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Spark GraphX 分布式图处理框架图算法详解

这篇文章主要为大家介绍了Spark GraphX 分布式图处理框架图算法详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
Spark GraphX 分布式图处理框架图算法详解
2024-11-15

Spark中的图计算框架GraphX及其功能特点

GraphX是Apache Spark中的图计算框架,它提供了一种分布式的内存图计算引擎,可以高效地处理大规模图数据。GraphX具有以下功能特点:弹性分布式图计算:GraphX可以自动将图数据划分为多个分区,并利用Spark的弹性分布式计
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2024-11-15

大数据Hadoop之——Spark SQL+Spark Streaming

目录一、Spark SQL概述二、SparkSQL版本1)SparkSQL的演变之路2)shark与SparkSQL对比3)SparkSession三、RDD、DataFrames和DataSet1)三者关联关系1)RDD1、核心概念2、RDD简单操作3、RD
大数据Hadoop之——Spark SQL+Spark Streaming
2024-11-15

「Spark」Spark SQL Thrift Server运行方式

Spark SQL可以使用JDBC/ODBC或命令行接口充当分布式查询引擎。这种模式,用户或者应用程序可以直接与Spark SQL交互,以运行SQL查询,无需编写任何代码。Spark SQL提供两种方式来运行SQL:通过运行Thrift Server直接执行S
「Spark」Spark SQL Thrift Server运行方式
2024-11-15

python spark windows

1、下载如下放在D盘添加 SPARK_HOME = D:\spark-2.3.0-bin-hadoop2.7。 并将 %SPARK_HOME%/bin 添加至环境变量PATH。 然后进入命令行,输入pyspark命令。若成功执行。则成功设置
python spark windows
2024-11-15

理解Spark SQL(三)—— Spark SQL程序举例

上一篇说到,在Spark 2.x当中,实际上SQLContext和HiveContext是过时的,相反是采用SparkSession对象的sql函数来操作SQL语句的。使用这个函数执行SQL语句前需要先调用DataFrame的createOrReplaceTe
理解Spark SQL(三)—— Spark SQL程序举例
2024-11-15

springboot集成spark并使用spark-sql的方法

这篇文章主要介绍“springboot集成spark并使用spark-sql的方法”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“springboot集成spark并使用spark-sql的方法”文章
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2024-11-15

Spark Operator浅析

本文作者: 林武康(花名:知瑕),阿里巴巴计算平台事业部技术专家,Apache HUE Contributor, 参与了多个开源项目的研发工作,对于分布式系统设计应用有较丰富的经验,目前主要专注于EMR数据开发相关的产品的研发工作。 本文介绍Spark Op
Spark Operator浅析
2024-11-15

Spark SQL(6) OptimizedPlan

Spark SQL(6) OptimizedPlan在这一步spark sql主要应用一些规则,优化生成的Resolved Plan,这一步涉及到的有Optimizer。之前介绍在sparksession实例化的是会实例化sessionState,进而确定Qu
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2024-11-15

spark-sql-04-on_hive

设置metastore机器: ke01、ke02、ke03、ke04ke03 为元数据库ke01、ke02、ke04 连接到元数据库 、hive-metastore搭建ke03: hive.metastore.warehouse.dir

	spark-sql-04-on_hive
2024-11-15

Spark Streaming+Spark SQL的数据倾斜示例分析

这篇文章将为大家详细讲解有关Spark Streaming+Spark SQL的数据倾斜示例分析,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。1.现象 三台机器都有产生executor,每台
Spark Streaming+Spark SQL的数据倾斜示例分析
2024-11-15

Spark内存管理

1、spark的一大特性就是基于内存计算,Driver只保存任务的宏观性的元数据,数据量较小,且在执行过程中基本不变,不做重点分析,而真正的计算任务Task分布在各个Executor中,其中的内存数据量大,且会随着计算的进行会发生实时变化,所以Executor
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2024-11-15

Spark基础和RDD

spark1. Spark的四大特性速度快spark比mapreduce快的两个原因基于内存1. mapreduce任务后期在计算的是时候,每一个job的输出结果都会落地到磁盘,后续有其他的job要依赖于前面job的输出结果,这个时候就需要进行大量的磁盘io操
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2024-11-15

Spark怎么写HBASE

这篇文章将为大家详细讲解有关Spark怎么写HBASE,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。package com.iesol.high_frequencyimport java.io.Buffe
Spark怎么写HBASE
2024-11-15

Spark Streaming vs. Structured Streaming

简介Spark StreamingSpark Streaming是spark最初的流处理框架,使用了微批的形式来进行流处理。提供了基于RDDs的Dstream API,每个时间间隔内的数据为一个RDD,源源不断对RDD进行处理来实现流计算Structured
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2024-11-15

Spark SQL怎么用

这篇文章主要介绍“Spark SQL怎么用”,在日常操作中,相信很多人在Spark SQL怎么用问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Spark SQL怎么用”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来
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2024-11-15

Spark调优指南

Spark相关问题Spark比MR快的原因?1) Spark的计算结果可以放入内存,支持基于内存的迭代,MR不支持。2) Spark有DAG有向无环图,可以实现pipeline的计算模式。3) 资源调度模式:Spark粗粒度资源调度,MR是细粒度资源调度。资源
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2024-11-15

Spark中Broadcast的理解

广播变量应用场景:在提交作业后,task在执行的过程中,有一个或多个值需要在计算的过程中多次从Driver端拿取时,此时会必然会发生大量的网络IO,这时,最好用广播变量的方式,将Driver端的变量的值事先广播到每一个Worker端,以后再计算过程中只需要从本
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2024-11-15

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