ubuntu@adserver:/usr/local/spark/conf$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh ubuntu@adserver:/usr/local/spark/conf$ vi spark-env.sh 编辑spark-env.sh文件(vim ./conf/spark-env.sh),在第一行添加以下配置信息: 代码语言:text AI代码解释
Spark核心概念:介绍Spark的基本架构、RDD(弹性分布式数据集)、DataFrame和Dataset等核心概念。 Spark编程模型:详细解释Spark的编程模型,包括转换(transformations)和动作(actions)的操作,以及惰性执行和容错机制。 Python API:展示如何使用Python API进行Spark编程,包括创建RDD、DataFrame和Dataset,以及执行各种计算任务。 Spark...
ziyulin@xmu.edu.cn 主页: http://dblab.xmu.edu.cn/post/linziyu 第第4 章 RDD 编程 ((PPT 版本号: 2019 年春季学期) 温馨提示:编辑幻灯片母版,可以修改每页 PPT 的厦大校徽和底部文字 《《Spark 编程基础(Python 版)》 教材官网: http://dblab.xmu.edu.cn/post/spark-python/ 扫一扫访问教材官网 ...
1.shuffle是spark对于重新分布数据的机制,因此数据能在partitions上进行不同的分组. 2.Shuffle包含在executors和machines上的数据复制,使得shuffle成为一个复杂的和昂贵的操作. Shuffle是一种代价很高的操作,因为它涉及:磁盘I/O,数据序列化和网络I/O。为了组织Shuffle的数据,Spark创建了多个Map任务来组织数据,并创建一...
Spark与Hadoop的比较 《Spark编程基础(Python版)》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@ 2.1.1 Spark简介 •Spark最初由美国加州大学伯克利分校 (UC Berkeley)的 AMP实验室于2009年开发,是基于内存计算的大数据并行 计算框架,可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程 序 •2013年Spark加入Apache孵化器项目后...
Spark基于DAG的任务调度执行机制,要优于MapReduce的迭代执行机制 对比缺点: 表达能力有限 磁盘I/O开销大 延迟高 spark与hadoop的统一部署:可以在YARN上统一部署各个计算框架。 第二章 Spark的设计与运行原理 Spark:发展、特点 Spark最初由美国加州大学伯克利分校的AMP实验室于2009年开发,是基于内存计算的大数据并行计算...
课程资源:(林子雨)Spark编程基础(Python版)_哔哩哔哩_bilibili 第1章 大数据技术概述(8节) 第三次信息化浪潮:以物联网、云计算、大数据为标志 (一)大数据 大数据时代到来的原因: 技术支撑:存储设备(价格下降)、CPU计算能力(多核CPU)、网络带宽(单机不能够完成海量数据的存储和处理,借助网络分布式的集群运算) ...
Spark编程模型:详细解释Spark的编程模型,包括转换(transformations)和动作(actions)的操作,以及惰性执行和容错机制。 Python API:展示如何使用Python API进行Spark编程,包括创建RDD、DataFrame和Dataset,以及执行各种计算任务。 Spark SQL:介绍如何使用Spark SQL进行数据查询和分析,包括DataFrame API和SQL DSL的使用。
本课程由国内高校知名大数据教师厦门大学林子雨老师主讲,由厦门大学数据库实验室团队提供配套课程服务。本课程属于“进阶级”大数据课程,需要读者已经学习过大数据导论课