spark源代码编译第12页

ColorPicker的操作会影响Button按钮的样式,需注意~~~

ColorPicker的操作会将Button的样式修改,具体看下面的例子..例如:@namespaces"library://ns.adobe.com/flex/spark";@namespacemx"library

郎岳樟·2024-01-30 14:42

spark写hive的ORC表，count(*)没数据

使用spark向hive中插入数据，hive表是ORC表spark.sql("insertoverwritetableods.ods_aaapartition(pt,id)\n"+"select\n"+

青云游子·2024-01-30 09:49

Spark快速入门(4) 核心概念和抽象：Actions

之前我们讲过，Spark中的transformations，只有在真正需要的时候才会执行计算，这里计算的触发器被称作actions。Driver&Executors我们先来介绍一些相关概念。

MeazZa·2024-01-30 09:55

8.hive安装和 Hive环境准备（hive on Spark 、Yarn队列配置）

1Hive安装部署1）把apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz上传到linux目录下2）解压apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面[root@node0906_hive]#tar-zxvfapache-hive-3.1.2-bin.tar.gz-C/opt/module/3）修改apache-hive-3.1.2-bin.tar

shenjianyu_rex·2024-01-30 08:23

Spark为何使用Netty通信框架替代Akka

解决方案：一直以来，基于Akka实现的RPC通信框架是Spark引以为豪的主要特性，也是与Hadoop等分布式计算框架对比过程中一大亮点，但是时代和技术都在演化，从Spark1.3.1版本开始，为了解决大块数据

yyoc97·2024-01-30 07:56

spark window源码探索

核心类：1.WindowExec物理执行逻辑入口，主要doExecute()和父类WindowExecBase2.WindowFunctionFrame窗框执行抽象，其子类对应sql语句的不同窗框其中又抽象出BoundOrdering类,用于判断一行是否在界限内(Bound),分为RowBoundOrdering和RangeBoundOrdering我们的UDAF在何时已什么顺序接受数据,何时会被

orange大数据技术探索者·2024-01-30 07:19

Scala入门01

Spark入门1.入门spark采用Scala语言开发Spark是用来计算的Scala掌握：特性，基本操作，集合操作，函数，模式匹配，trait，样例类，actor等内容。

chde2Wang·2024-01-30 07:48

【Spark系列4】Task的执行

一、Task的执行流程1.1、Task执行流程DAGScheduler将Stage生成TaskSet之后，会将Task交给TaskScheduler进行处理，TaskScheduler负责将Task提交到集群中运行，并负责失败重试，为DAGScheduler返回事件信息等，整体如流程如下：当任务提交到TaskScheduler时，TaskScheduler会通知SchedulerBackend分配

周润发的弟弟·2024-01-30 07:15

PySpark数据分析

PySpark是ApacheSpark的PythonAPI，它允许用户使用Python进行大数据处理和分析。

数字化信息化智能化解决方案·2024-01-30 07:13

Spark入门02-Spark开发环境配置（idea环境）

安装与配置Spark开发环境1.下载解压安装包https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.1.2/https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

chde2Wang·2024-01-30 07:41

Hadoop与Spark横向比较【大数据扫盲】

大数据场景下的数据库有很多种，每种数据库根据其数据模型、查询语言、一致性模型和分布式架构等特性，都有其特定的使用场景。以下是一些常见的大数据数据库：NoSQL数据库：这类数据库通常用于处理大规模、非结构化的数据。它们通常提供简单的查询语言，并强调水平扩展和高可用性。例如：-键值存储：如Redis，AmazonDynamoDB-列式存储：如ApacheCassandra，HBase-文档数据库：如M

super_journey·2024-01-30 06:51

Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。它提供了一个高级的编程接口，可以在分布式环境中对大规模数据进行处理和分析。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 06:17

TCP Scoket数据流WordCount

安装nc：yuminstallncWordCountpackagecn.spark.streaming;importjava.util.Arrays;importjava.util.Iterator;importorg.apache.spark.SparkConf

hipeer·2024-01-30 05:19

大数据 - Spark系列《一》- 分区 partition数目设置详解

目录3.2.1分区过程3.2.2SplitSize计算和分区个数计算3.2.3Partition的数目设置1.对于数据读入阶段，输入文件被划分为多少个InputSplit就会需要多少初始task.2.对于转换算子产生的RDD的分区数3.repartition和coalesce操作会聚合成指定分区数。3.2.4groupBy不一定会Shuffle3.2.1分区过程每一个过程的任务数，对应一个Inpu

王哪跑nn·2024-01-29 23:59

Macbook M1 安装PDI(Kettle) 9.3

参考：https://indiespark.top/software/run-command-line-apple-silico

Pierre_·2024-01-29 23:32

golang读取json文件

golang读取json数据json文件：{"hostUrl":"wss://spark-api.xf-yun.com/v2.1/chat","appid":"yourappid","apiSecret

xin麒·2024-01-29 22:56

Spark的核心组件

运行架构Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准master-slave的结构。如下图所示，他展示了一个Spark执行时的基本结构。

cluse_ld·2024-01-29 21:25

Spark 的架构与组件

1.背景介绍Spark是一个快速、通用的大规模数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，支持多种数据源，并提供了丰富的数据处理功能。

OpenChat·2024-01-29 21:24

spark调优之资源调优

资源调优为spark程序提供合理的内存资源，cpu资源等spark-sumbmit脚本常见参数1、–confPROP=VALUE==》手动给sparkConf指定相关配置，比如–confspark.serializer

XLMN·2024-01-29 20:54

浅析大数据的技术生态圈(Hadoop，hive，spark)

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。H

Rysinal·2024-01-29 19:11

阿里云服务器2024年2核16G、4核32G、8核64G配置最新收费标准及活动价格

2核16G、8核64G、4核32G配置的云服务器处理器与内存比为1:8，这种配比的云服务器一般适用于数据分析与挖掘，Hadoop、Spark集群和数据库，缓存等内存密集型场景，因此，多为企业级用户选择，

qq_3304559116·2024-01-29 18:17

SpringSecurity 免密登录方法

添加自定义校验#MyAuthenticationProviderpackagecom.spark.security.config;importorg.springframework.security.authentication.BadCreden

yueF_L·2024-01-29 16:27

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。

kikiki2·2024-01-29 12:32

Spark - 升级版数据源JDBC2

>在spark的数据源中，只支持Append,Overwrite,ErrorIfExists,Ignore,这几种模式，但是我们在线上的业务几乎全是需要upsert功能的，就是已存在的数据肯定不能覆盖，

kikiki5·2024-01-29 11:42

198、Spark 2.0之Dataset开发详解-聚合函数：collect_list、collect_set

collect_list和collect_set，都用于将同一个分组内的指定字段的值串起来，变成一个数组常用于行转列比如说depId=1,employee=leodepId=1,employee=jackdepId=1,employees=[leo,jack]代码objectAggregateFunction{caseclassEmployee(name:String,age:Long,depId

ZFH__ZJ·2024-01-29 11:41

spark快速入门java_Spark 快速入门

本教程快速介绍了Spark的使用。首先我们介绍了通过Spark交互式shell调用API(Python或者scala代码)，然后演示如何使用Java,Scala或者Python编写独立程序。

陈兰香·2024-01-29 11:54

Spark入门01

1Spark是什么Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。对任意类型的数据进行自定义计算。

chde2Wang·2024-01-29 11:53

MR和Spark的比较

目录一、Spark为什么比MR快？二、hadoop和spark的shuffle相同和差异？三、Spark与Hadoop差异一、Spark为什么比MR快？

猿来孺词·2024-01-29 10:55

ID Mapping技术解析：从Redis到Spark GraphX的演进与应用

目录一、IDMapping的背景二、IDMapping的重要性三、IDMapping的方案3.1基于Redis的IDMapping(效率不行)

数据与后端架构提升之路·2024-01-29 10:48

Spark常用Transformations算子(一)

介绍以下Transformations算子：mapflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexfiltersampleunionintersectionsortBysortByKeygroupByKeyreduceByKeydistinctcoalescerepartition(1)map、mapPartitions、mapPartitionsWithInd

数据萌新·2024-01-29 07:12

Hadoop, HIve, Spark关系简述

大数据∈数据管理系统的范畴数据管理系统：数据怎么存？数据怎么算？单机数据管理时代下，数据处理的任务：IO密集型；数据存不下？HDFS用于存放多机器的数据并提供相关Api接口。HDFS中引入了一个模块：MapReduce（基于磁盘计算）。MapReduce：提供了一个任务并行的框架，通过它的Api抽象让用户把这个并行程序分成两个阶段，即Map阶段（分工），Reduce阶段（汇总）。Hive：在Had

小白兔奶糖ovo·2024-01-29 07:22

基于Spark个性化图书推荐系统

介绍该系统基于Spark，结合了协同过滤算法和个性化推荐技术，实现了一款个性化的书籍推荐系统。

沐知全栈开发·2024-01-29 04:48

spark shuffle

spark的shuffle过程分为：1：map2:shufflewrite3:shuffleread4:reduce一般来说机器的性能好的话，shuffle过程之中，数据不写入磁盘。

流砂月歌·2024-01-29 01:13

java spark 运行原理_SPARK：作业基本运行原理

Spark作业基本运行原理：我们使用spark-submit提交一个spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。

长野君·2024-01-28 23:44

spark作业调度原理

概述spark有多种方式调度各个计算所需的资源.首先，每个application（即sparkContext实例）有一组独立的Executor进程。

Deegue·2024-01-28 23:14

Spark 作业执行流程

一、Spark组件Spark的基本组件，包括负责集群运行的Master和Worker，负责作业运行的Client和Driver，以及负责集群资源管理器（如YARN）和执行单元Executor等。

晓之以理的喵~~·2024-01-28 23:13

【Spark】 Spark作业执行原理--获取执行结果

一、执行结果并序列化任务执行完成后，是在TaskRunner的run方法的后半部分返回结果给Driver的：overridedefrun():Unit={...//执行任务valvalue=try{valres=task.run(taskAttemptId=taskId,attemptNumber=attemptNumber,metricsSystem=env.metricsSystem)thre

勤言不勤语·2024-01-28 23:43

Spark作业基本运行原理

Spark作业基本运行原理：我们使用spark-submit提交一个spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。

wybdt·2024-01-28 23:42

【Spark系列2】Spark编程模型RDD

RDD概述RDD最初的概述来源于一片论文-伯克利实验室的ResilientDistributedDatasets：AFault-TolerantAbstractionforIn-MemoryClusterComputing。这篇论文奠定了RDD基本功能的思想RDD实际为ResilientDistributionDatasets的简称，意为弹性分布式数据集RDD的基本属性1、分区RDD的中文含义是弹

周润发的弟弟·2024-01-28 23:12

【Spark系列3】RDD源码解析实战

本文主要讲1、什么是RDD2、RDD是如何从数据中构建一、什么是RDD？RDD：弹性分布式数据集，ResillientDistributedDataset的缩写。个人理解：RDD是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式的将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时RDD还提供一组丰富的API来操作它。本质上，RDD是一个只读的分区集合，一个RDD可以包含多个分区，每个分区就是一个data

周润发的弟弟·2024-01-28 23:12

Spark作业执行原理

Spark的作业和任务调度系统是Spark的核心，它能够有效地进行调度根本原因是对任务划分DAG和容错，使得它对低层到顶层的各个模块之间的调用和处理显得游刃有余。下面介绍一些相关术语。

垫路的石头·2024-01-28 23:12

Spark工作原理

1）Spark工作原理：首先看中间是一个Spark集群，可以理解为是Spark的standalone集群，集群中有6个节点左边是Spark的客户端节点，这个节点主要负责向Spark集群提交任务，假设在这里我们向

小崔的技术博客·2024-01-28 23:12

Spark详解（五）：Spark作业执行原理

Spark的作业和任务调度系统是其核心，它能够有效地进行调度的根本原因是对任务的划分DGG和容错。

MasterT-J·2024-01-28 23:42

Spark运行原理

Spark的这种学术基因，使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。无论是性能，还是方案的统一性，对比传统的Hadoop，优势都非常明显。

hellozhxy·2024-01-28 23:41

Spark | 记录下Spark作业执行时常见的参数属性配置

理解作业基本原理，是进行Spark作业资源参数调优的基本前提。

点滴笔记·2024-01-28 23:11

【Spark系列1】Spark作业执行原理

本文字数在7800字左右，预计时间在15分钟一、整体流程每个Aciton操作会创建一个JOB，JOB会提交给DAGScheduler，DAGScheduler根据RDD依赖的关系划分为多个Stage，每个Stage又会创建多个TaskSet，每个TaskSet包含多个Task，这个Task就是每个分区的并行计算的任务。DAGScheduler将TaskSet按照顺序提交给TaskScheduler

周润发的弟弟·2024-01-28 23:40

数仓治理-小文件治理

:数据治理实践|小文件治理本文中将介绍Hive中小文件治理的方法和技巧，希望对大家有所帮助https://mp.weixin.qq.com/s/HDxAGhGIPvXF38wPiXZ7xg[离线计算-Spark

爱吃辣条byte·2024-01-28 23:40

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