前言：由于最近对spark的运行流程非常感兴趣，所以阅读了《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书。通过这本书的学习，了解了spark的核心技术、实际应用场景以及性能优化的方法。本文旨在记录和分享下spark运行的基本流程。一、spark的基础组件及其概念1.ClusterManager在S

一、RDD基本介绍1、为什么需要RDD没有RDD之前：1.MR:只提供了map和reduce的API,而且编写麻烦,运行效率低!---早淘汰了!2.使用Python/Scala/Java的本地集合:但是只能完成本地单机版的,如果要实现分布式的,---很困难!  所以需要有一个分布式的数据抽象,也就是用该抽象,可

说明这一章主要包括对于sparksql概念的介绍，sparksql的特点，sparksql用到的数据类型，DataFrame的基础方法等。概念SparkSQL是Spark用于处理结构化数据的模块。诞生由于MapReduce这种计算模型的执行效率较慢，rdd原生代码较为复杂，所以引入了SparkSQL应运而生。它可以将sql转换为

目录Spark的哪些算子会有shuffle过程?Spark有了RDD，为什么还要有Dataform和DataSet?Spark的RDD、DataFrame、DataSet、DataStream区别?Spark的Job、Stage、Task分别介绍下，如何划分?Application、job、Stage、task之间的关系Stage内部逻辑为什么要根据宽依赖划分Stage?

Spark快速入门系列Spark的概述什么是Spark？Spark的主要特点Spark的主要组件Spark安装Spark三种运行模式SparkStandalone架构SparkStandalone的两种提交方式SparkOnYARN架构RDD算子转化算子行动算子SparkRDDRDD的创建从对象集合创建RDD从外部存储创建RDDSparkS

Spark概述ApacheSpark是一个开源的集群计算框架，以其快速、易用、通用和高度可扩展性而著称。Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python和R，并提供了丰富的库，如SparkSQL、MLlib、GraphX和SparkStreaming。Spark的主要特点快速：Spark通过在内存中存储中间数据，

1.简述Spark运行时并行度的设置？在Spark中，“并行度”（Parallelism）通常指的是作业中同时执行的任务数量。这个数量决定了在任何给定时间可以有多少任务并发运行，进而影响作业的执行效率和资源利用。以下是设置Spark运行时并行度的一些关键点：默认并行度：如果没有明确设置，Spa

SparkRDD弹性分布式数据集原理与代码实例讲解1.背景介绍在大数据处理领域，ApacheSpark已成为最受欢迎的框架之一。其核心组件之一是弹性分布式数据集（ResilientDistributedDataset，简称RDD）。RDD是Spark的基础抽象，提供了对大规模数据集的容错和并行处理能力。本文将

系列文章目录1-RDD的基本介绍（了解）2-如何构建RDD（熟悉）3-RDD的相关算子(案例详解)(掌握）4-sparkRDD算子相关面试题（重点）文章目录系列文章目录前言一、RDD的基本介绍（了解）1、什么是RDD2、RDD的五大特性3、RDD的五大特点二、如何构建RDD（熟悉）1、并行化本地集合方式2、读

本文主要介绍SPARKRDD的checkpoinnt机制 checkpoint机制介绍checkpoint是讲RDD保存到可靠的存储中的机制，主要目的是提高应用的容错能力和持久性。Checkpointing将数据从内存中转移到磁盘存储，使得在出现节点故障时，Spark可以从存储中恢复数据，而不需要重新计算所有的数据。这

1.简述Spark参数（性能）调优？Spark性能调优涉及多个方面，包括资源分配、任务并行度、内存管理、存储策略等。以下是一些关键的Spark性能调优参数：spark.executor.memory：设置Executor的内存大小。这是最关键的配置之一，需要根据集群的资源和作业的需求进行调整。spark.driver

1.简述Spark的DAG以及它的生成过程？在Spark中，DAG（有向无环图）是描述作业中所有RDD转换操作依赖关系的图。DAG的生成过程是Spark作业调度的关键步骤之一。以下是对SparkDAG的简述以及它的生成过程：DAG的概念节点：DAG中的每个节点代表一个RDD。边：边表示RDD之间的依赖关系，可以

环境准备1.VMware虚拟机（Linux操作系统）2.Windows7~113.JDK4.HadoopHadoop安装及集群环境配置_hadoop环境搭建与安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/2301_81921110/article/details/139362063?spm=1001.2014.3001.55015.spark和sbtspark安装和编程实践（Spark2.1.0）-CSDN博客h

更换了hadoop中的jdk的版本从1.8->17rdd行动算子和转换算子序列化//TODO//Spark在编写代码时，调用转换算子，并不会真正执行，因为只是在Driver端组合功能//所以当前的代码其实就是在Driver端执行//所以当前main方法也称之为driver方法

rddmapfilterflatmapgroupbydistinctsortby//TODOmap方法的作用就是将传入的A转换为B返回，但是没有限制A和B的关系。finalJavaRDD<Integer>newRDD1=rdd.map(num->{System.out.println("@"+num);

1.云计算的定义和特点云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。特点：资源池化、弹性伸缩、安全可靠2.各种云公有云能够以低廉的价格提供

为了给熟悉RDBMS(关系数据库管理系统)但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,hive应运而生,它是运行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具;但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,运行效率低;sparksql则是采用内存存储可以减少大量的中间

目录​编辑六，共享变量七，分区操作六，共享变量当spark集群在许多节点上运行一个函数时，默认情况下会把这个函数涉及到的对象在每个节点生成一个副本。但是，有时候需要在不同节点或者节点和Driver之间共享变量。Spark提供两种类型的共享变量，广播变量和累加器。广播变量是

PySpark大数据分析实用指南（全）原文：zh.annas-archive.org/md5/62C4D847CB664AD1379DE037B94D0AE5译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言ApacheSpark是一个开源的并行处理框架，已经存在了相当长的时间。ApacheSpark的许多用途之一是在集群计算机上进行数据分析应用程序。本书

3Spark的设计与运行原理简答题T1Spark是基于内存计算的大数据计算平台，请阐述Spark的主要特点。

6SparkSQL简答题T1请阐述Hive中SQL查询转化为MapReduce作业的具体过程。❌答：HiveSQL命令或查询首先进入到驱动模块，由驱动模块中的编译器进行解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行，执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务，详细过程如

spark的SparkContext,SparkConf和SparkSession及dataframe和RDD的区别SparkContext和SparkConf任何Spark程序都是SparkContext开始的，SparkContext的初始化需要一个SparkConf对象，SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数。初始化后，就可以使用SparkContext对象所包含的各种方

题记部分 一、RDD编程模型  在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果（count，collect等），或者是向存储系统保存数据（saveAsTextFile

RDD，分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。 一、什么是RDDRDD（ResilientDistributedDataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。  二、RDD的属性①一组分区（Partition），即数据

一、Spark简介Spark是一种由Scala语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。Spark主要由五部分组成：SparkCoreSparkCore中提供了Spark最基础与最核心的功能，Spark其他的功能如：SparkSQL，SparkStreaming，GraphX,MLlib都是在SparkCore的基础上进行扩展的S