解析Spark技术面试中常见问题的专业书籍,涵盖Spark核心概念、编程技巧及实际案例,旨在帮助读者深入理解与掌握大数据处理框架Spark。 Spark面试题全解-2019最新版面试题史上最全
  • MapReduce和Spark的Shuffle原理
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    本文深入解析了大数据处理中两个关键技术框架——MapReduce与Spark的Shuffle机制,探讨两者在数据重分布及合并过程中的异同。 Shuffle 的本义是洗牌或混洗,即将一组有规则的数据尽量转换为无规律的状态,越随机越好。而在 MapReduce 中的 Shuffle 则更像是洗牌过程的逆向操作,即把一组无序数据整理成具有一定规则的形式。 为什么 MapReduce 计算模型需要包含 Shuffle 过程呢?我们知道,在这个计算框架中通常包括两个关键阶段:Map(映射)和 Reduce(规约)。其中,Map 负责对输入的数据进行过滤与分发;而 Reduce 则负责汇总并处理由 Map 阶段输出的结果。Reduce 的数据来源正是来自 Map 输出的内容。为了使这些中间结果能够被正确地传递给后续的计算任务,在从 Map 输出到 Reduce 输入的过程中,需要通过 Shuffle 来完成必要的重组和整理工作。 因此,可以将整个从映射阶段向规约阶段过渡的过程统称为 Shuffle 过程。Shuffle 机制确保了数据在不同处理节点之间的高效传输与合理分配。
  • Spark 1.4.1 中的RDD算子
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    本文章详细解析Apache Spark 1.4.1版本中的RDD(弹性分布式数据集)算子,涵盖常用变换和动作操作,并提供示例代码。 本段落将详细描述RDD算子的执行流程,并附上相应的执行流程图。首先介绍RDD的基本概念及其在分布式计算框架中的作用,然后深入探讨常见的转换(Transformation)与行动(Action)操作。 1. **创建RDD**:通过读取文件、集合或调用其他Spark函数来初始化一个RDD。 2. **数据分片**:每个分区代表原始输入的一个片段。这些数据会被切分成多个小块,以便在集群的不同节点上并行处理。 3. **转换操作(Transformation)执行**: 这些是懒惰计算的操作,意味着它们不会立即执行而是返回一个新的RDD对象。常见的例子包括`map`, `filter`, 和 `reduceByKey`等函数。 4. **行动操作(Action)触发**:当一个action被调用时,整个依赖图开始从最底层的RDD向上构建并执行所有必要的转换步骤直到到达这个action点。这一步骤会将结果输出到外部系统如HDFS或者直接返回给应用程序。 流程图概述如下: - 开始 - 创建初始RDD - 数据分片(切分成小块) - 应用转换操作,形成依赖关系链 - 直至遇到行动操作开始执行计算任务 - 结果输出或传递回应用 通过这种方式,Spark能够高效地管理大规模数据集的处理流程。
  • Spark操作之aggregate与aggregateByKey
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    本文详细解析了Apache Spark中的aggregate和aggregateByKey操作,深入探讨其工作原理及应用场景,帮助读者掌握高效的数据处理技巧。 本段落主要介绍了Spark操作中的aggregate和aggregateByKey,并通过示例代码进行了详细讲解。内容对学习或工作中使用这些功能具有参考价值,希望需要的朋友能从中受益。
  • Cookie和Session(掌握
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    本文深入浅出地解析了Web开发中不可或缺的Cookie与Session技术,帮助读者全面理解并熟练运用二者的核心机制。 本段落将详细讲解登录机制,并深入探讨cookie与session的区别及联系。从浅入深、由表及里地剖析这些概念,帮助读者全面理解它们的工作原理,最终达到融会贯通的效果。
  • Spark远程调试IDEA步骤
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    本文详细介绍了如何在使用IntelliJ IDEA开发时进行Spark远程调试,包括配置设置和操作步骤。适合开发者参考学习。 远程调试Spark是指在集群上运行的Spark项目出现问题,并且这些问题无法通过本地重现解决的情况下,使用远程调试的方法来逐步追踪代码的过程。以下是进行这种操作的具体步骤: 第一步:将jar包拷贝到集群master节点。首先需要把你的Spark项目的源码打包成一个可执行的jar文件,然后把这个jar文件上传至运行着Spark集群的主服务器上。 第二步:在Idea中设置远程调试环境信息。接下来,在IntelliJ IDEA(简称Idea)里创建一个新的配置项用于连接到你的远程开发环境。你需要指定远端机器的具体IP地址和所要使用的监听端口号来建立这一连接。 第三步:启动Spark项目进行调试准备。在集群环境中运行你想要进行调试的Spark应用程序,并且加入相应的参数以支持远程调试功能,如-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8888等命令行选项。这些设置允许JVM接收来自外部IDE的连接请求并暂停执行直到接收到信号。 第四步:开始在Idea中进行实际的远程调试操作。最后,你需要启动IntelliJ IDEA中的调试模式,并设定好断点以追踪代码运行流程。一旦达到你所指定的位置,程序将停止执行等待进一步的操作指令。 其中一些关键参数包括: - -Xdebug用于激活Java虚拟机(JVM)上的调试功能。 - -Xrunjdwp用来配置JDWP实现的选项,它支持多种子设置如传输方式、监听端口以及服务模式等。transport=dt_socket表示使用套接字作为通信协议;address=8888意味着在指定的网络端口上等待连接请求;server=y则表明当前JVM处于被调试程序的角色;suspend=y指示启动时暂停执行直至IDE建立链接。 通过上述步骤,你可以有效地对运行于远程服务器上的Spark应用程序进行诊断,并且能够更快地定位和修复代码中存在的问题。这种方法极大地提高了开发效率并简化了复杂环境下的故障排除流程。此外,在某些情况下还可以直接修改Spark的配置文件(如conf/spark-env.sh)来自动启用调试模式,例如添加类似export SPARK_JAVA_OPTS+=-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8888这样的指令。 远程调试功能对于处理分布式系统中的复杂问题非常有用,并且是Spark项目开发中不可或缺的工具之一。
  • Spark 实践全
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    《Spark 实践全解》是一本深入浅出解析Apache Spark技术的书籍,书中通过大量实践案例全面介绍Spark在大数据处理领域的应用。 Spark 应用实践分享