在早期版本的Spark中，shuffle过程没有磁盘读写操作，是纯内存操作，后来发现效率较低，且极易引发OOME，较新版本的Shuffle操作都加入了磁盘读写进行了改进。 1、未经优化的HashShuffleManager：上一个stage中每一个task会对下一个stage的每一个task写一份数 ...
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2020-02-20 20:29:21
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1、Spark组件之间使用RPC机制进行通信。RPC的客户端在本地编写并调用业务接口，接口在本地通过RPC框架的动态代理机制生成一个对应的实现类，在这个实现类中完成soket通信、远程调用等功能的逻辑包装，而在RPC的服务端既编写业务接口也编写了具体的业务实现类，通过RPC框架以接口的方式暴露出来， ...
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2020-02-20 20:17:31
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1、spark的一大特性就是基于内存计算，Driver只保存任务的宏观性的元数据，数据量较小，且在执行过程中基本不变，不做重点分析，而真正的计算任务Task分布在各个Executor中，其中的内存数据量大，且会随着计算的进行会发生实时变化，所以Executor的内存管理才分析的重点。 2、在执行Sp ...
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2020-02-20 19:53:27
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Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小(大数据库架构中这是是否考虑使用Spark的重要因素)。 1、Spark的核心是什么? RDD是Spark的基本抽象,是 ...
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2020-02-20 17:10:10
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https://blog.csdn.net/weixin_43087634/article/details/84398036 2、什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。 3、RDD和DataFrame的区别 Da ...
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2020-02-20 09:59:48
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一、相关知识回顾 分布式文件存储 信息源： 购买信息元（对海量数据清洗） 自营提供（限于大公司） 爬虫、抓包 信息格式：文件、文本、sql、json 分布式计算 离线批处理 MapReduce spark 实时数据流 storm spark Sqoop数据迁移：hdfs mysql flume数据上 ...
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2020-02-19 10:28:03
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spark核心概念 我们之前介绍了spark的核心RDD，它是spark操作的基本单元。但是对于spark集群来说你还需要它的其它概念，比如我们操作RDD的时候，资源由谁来管理、任务由谁来执行等等。 + + + + + + + + + 东西有点多，我们可以梳理一下。假设我们有一个应用程序：appli ...
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2020-02-18 23:23:35
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package com.gong import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object MyScalaWorldCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //参数检测 if(args.l ...
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2020-02-18 18:56:10
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ss java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/api/java/function/Function2 at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method) at java.lang.Cla ...
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2020-02-18 15:05:25
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Spark Streaming源码流程解析。 [toc] 写在前面 以下是我自己梳理了一遍Spark Streaming程序运行的流程，过程可能有点细、有点乱。 大家可以一边看我写的流程、一边跟着步骤点进去看源码，这样就不会太乱了。 跟着源码走一遍以后，对Spark Streaming的理解也就很清 ...
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2020-02-18 11:15:09
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