数据开发--spark

性价比满满的大显存甜点卡，Sparkle（撼与科技）Intel Arc A770 TIT

●前言一直以来，2000元左右价位的独立显卡总是被玩家们称为“甜点级”显卡，因为这个价位段的显卡有着不俗的性能，游戏和生产力都能兼顾，而且不算太贵的定价也是能够让大众所接受，整体算下来还是很有性价比的。然而，在众多的甜点级显卡当中，除了N、A两家的甜点级显卡之外，前些年入局独显的英特尔也是有对应的产品可选，比如A770以及A750就有着优于同价位竞品的性能以及更低的售价，性价比尤为突出。作为英特尔
问界前讯·2024-02-01 14:03

大数据开发流程图

1、大数据流程图2、大数据各个环节主要技术2.1、数据处理主要技术Sqoop：（发音：skup）作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive)与传统数据库（MySql,PostgreSQL）间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。Flume：实时数据采集的一个开源框架，它是Cloudera提供的一个高可用
xyzkenan·2024-02-01 14:30

大数据之Spark

Spark介绍什么是Spark专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎类HadoopMapReduce的通用并行计算框架拥有HadoopMapReduce所具有的优点但不同于MapReduce的是Job
进击的-小胖子·2024-02-01 12:37

spark比mapreduce快的yuanyin

spark是基于内存计算的，而mapreduce会将数据暂存在文件系统中，增加了可靠性但降低了性能DAG有向无环图，spark的有向无环图可以减少shuffle，在不需要其他节点数据的情况下(窄依赖)，
_or·2024-02-01 12:35

大数据之Spark:Spark大厂面试真题

目录1.通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？2.hadoop和spark使用场景？3.spark如何保证宕机迅速恢复?
浊酒南街·2024-02-01 12:35

Spark系列（十）Shuffle的技术难点问题--Spark比MapReduce快的真正原因

写在前面：我是「nicedays」，一枚喜爱做特效，听音乐，分享技术的大数据开发猿。这名字是来自worldorder乐队的一首HAVEANICEDAY。
NICEDAYSS·2024-02-01 12:03

Spark比Mapreduce快的原因

1）基于内存spark是基于内存进行数据处理的，MapReduce是基于磁盘进行数据处理的。MapReduce的设计：中间结果保存在文件中，提高了可靠性，减少了内存占用。但是牺牲了性能。
Rnan-prince·2024-02-01 12:33

【大数据开发 Spark】第一篇：Spark 简介、Spark 的核心组成（5大模块）、Spark 的主要特征（4大特征）、Spark 对比 MapReduce

文章目录1Spark简介2Spark的核心组成（5大模块）3Spark的主要特征（4大特征）4Spark对比MapReduce1Spark简介初步了解一项技术，最好的方式就是去它的官网首页，一般首页都会有十分官方且准确的介绍
超周到的程序员·2024-02-01 12:02

为什么Spark比MapReduce快

client提交一个application可能包含多个job，mr中一个mr程序就是一个job，spark中一个DAG就是一个job。
认知偏差·2024-02-01 12:02

大数据之 Spark DAG

SparkDirectedAcyclicGraph(DAG)是ApacheSpark中的核心概念，它用于描述作业（job）的计算逻辑。
转身成为了码农·2024-02-01 12:00

大数据之 Spark 与 Hadoop MapReduce 对比

ApacheSpark和ApacheHadoopMapReduce是两个广泛用于大数据处理的开源框架，它们在设计目标、性能表现和功能特性上有显著的不同点：执行模型：MapReduce(MR)：基于批处理模式
转身成为了码农·2024-02-01 12:30

大数据之 Spark Shuffle 和 Hadoop MapReduce Shuffle的区别

SparkShuffle和HadoopMapReduceShuffle是分布式计算框架中处理中间结果的关键阶段，它们的主要区别在于设计原理、执行效率和资源利用率：HadoopMapReduceShuffleSort-based
转身成为了码农·2024-02-01 12:30

为什么Spark比MapReduce快的原因

核心答案1、基于内存学过Spark的应该都知道，Spark是基于内存进行数据处理操作的，而MapReduce则是基于磁盘进行数据处理。
Stray_Lambs·2024-02-01 12:59

spark处理速度为什么比MapReduce快？

官网的这张图下边有一行字：LogisticregressioninHadoopandSpark迭代场景下spark的处理速度大致是hadoop的100倍。️
CoreDao·2024-02-01 12:29

大数据之 Spark 比 MapReduce 快的原因

Spark比MapReduce（MR）快的原因可以总结如下：内存计算：Spark的核心设计是基于内存的计算模型，它将中间数据尽可能保留在内存中。
转身成为了码农·2024-02-01 12:57

python 脚本中关于｜ 转义的坑

hive或spark执行sql时｜一般使用\进行转义split(name,'\\|')但是在python脚本中对｜进行转义时需要\\\进行转义split(name,'\\\\\|')
:）คิดถึง·2024-02-01 09:35

Spark SQL 中org.apache.spark.sql.functions归纳

SparkSQL中org.apache.spark.sql.functions归纳注意，这里使用的是scala2.12.12，spark版本是最新的3.0.1版本1.Sortfunctions/***Returnsasortexpressionbasedonascendingorderofthecolumn
闻香识代码·2024-02-01 09:13

SparkStreaming---入门

文章目录1.SparkStreaming简介1.1流处理和批处理1.2实时和离线1.3SparkStreaming是什么1.4SparkStreaming架构图2.背压机制3.DStream案例实操1.
肥大毛·2024-02-01 09:12

Spark SQL 教程翻译（三） Data Sources

文章目录DataSourcesGenericLoad/SaveFunctionsManuallySpecifyingOptionsRunSQLonfilesdirectlySaveModesSavingtoPersistentTablesBucketing,SortingandPartitioningParquetFilesLoadingDataProgrammaticallyPartitionD
顧棟·2024-02-01 09:41

【spark床头书系列】 import org.apache.spark.sql.functions._ 和 import sparkSession.implicits._区别

sparkimportorg.apache.spark.sql.functions._和importsparkSession.implicits.
BigDataMLApplication·2024-02-01 09:39

pyspark学习-自定义udf

#demo1:frompyspark.sqlimportSparkSession,Rowif__name__=='__main__':spark=SparkSession.builder.getOrCreate
heiqizero·2024-02-01 09:07

pyspark学习-spark.sql.functions normal函数

)"""作用:返回一个基于已给列名的列信息场景:类似于dataframe格式中提取data["id"],能够进行计算参数:  col:列名  返回:  column:返回一个基于已给列名的列信息"""spark
heiqizero·2024-02-01 09:00

大数据开发之离线数仓项目（用户行为采集平台）（可面试使用）

第1章：数据仓库概念数据仓库，是为企业指定决策，提供数据支持的，可以帮助企业，改进业务流程、提高产品质量等。数据仓库的输入数据通常包括：业务数据、用户行为数据和爬虫数据等。业务数据：就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、下单、支付等过程中，需要和网站后台数据库进行增删改查交互，产生的数据就是业务数据。业务数据通常存储在mysql、oracle等数据库中。用户行为数据：用户
Key-Key·2024-02-01 08:46

大数据 - Spark系列《二》- 关于Spark在Idea中的一些常用配置

上一篇：大数据-Spark系列《一》-从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进-CSDN博客目录1.Idea中配置LiveTemplates来快速生成代码片段2.Idea中配置文件模板自定义初始代码
王哪跑nn·2024-02-01 07:53

大数据 - Spark系列《一》- 从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进

目录1.1Hadoop回顾1.2spark简介1.3Spark特性1.通用性2.简洁灵活3.多语言1.4SparkCore编程体验1.4.1spark开发工程搭建1.开发语言选择：2.依赖管理工具：1.4.2Spark
王哪跑nn·2024-02-01 07:43

【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer

本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。选择（Selection）：从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希（LocalitySensitiveHashing,LSH）：这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。###FeatureExtractors（特征提取器）###
周润发的弟弟·2024-02-01 07:31

【SparkML系列2】DataSource读取图片数据

DataSource(数据源)在本节中，我们将介绍如何在机器学习中使用数据源加载数据。除了一些通用的数据源，如Parquet、CSV、JSON和JDBC外，我们还提供了一些专门用于机器学习的数据源。###Imagedatasource（图像数据源）该图像数据源用于从目录加载图像文件，它可以通过Java库中的ImageIO加载压缩图像（jpeg、png等）到原始图像表示。加载的DataFrame有一
周润发的弟弟·2024-02-01 07:01

【SparkML系列1】相关性、卡方检验和概述器实现

在spark.ml中，我们提供了计算多组数据之间成对相关性的灵活性。目前支持的相关性方法是皮尔逊（Pearson）相关系数和斯皮尔曼（Spearman）相关系数。
周润发的弟弟·2024-02-01 06:24

Spark SQL的高级用法

一.快速生成多行的序列需求:请生成一列数据,内容为1,2,3,4,5--快速生成多行的序列--方式一selectexplode(split("1,2,3,4,5",","));--方式二/*序列函数sequence(start,stop,step):生成指定返回的列表数据[start,stop]必须传入,step步长可传可不传,默认为1,也可以传入负数,传入负数的时候,大数要在前,小数*/sele
Yan_bigdata·2024-02-01 06:42

数据管理评估工程师-一面

1.自我介绍2.对于数据管理能力成熟度评估师和数据开发的区别，了解3.家庭情况4.在项目中的开发流程简单了几分钟，告知会有二面，需要准备DCMM评估师相关的ppt讲解。
劝学-大数据·2024-02-01 02:01

8. 如何快速地把 Hive 中的数据导入 ClickHouse

文章目录HivetoClickHouseHiveSchemaClickHouseSchemaSeatunnelwithClickHouseSeatunnelSeatunnelPipelineSparkInputFilterOutputRunningSeatunnelConclusionHivetoClickHouse
helloooi·2024-02-01 00:29

中国氢气泄漏检测传感器行业市场供需与战略研究报告

氢气泄漏检测传感器市场的企业竞争态势该报告涉及的主要国际市场参与者有NGKSparkPlugCOLTD、ShenzhenSafegasTechnologyCo、Limited、FlukeCorp、NeoxidGroup
贝哲斯研究中心·2024-01-31 23:39

spark从入门到放弃三十九:Spark Sql(12)SparkSql工作原理以及性能优化

文章地址：http://www.haha174.top/article/details/2570731工作原理1.大家都知道，只要在数据库类型的技术里面，比如,最传统的mysql,Oracle包括现在大数据领域的数据仓库如Hive，他的基本Sql执行的模型，都是类似的，首先生成一条SQL语句的执行计划。例如Selectnamefromnames=>解析成从哪里去查询（names表在那个文件里面，从
意浅离殇·2024-01-31 20:42

Hbase BulkLoad用法

要导入大量数据，Hbase的BulkLoad是必不可少的，在导入历史数据的时候，我们一般会选择使用BulkLoad方式，我们还可以借助Spark的计算能力将数据快速地导入。
kikiki2·2024-01-31 19:00

Spark Exchange节点和Partitioning

Exchange在explain时，常看到Exchange节点，这个节点其实就是发生了数据交换此图片来自于网络截取BroadcastExchangeExec主要是用来广播的ShuffleExchangeExec里面决定了数据分布的方式和采用哪种shuffle在这里可以看到好几种不同的分区器shufleManager创建不同的shuffle方式Distribution与PartitioningDis
orange大数据技术探索者·2024-01-31 19:34

window环境下安装spark

spark是大数据计算引擎，拥有SparkSQL、SparkStreaming、MLlib和GraphX四个模块。
FTDdata·2024-01-31 17:06

大厂 5 年实时数据开发经验总结，Flink SQL 看这篇就够了！

本文摘编于《FlinkSQL与DataStream入门、进阶与实战》（500页、70万字）作者羊艺超，目前就职于快手，国内最早一批FlinkSQL使用者拥有从0到1使用FlinkSQL建设、保障及治理实时数仓的丰富经验京东机械工业出版社旗舰店限时5折使用SQL实现流处理的核心技术在了解了Table\SQLAPI的使用方法以及作业运行机制之后，接下来分析SQL实现流处理的核心技术。为什么要分析这个问
zhisheng_blog·2024-01-31 15:29

Scala核心编程 第一章—Scala语言概述

一、Scala语言解释1.什么是Scala语言Spark—新一代内存级大数据计算框架，是大数据的重要内容。Spark就是使用Scala编写的。因此为了更好的学习Spark,需要掌握Scala这门语言。
我是星星我会发光i·2024-01-31 15:47

flink sql运用入门

Job）#步骤4：停止集群#三、SQL客户端#1、准备sql涉及的lib包2、编写sql脚本3、webui查看总结前言目前我司项目中有实时大屏的需求，涉及实时计算部分的选型（以开源为基础），目前主流选择有spark
yc_zlj·2024-01-31 11:21

Apache Flink -任意文件写入漏洞复现（CVE-2020-17518）

1、产品简介ApacheFlink是高效和分布式的通用数据处理平台，由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎（简单来说，就是跟spark类似）
OidBoy_G·2024-01-31 10:52

[Spark] 如何设置Spark资源

转自1.公众号[Spark学习技巧]如何设置Spark资源2.Spark性能优化篇一：资源调优Spark和YARN管理的两个主要资源：CPU和内存应用程序中每个SparkExecutor都具有相同的固定数量的核心和相同的固定堆大小
LZhan·2024-01-31 10:07

java进阶

大数据史上最全Flink面试题，高薪必备，大数据面试宝典史上最全Hadoop面试题：尼恩大数据面试宝典专题1史上最全HBase面试题，高薪必备，架构必备史上最全Hive面试题，高薪必备，架构必备绝密100个Spark
don't_know·2024-01-31 09:44

pyspark学习-spark.sql.functions 聚合函数

https://spark.apache.org/docs/3.4.1/api/python/reference/pyspark.sql/functions.html1.approx_count_distinct
heiqizero·2024-01-31 08:02

【Spark系列6】如何做SQL查询优化和执行计划分析

ApacheSparkSQL使用Catalyst优化器来生成逻辑执行计划和物理执行计划。逻辑执行计划描述了逻辑上如何执行查询，而物理执行计划则是Spark实际执行的步骤。
周润发的弟弟·2024-01-31 08:01

【Spark系列5】Dataframe下常用算子API

ApacheSparkDataFrameAPI提供了丰富的方法来处理分布式数据集。以下是一些常见的DataFrameAPI类别和方法，但这不是一个完整的列表，因为API非常广泛。
周润发的弟弟·2024-01-31 08:31

（一）PySpark3：安装教程及RDD编程（非常详细）

目录一、pyspark介绍二、PySpark安装三、RDD编程1、创建RDD2、常用Action操作①collect②take③takeSample④first⑤count⑥reduce⑦foreach⑧countByKey⑨saveAsTextFile3
唯余木叶下弦声·2024-01-31 08:57

Spark性能调优

Spark性能调优executor内存不足用`UNIONALL`代替`UNION`persist与耗时监控executor内存不足问题表现1：Containerxxisrunningbeyondphysicalmemorylimits.Currentusage
HanhahnaH·2024-01-31 08:26

Spark如何用累加器Accumulator收集日志

Spark如何用累加器Accumulator收集日志Accumulator如何使用Accumulator收集日志Spark任务的实际运算是交由众多executor来执行的，如果再执行算子内部打印日志，是需要到对应的
HanhahnaH·2024-01-31 08:03

如何通过Hive/tez与Hadoop的整合快速实现大数据开发

一、Hive的功能Hive是基于Hadoop的一个外围数据仓库分析组件，可以把Hive理解为一个数据仓库，但这和传统的数据库是有差别的。传统数据库是面向业务存储，比如OA、ERP等系统使用的数据库，而数据仓库是为分析数据而设计的。同时，数据仓库是在数据量巨大的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了企业决策需要而产生的，它不是所谓的“大型数据库”。Hive通过将结构化的数据文件映射到一张数据库表上，然
小枫@码·2024-01-31 08:00

分布式虚拟文件系统，如何实现多种存储系统的融合

随着大数据技术和人工智能技术的发展，各种框架应运而生，比如大数据领域中的MapReduce和Spark，人工智能领域中的TensorFlow和PyTorch等。
数据存储张·2024-01-31 07:20
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