spark1.6

黑猴子的家：Spark SQL RDD vs DataFrames vs DataSet

首先从版本的产生上来看出生级别RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果
黑猴子的家·2024-01-09 18:28

Spark内核解析-通信架构3(六)

到了Spark1.6,Spark可以配置使用Akka或者Netty了，这意味着Netty可以完全替代Akka了。再到Spark2,Spark已经完
有语忆语·2024-01-05 08:42

Spark内容分享(十八)：70个Spark面试题

常见的大的稳定版本有Spark1.3,Spark1.6,Spark2.0，Spark1.6.0的数字含义第一个数字：1majorversion:代表大版本更新，一般都会有一些api的变化，以及大的优化或是一些结构的改变
之乎者也··2024-01-02 10:50

机器学习---环境准备

注意：如果使用的是anaconda安装的python环境，建议安装python3.5.x版本，这个版本和spark1.6兼容。如何在anaconda中安装python
30岁老阿姨·2023-12-06 17:53

spark性能调优 | 内存优化

目录我们先了解一下有哪些内存温馨提示RDD示范(spark版本2.1.1)RDD进行优化Df和Ds进行示范我们先了解一下有哪些内存1.storage内存存储数据，缓存可预估2.shuffle内存计算joingroupby不可预估spark1.6
Knight_AL·2023-11-17 10:00

Scala---介绍及安装使用

Spark1.6版本中
30岁老阿姨·2023-11-14 14:51

Spark3-AQE-数据倾斜Join优化

AdaptiveQueryExection(自适应查询计划)简称AQE，在最早在spark1.6版本就已经有了AQE;到了spark2.x版本，intel大数据团队进行了相应的原型开发和实践；到了spark3.0
zuoseve01·2023-11-09 10:43

Spark分布式弹性数据集RDD、DataFrame和DataSet

Spark分布式弹性数据集RDD、DataFrame和DataSet首先从版本的产生上来看：RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构
小中.·2023-10-08 07:52

Spark参数详解 （Spark1.6）

Spark参数详解（Spark1.6）参考文档：Spark官网在Spark的webUI在“Environment”选项卡中列出Spark属性。这是一个很有用的地方，可以检查以确保属性设置正确。
lonely玩世不恭·2023-10-04 01:03

Spark 【Spark SQL（一）DataFrame的创建、保存与基本操作】

Spark2.0出现的SparkSession接口替代了Spark1.6版本中的SQLContext和HiveCont
让线程再跑一会·2023-09-10 23:52

Spark内存分配详解

Spark1.6版本推出以后，Spark采用了统一内存管理模型。
麦子星星·2023-08-25 05:38

深入理解Spark远程通信组件RPC及消息处理机制

Spark1.6之前，Spark的RPC是基于Akka来实现的。Akka是一个基于scala语言的异步的消息框架。
鄙人王道长·2023-08-16 04:32

Spark3-AQE-数据倾斜Join优化

AdaptiveQueryExection(自适应查询计划)简称AQE，在最早在spark1.6版本就已经有了AQE;到了spark2.x版本，intel大数据团队进行了相应的原型开发和实践；到了spark3.0
蠟筆小噺没有烦恼·2023-08-06 13:34

Spark（26）：Spark通讯架构

Spark1.3中引入Netty通信框架，为了解决Shuffle的大数据传输问题使用Spark1.6中Akka和Netty可以配置使用。Netty完全实现了Akka在Spark中的功能。Sp
电光闪烁·2023-07-19 05:57

第 3 章 Spark 通讯架构

➢Spark1.3中引入Netty通信框架，为了解决Shuffle的大数据传输问题使用➢Spark1.6中Akka和Netty可以配置使用。Netty完全实现了Akka在Spark中的功能。
Wzideng·2023-07-14 14:49

Spark统一内存管理

Spark1.6之后引入的统一内存管理机制，与静态内存管理的区别在于存储内存和执行内存共享同一块空间，可以动态占用对方的空闲区域，如下图所示：统一内存管理图示——堆内统一内存管理图示——堆外其中最重要的优化在于动态占用机制
此木Y·2023-04-21 17:40

大数据Spark Dataset

目录1Dataset是什么2对比DataFrame3RDD、DF与DS转换4面试题：如何理解RDD、DataFrame和Dataset1Dataset是什么Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口
赵广陆·2023-04-13 20:37

spark1.6 WordCount排序取Top 10

对于这个话题的帖子，网上一大堆，大多也就是相互copy，转载。本文当然不会落入俗套，网上通用的实体，不仅本身存在一定的问题，更是不能在生产上运行。废话不多说，先列举网上最多的一种实现：valdataRDD=sparkContext.textFile("data")dataRDD.flatMap(_.split(",")).map((_,1L)).reduceByKey((a,b)=>a+b).so
凡尔Issac·2023-04-09 02:49

[spark streaming] 状态管理 updateStateByKey&mapWithState

每个batch的数据不是独立的而是需要累加的，这时就需要sparkStreaming来维护一些状态，目前有两种方案updateStateByKey&mapWithState，mapWithState是spark1.6
达微·2023-04-05 10:23

spark 内存管理机制与相关参数调优

spark内存管理文章目录spark内存管理spark1.6内存管理机制spark2.0内存管理机制spark3.3.1官方文档spark内存相关参数调优spark1.6内存管理机制https://0x0fff.com
nefu-ljw·2023-03-29 15:39

图解Spark源码（一）--- Spark 通信架构

Spark通信架构概述Spark1.6之前使用的是Akka作为内部通讯组件，Spark1.6之后将Akka换成了Netty。但是它借鉴了Akka中的设计，即Actor模型。
快跑小乌龟·2023-02-26 07:17

RDD和DataFrame和DataSet三者间的区别

首先从版本的产生上来看：RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这
hanli0902·2023-02-04 17:13

大数据技术之SparkSQL（四）RDD、DataFrame、DataSet异同

首先从版本的产生上来看：RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果
BAO7988·2023-01-12 10:04

python spark dataframe_Spark2.1.0入门：DataFrame的创建(Python版)

从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载、转换、处理等功能。
weixin_39719101·2023-01-10 09:37

Spark系列--SparkSQL(二)RDD、DataFrame、DataSet

首先从版本的产生上来看：
RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果
淡淡的倔强·2022-12-20 18:21

Spark中的DataFrame和DataSet

DataFrame是spark1.3之后引入的分布式集合,DataSet是spark1.6之后引入的分布式集合。
大大大大肉包·2022-12-18 19:12

exists hive中如何使用_0644-5.16.1-如何在CDH5中使用Spark2.4 Thrift

在CDH5中通过自己单独安装的方式运行Thrift服务现在已经调通并在使用的是如下版本组合：1.在CDH5中安装Spark1.6的Thrift服务，参考《0079-如何在CDH中启用Spar
weixin_39902545·2022-12-15 11:33

Spark优化篇：动态内存管理

Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理，Spark1.6之前使用的是静态内存管理，Spark1.6之后的版本默认使用的是统一内存管理。
YaPengLi.·2022-12-15 11:14

spark学习笔记：DataSet

DataSet是在Spark1.6中添加的新的接口。它集中了RDD的优点（强类型和可以用强大lambda函数）以及使用了SparkSQL优化的执行引擎。
黄道婆·2022-11-28 11:24

（转）Spark(二): 内存管理

storage，前者包括shuffles、joins、sorts和aggregations所需内存，后者包括cache和节点间数据传输所需内存；在Spark1.5和之前版本里，两者是静态配置的，不支持借用，spark1.6
达微·2022-02-11 18:56

spark统一内存管理模型

spark.storage.memoryFractionspark.shuffle.memoryFraction不再使用在spark1.6之前采用的
王金松·2021-06-22 14:10

互联网犄角旮旯的汇聚——极客周刊第1期

订阅地址新鲜事：互联网&IT技术一周大事件汇总开源盛世的起点——2015十大新兴热门开源项目盘点Google确认下一个Android版本将不会使用Oracle的JavaAPI，转而使用开源的OpenJDK替代Spark1.6
极客学院Wiki·2021-05-12 22:57

Spark2.0与HDP2.4集成

导语HDP2.4的Hadoop版本为2.7.1，Spark版本为Spark1.6。
biggeng·2021-05-10 23:18

Spark-DataSet学习

Dataset是Spark1.6开始新引入的一个接口，它结合了RDDAPI的很多优点（包括强类型，支持lambda表达式等），以及SparkSQL的优点（优化后的执行引擎）。
不圆的石头·2021-05-02 14:30

StreamingPro 再次支持 Structured Streaming

前言之前已经写过一篇文章，StreamingPro支持SparkStructuredStreaming，不过当时只是玩票性质的，因为对Spark2.0+版本其实也只是尝试性质的,重点还是放在了spark1.6
祝威廉·2021-05-02 10:14

Spark内存管理

Spark1.6之后采用一种新的内存管理设计模式UniffiedMemoryManager，并且在接下来的版本中不断的完善这种内存管理模型。
mahua·2021-05-02 07:52

SparkSQL 之 DataFrame, DataSet, RDD 之间的转换及关系

RDD、DataFrame、DataSet三者的关系➢Spark1.0=>RDD➢Spark1.3=>DataFrame➢Spark1.6=>Dataset如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后
Bug.object·2021-01-22 17:37

【spark系列3】spark 3.0.1 AQE(Adaptive Query Exection)分析

AQE简介从sparkconfiguration,到在最早在spark1.6版本就已经有了AQE;到了spark2.x版本，intel大数据团队进行了相应的原型开发和实践；到了spark3.0时代，Databricks
鸿乃江边鸟·2020-12-07 18:04

【spark系列3】spark 3.0.1 AQE(Adaptive Query Exection)分析

AQE简介从sparkconfiguration,到在最早在spark1.6版本就已经有了AQE;到了spark2.x版本，intel大数据团队进行了相应的原型开发和实践；到了spark3.0时代，Databricks
鸿乃江边鸟·2020-12-07 09:37

【spark系列3】spark 3.0.1 AQE(Adaptive Query Exection)分析

AQE简介从sparkconfiguration,到在最早在spark1.6版本就已经有了AQE;到了spark2.x版本，intel大数据团队进行了相应的原型开发和实践；到了spark3.0时代，Databricks
鸿乃江边鸟·2020-12-01 19:24

Spark 内存管理之UnifiedMemoryManager

UnifiedMemoryManager是Spark1.6之后默认的内存管理器。
Mr_JieLQ·2020-09-17 03:18

Spark内存管理模型（二）—— 统一内存管理（Unified Memory Manager）

Spark1.6之后引入了统一内存管理机制，该机制与静态内存管理的区别在于，存储内存（Storage）和执行内存（Ex
瓜牛呱呱·2020-09-17 02:39

xgboost on spark

版本spark1.6只能用XGBoost0.7之前的版本，此版本训练及预测只能使用rdd不能用df造成一定的不便，预测出的结果只有概率值，需自己与原始数据关联得到完整的记录，最大概率所属类别需自己算出。
ukakasu·2020-09-16 23:14

Spark1.6新特性简介及个人的理解

新的Spark1.6版本发布了，之前使用Spark1.4版本的SparkSQL，这次发布后主要关注了1.6版本的SparkSQL特性参阅了官方的ReleaseNote和jiraissuedetail以及之前在使用
u011180846·2020-09-16 12:10

CDH5.14.4离线安装Spark2.2.0详细步骤

经查阅官方文档，发现spark1.6和2.x是可以并行安装的，也就是说可以不用删除默认的1.6版本，可以直接安装2.x版本，它们各自用的端口也是不一样的（HistoryServerporti
北京小辉·2020-09-16 06:56

CDH5.16.1安装SPARK2.3

概述:经查阅官方文档，发现spark1.6和2.x是可以并行安装的，也就是说可以不用删除默认的1.6版本，可以直接安装2.x版本，它们各自用的端口也是不一样的。
hrzgj·2020-09-16 05:05

CDH5.16.2离线安装spark2.1

经查阅官方文档，发现spark1.6和2.x是可以并行安装的，也就是说可以不用删除默认的1.6版本，可以直接安装2.x版本，它们各自用的端口也是不一样的。
小姚同學·2020-09-16 05:35

spark on yarn关键配置

配置面向节点情况：每台42G内存12物理核1.6T磁盘总计1.3T数据spark1.6版本yarn.scheduler.minimum-allocation-mb*yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
≯stephen·2020-09-15 23:19

CDH5.13离线并行安装Spark2.3

经查阅官方文档，发现spark1.6和2.x是可以并行安装的，也就是说可以不用删除默认的1.6版本，可以直接安装2.x版本，它们各自用的端口也是不一样的。这里做一下安装spark2.3版本的步骤记录。
weixin_33979363·2020-09-14 11:09

Spark RPC接口和Scala Actor简介

Spark1.6之前中使用的分布式多线程框架，是Akka。Akka也实现了类似ScalaActor的模型。
小鬼喵·2020-09-13 07:08
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