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...
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 executor容器内存如何规划？
spark executor内存分为3部分,执行内存/缓存内存/程序内存，如何合理的分配服务器内存给这3个部分？为什么？
Spark程序中使用SQL语句注册一个临时基于内存的表并映射到此ORC表的方法是什么？
Spark程序中使用SQL语句注册一个临时基于内存的表并映射到此ORC表的方法是什么？
10月29日社区直播【Spark Shuffle RPMem扩展: 借助持久内存与RDMA加速Spark 数据分析】
主题： Spark Shuffle RPMem扩展: 借助持久内存与RDMA加速Spark 数据分析 时间： 10月29日 19:00 观看方式： 扫描下方二维码进钉钉群或者登陆直播间（即回看链接）https://developer.aliyun.com/live/245610 讲师： 张建，英特尔亚太研发有限公司大数据部门的软件工程经理，专注于大数据和机器学习中存储方案优化 议题介绍： Spa....
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