apache spark架构的相关内容

文章 2024-01-19 来自：开发者社区

Spark集群部署与架构

在大数据时代，处理海量数据需要分布式计算框架。Apache Spark作为一种强大的大数据处理工具，可以在集群中高效运行，处理数十TB甚至PB级别的数据。本文将介绍如何构建和管理Spark集群，以满足大规模数据处理的需求。 Spark集群架构 Spark集群的核心组成部分包括Master节点、Worker节点和Driver程序。 Master节点 Master节点是Spark集群的控制中...

文章 2023-12-20 来自：开发者社区

【大数据技术Hadoop+Spark】Spark架构、原理、优势、生态系统等讲解（图文解释）

一、Spark概述Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms， Machines and People）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。Spark在诞生之初属于研究性项目，其诸多核心理念均源自学术研究论文。2013年，Spark加入Apache孵化器项目后，开始获得迅猛的发展，如....

文章 2023-12-20 来自：开发者社区

【大数据技术Hadoop+Spark】Hive数据仓库架构、优缺点、数据模型介绍（图文解释超详细）

一、Hive简介Hive起源于Facebook，Facebook公司有着大量的日志数据，而Hadoop是实现了MapReduce模式开源的分布式并行计算的框架，可轻松处理大规模数据。然而MapReduce程序对熟悉Java语言的工程师来说容易开发，但对于其他语言使用者则难度较大。因此Facebook开发团队想设计一种使用SQL语言对日志数据查询分析的工具，而Hive就诞生于此，只要懂SQL语言，....

文章 2023-12-20 来自：开发者社区

【大数据技术Hadoop+Spark】HDFS概念、架构、原理、优缺点讲解（超详细必看）

一、相关基本概念文件系统。文件系统是操作系统提供的用于解决“如何在磁盘上组织文件”的一系列方法和数据结构。分布式文件系统。分布式文件系统是指利用多台计算机协同作用解决单台计算机所不能解决的存储问题的文件系统。如单机负载高、数据不安全等问题。HDFS。英文全称为Hadoop Distributed File System，是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，它是基于流....

文章 2023-11-13 来自：开发者社区

Spark2：运行架构

一、运行架构1.概念• Application: 用户基于spark的代码，由一个Driver和多个Executor组成。• Executor: 在工作节点（如standalone的Worker和yarn的NM）上的进程，可以运行task，也可以将数据保存在内存和磁盘中。每个应用程序都有自己的Executors。• Task: 最小的工作单元，会被送往executor执行。它也是Stage 的子....

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【大数据处理框架】Spark大数据处理框架，包括其底层原理、架构、编程模型、生态圈

Spark大数据处理框架是一个开源的大数据处理框架，它可提供高效的内存计算，可在弹性、分布式的集群上运行。Spark框架的优势在于它能够更加高效地利用计算资源，提高数据处理速度，因此在大数据处理领域中广受欢迎。Spark框架的底层原理Spark框架的底层原理基于RDD（Resilient Distributed Datasets）模型，它是Spark的核心概念之一。RDD是一种抽象的数据结构，可....

问答 2022-11-01 来自：开发者社区