spark错误记录第10页

spark题06

6.列举Spark中常见的端口，分别有什么功能？8.Spark官网中，你常用哪几个模块？11.yarn的原理？14.看过源码？你熟悉哪几个部分的源码？

博弈史密斯·2024-02-02 09:59

Flink实现高斯朴素贝叶斯

Flink实现高斯朴素贝叶斯在之前的文章中提到了多项式的朴素贝叶斯，在spark的ML里也实现了多项式的朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯，在实际情况当中我们处理的变量除了离散型，还有连续型。

k_wzzc·2024-02-02 08:49

Spark GraphX原理介绍

背景现实应用中，数据内部可能存在较高的关联度，如图模型应用。在对这样的数据进行处理时，并行计算框架就会面临较大的挑战，会引入大量的数据连接（join）和聚合（aggregation）操作，带来大量的计算和数据迁移，严重消耗集群资源，因此对此类算法的优化就显得极为重要。互联网上网页权值计算的PageRank算法是一个典型的图模型问题，它依据网页之间的链接指向关系来判断网页的重要性，指向一个网页的链接

tanglizhe1105·2024-02-02 01:38

Java Spark Config

我们可以自己实现一个SparkConfig默认配置工具以便统一管理packagecom.yzy.spark;importorg.apache.spark.SparkConf;publicclassSparkConfig

憨人Zoe·2024-02-02 00:43

介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

ApacheSpark是一个开源的大数据处理框架，旨在提供高速、易用和通用的大数据分析平台。它所提供的一系列工具和库可以帮助用户处理大规模数据集，并支持复杂的数据分析任务。

做一个AC梦·2024-02-01 21:07

性能超Spark 100倍，算立方补上邦盛科技实时智能技术体系的关键拼图丨爱分析访谈

随着互联网和物联网的逐渐普及，各行业都开始源源不断产生单源或多源数据，这些高并发的数据具有高度的实时性和明显的时间序列，数据越热的时候处理，获得的业务价值越高。随着数字化转型的深入，企业都在积极建设数据能力，开发数据应用，以实现数据驱动业务。邦盛科技是一家专注于大数据实时智能领域的人工智能厂商，提出“时序中间态”技术体系，针对高并发的热数据可毫秒间完成计算。其核心技术之一是能够实时快速、高并发处理

ifenxi爱分析·2024-02-01 20:10

Spark基础

Spark基础几个重要的概念：RDD：是弹性分布式数据集（ResilientDistributedDataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型；DAG：是DirectedAcyclicGraph

cjyang·2024-02-01 19:23

【yarn】 kill 一个spark任务

要关闭一个正在运行的Spark任务，你可以使用以下命令来终止执行：yarnapplication-kill将替换为你要关闭的Spark应用程序的ID。

言之。·2024-02-01 17:54

全脂主妇·2024-02-01 17:31

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。如今，走到现在很多坎坷和不顺，如今终于明白niceday是需要自己赋予的。白驹过隙，时光荏苒，珍惜当下~~写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录，另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对大数据与机器学习感兴趣，可以关注我的动

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

Unity-XCode 一些编译错误记录及解决方法

自己用unity编译导出ios项目，然后在ios项目中再次编译时，有时候会有一些编译错误出现，现记录一下内容及解决方法，内容会不断更新！错误：Undefinedsymbol:_compress2解决：XCode工程->Targets->UnityFramework->添加『libz.tbd』库即可错误：Undefinedsymbol:_sqlite3_errmsg（只要是_sqlite3_相关的，

WeiQ_·2024-02-01 09:04

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 - 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

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

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

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