【spark】原理 - 相关文章

【【spark】原理】的更多相关文章

Spark原理分析目录

1 Spark原理分析 -- RDD的Partitioner原理分析 2 Spark原理分析 -- RDD的shuffle简介 3 Spark原理分析 -- RDD的shuffle框架的实现概要分析 4 Spark原理分析 -- RDD的依赖(Dependencies)原理分析 5 Spark原理分析 -- RDD的checkepointing原理分析 6 Spark原理分析 -- RDD的caching和persistence原理分析 7 Spark原理分析 -- Job执行框架概述 8 Sp…

Spark原理小总结

1.spark是什么? 快速,通用,可扩展的分布式计算引擎 2.弹性分布式数据集RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. RDD的属性 1)一组分片(Partition),即数据集的基本组…

Update(Stage4)：Spark原理_运行过程_高级特性

如何判断宽窄依赖: =================================== 6. Spark 底层逻辑导读从部署图了解 Spark 部署了什么, 有什么组件运行在集群中通过对 WordCount 案例的解剖, 来理解执行逻辑计划的生成通过对逻辑执行计划的细化, 理解如何生成物理计划如无特殊说明, 以下部分均针对于 Spark Standalone 进行介绍部署情况在 Spark 部分的底层执行逻辑开始之前, 还是要先认识一下 Spark 的部署情况, 根据部署情…

spark原理介绍

1.spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速.因此运行spark的机器应该尽量的大内存,如96G以上. 2.spark所有操作均基于RDD,操作主要分成2大类:transformation与action. 3.spark提供了交互处理接口,类似于shell的使用. 4.spark可以优化迭代工作负载,因为中间数据均保存于内存中. 5.spark 是在 Scala 语言中实现的,它可以使用scala.python进行交互式操作,还可以使用scala.python.…

spark原理

SparkContext将应用程序代码分发到各Executors,最后将任务(Task)分配给executors执行 Application: Appliction都是指用户编写的Spark应用程序,其中包括一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码 Driver: Spark中的Driver即运行上述Application的main函数并创建SparkContext,创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境,在Spark中有S…

spark原理介绍分类： B8_SPARK 2015-04-28 12:33 1039人阅读评论(0) 收藏

1.spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加快速.因此运行spark的机器应该尽量的大内存,如96G以上. 2.spark所有操作均基于RDD,操作主要分成2大类:transformation与action. 3.spark提供了交互处理接口,类似于shell的使用. 4.spark可以优化迭代工作负载,因为中间数据均保存于内存中. 5.spark 是在 Scala 语言中实现的,它可以使用scala.python进行交互式操作,还可以使用scala.python.…

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spark原理介绍分类： B8_SPARK 2015-04-28 12:33 1039人阅读评论(0) 收藏

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《Spark大数据处理》---Spark原理

大数据组件原理总结-Hadoop、Hbase、Kafka、Zookeeper、Spark

Spark基本架构及原理