Apache Spark 凭借其高性能、易用性和强大的功能,成为企业和开发者进行大数据处理的优选工具。通过对 Spark 关键组件,如 RDD、DataFrame 和 Spark SQL 的理解,用户能够快速上手并实现复杂的数据处理任务。掌握 Spark 的设计与实现,对于每个数据工程师和科学家而言,都是一项重要的技能。 随着大数据技术的发展,深入理解...
Spark是用Scala程序设计语言编写而成,运行于Java虚拟机(JVM)环境之上。目前支持如下程序设计语言编写Spark应用: • Scala • Java • Python • Clojure • R 1. 2. 3. 4. 5. Spark生态系统 除了Spark核心API之外,Spark生态系统中还包括其他附加库,可以在大数据分析和机器学习领域提供更多的能力。 这些...
Apache Spark 的范围仅限于它自己的工具,包括 Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming。Spark Core 提供了 Apache Spark 的大部分数据处理。Spark SQL支持额外的数据抽象层,开发人员可以通过它构建结构化和半结构化数据。Spark Streaming 利用 Spark Core 的调度服务来执行流分析。 Apache Hadoop 的范围要广泛...
更新:为org.apache.spark.storage添加DEBUG日志。 16/02/01 12:14:07 INFO CoarseGrainedExecutorBackend: Got assigned task 3029 16/02/01 12:14:07 INFO Executor: Running task 115.0 in stage 9.0 (TID 3029) 16/02/01 12:14:07 DEBUG Executor: Task 3029's epoch is 1 16/02/01 12:14:07 DEB...
以Spark 为例: JavaSparkContext spark = new JavaSparkContext( new SparkConf().setJars("...").setSparkHome...); JavaRDD<String> file = spark.textFile("hdfs://..."); // step1 JavaRDD<String> words = file.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { public...
拖拖拉拉写了很久的书《大数据处理框架Apache Spark设计与实现》终于出版了。书的内容是以Apache Spark为主,系统总结了大数据处理框架的一些基本问题、设计原理、实现方案、以及性能和可靠性。相比之前在github上写的 《SparkInternals》,内容更完善专业深入,书中大概有
《大数据处理框架Apache Spark设计与实现》 这本书很好,值得 一看 相关电子版参考学习: https://pan.baidu.com/s/1mH-6AHJ_G3f0z7SLr9g5Ow?pwd=9bkr 可以购买纸质版支持一下作者,交流学习,侵删
虽然它并没有覆盖spark的所有方面(如structured-api、streaming),但现有内容已足以让人受益匪浅了。知识类信息的书籍,有几点非常重要:内容精准(错误尽量少),编排合理(知识结构),系统完整、彼此关联、能够互相印证(体系很重要),篇幅要收住(尤其不要大篇幅贴代码)。尤其第三点,极其重要。对于猎奇者来说,看什么都无...
近年来,以Apache Spark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。本书以Apache Spark框架为核心,总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用,以及相关的性能和可靠性问题。本书分9章,主要包含四部分内容。第一部分大数据处理框架的基础知识(第1～2章):介绍大数据处理框架的基本概念、系...
其实Spark 之前还尝试了一种称为 TreeBroadcast 的机制,详情可以见技术报告Performance and Scalability of Broadcast in Spark。 更深入点,broadcast 可以用多播协议来做,不过多播使用 UDP,不是可靠的,仍然需要应用层的设计一些可靠性保障机制。