Spark分布式内存计算框架
一、Spark简介 （一）定义 Spark是一种基于内存的、用以实现高效集群计算的平台。准确地讲，Spark是一个大数据并行计算框架，是对广泛使用的MapReduce计算模型的扩展。 （二）Spark和MapReduce区别 Spark有着自己的生态系统，但同时兼容HD...
Spark是一个基于内存的通用数据处理引擎，可以进行大规模数据处理和分析
Spark是一个基于内存的通用数据处理引擎，可以进行大规模数据处理和分析。它提供了高效的数据存储、处理和分析功能，支持多种编程语言和数据源，包括Hadoop、Cassandra、HBase等。 Spark具有以下特点： 高效性：Spark使用内存计算技术，可以快速地进行数据处理和分析，比传统的磁盘读写方式更加高效。 易用性：Spark提供了简洁的API和丰富的库，可以方便地进行数据处...
Spark学习---7、Spark内核（源码提交流程、任务执行、Shuffle、内存管理）（一）
这是本人的学习过程，看到的同道中人祝福你们心若有所向往，何惧道阻且长；但愿每一个人都像星星一样安详而从容的，不断沿着既定的目标走完自己的路程；最后想说一句君子不隐其短，不知则问，不能则学。如果大家觉得我写的还不错的话希望可以收获关注、点赞、收藏（谢谢大家）一、源码全流程1.1 Spark提交流程（YarnCluster）1.2 Spark通讯架构1.3 Spark任务划分1.4 任务调度1.5 ....
ADB-中Spark资源规格列表 上面只列了内核和内存大小，请问硬盘大概有多大呢？我看 small
ADB-中Spark资源规格列表 上面只列了内核和内存大小，请问硬盘大概有多大呢。我看 small 是只有 18 G?数据湖3.0 的
基于yarn，spark任务可以配置动态资源内存和核数，flink呢？
基于yarn，spark任务可以配置动态资源内存和核数，flink呢，是任务一开始配置多大内存就是多大吗？flink不用配置核数，一个任务会使用多少核呢？
如何计算spark中的数据集，在加入内存中的大小
如题，数据在磁盘中，一般因为压缩等原因，在加载到内存中，完全展开以后，数据会膨胀很多，为了更好的利用内存，和调整相应参数，如何准确获取到，或者能预估出数据集在内存中的大小 当前尝试使用创建df.cache.count,然后通过执行计划获取数据集大小 val bytes = spark.sessionState.executePlan(df.queryExecution.logical).opti....
【Spark】【RDD】从内存（集合）创建RDD
val list = List(1,2,3) var rdd = sc.parallelize(list) rdd.partitions.size通过调用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的Scala集合上创建的（一个Seq对象）。集合的对象将会被拷贝，创建出一个可以被并行操作的分布式数据集。一旦分布式数据集（distData）被创建好，它们将可以被并行操作。例....
请教个问题，Spark on MaxCompute是基于内存的吗？会不会比直接用odps sql写要
请教个问题，Spark on MaxCompute是基于内存的吗？会不会比直接用odps sql写要快很多？
Spark会把数据都载入到内存么?
前言 很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位，就会产生一些误解。 比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变换，这很可能是受两个概念的误导： RDD的定义，RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎 如果你没有主动对RD...
Spark RDDs(弹性分布式数据集):为内存中的集群计算设计的容错抽象
本文是阅读《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》过程中，抽了局部一些关注点翻译出来的文章，没有将全文都翻译。希望这些碎片化甚至不通顺的记录，可以帮助读者取代阅读原论文。 论文地址http://www.cs.berkeley.edu/~matei/.....
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