【大数据】Spark Executor内存分配原理与调优

【大数据】Spark Executor内存管理与调优 Executor内存总体布局 统一内存管理 堆内内存 (On-heap Memory) 堆外内存 (Off-heap Memory) Execution 内存和 Storage 内存动态占用机制 任务内存管理(Task Memory M

极速梳理Spark的四种分词工具

Spark是一套巡行效率很高,速度很快又能提供多种计算场景的框架,它将数据拉到内存里面,并基于RDD(弹性分布式数据集)进行运算,这就导致它内存效率很高很快。 而在Spark框架下,有四种常用的中文分词工具,分别是:hanLP、ansj、jieba和fudannlp。以下是对于这四种工具

Spark 广播变量(Broadcast Variable)原理及源码分析

Spark 广播变量通过序列化、分块、缓存和分层传播的机制,大大减少了任务之间的数据传输开销,提高了性能。

基于科大讯飞星火大模型Spark 4.0 Ultra的微信聊天机器人搭建教程

目前,办公场景中,员工需要与不同的人交谈,而微信作为其中的桥梁。随着如今工作越来越繁重,面对不同的人进行交谈已经是应接不暇,急需一个AI聊天机器人来帮助人们从繁忙的聊天中解放出来。

2023_Spark_实验十:Centos_Spark Local模式部署

参考这篇博客:【Centos8_配置单节点伪分布式Spark环境】_centos8伪分布式环境搭建-CSDN博客

数据仓库构建的两种方法:自上向下、自下向上

数据仓库是在统一模式下组织的数据源异构集合。构建数据仓库有两种方法: 自上而下法和自下而上法解释如下。

大数据——数据预处理

数据预处理(data preprocessing)是指在主要的处理以前对数据进行的一系列处理,如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前,首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理,以利于计算机的运算。数据预处理是大数据分析中不可或缺的一环,涉及数据清洗、集成、规约和变换等多个步

七,Linux基础环境搭建(CentOS7)- 安装Scala和Spark

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。配置文件spark-env.sh,进入spa

DataGrip远程连接Spark-sql,和使用beeline命令来连接hive

#DataGrip连接Spark SQL #sparksql与hive整合后,使用beeline命令进入hive

《深入浅出Apache Spark》系列③:Spark SQL解析层优化策略与案例解析

本系列是Spark系列分享的第三期。第一期分享了SparkCore的一些基本原理和一些基本概念,包括一些核心组件。Spark的所有组件都围绕SparkCore来运转,其中最活跃的一个上层组件是SparkSQL。第二期分享则专门介绍了SparkSQL的基本架构和原理。从第三期开始,后续的分享都围绕着S

Spark环境搭建

本文是使用VMware Workstation搭建Spark环境,操作系统为CentOS 7的详细步骤

LLMs之Code:Github Spark的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

​LLMs之Code:Github Spark的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录Github Spark的简介Github Spark的安装和使用方法Github Spark的案例应用Github Spark的简介2024年10月30日,GitHub 重磅发布GitHub Spark 是

基于Spark的电信用户行为分析系统的设计与实现

一、系统概述该电信用户行为分析系统旨在利用先进的技术手段,深入挖掘电信用户的行为数据,为电信运营商提供决策支持和精准营销服务。系统采用 Spring Boot 框架构建稳定的后端服务,并结合 Spark 强大的大数据处理能力。二、主要功能数据采集:从电信运营商的各种数据源中收集用户行为数据,包括通话

头歌平台Spark分类分析小节测试(8.2小节测试)

打开右侧代码文件窗口,在至区域补充代码,完成任务。读取文件中的内容,使用二项逻辑斯蒂回归进行二分类分析,过滤类。

Spark的集群环境部署

分享了spark的两个集群模式的配置方法

24道数据仓库面试八股文(答案、分析和深入提问)整理

维度表强调的是数据的上下文和描述性,通常包含更丰富的属性信息。事实表则侧重于存储实际业务数据和度量,可以通过维度表的属性进行分析和查询。这样的结构有助于高效地进行数据分析,支持决策和业务洞察。这些概念相互关联,共同帮助构建一个高效、一致、可扩展的数据仓库,以便支持复杂的分析和决策过程。通过确保维度和

Spark-环境启动

从start-all.sh开始捋,一直捋到Master、Worker的启动并建立通信。

(五)Spark大数据开发实战:灵活运用PySpark常用DataFrame API

Spark大数据开发实战:灵活运用PySpark常用DataFrame API。本文数据来自采集豆瓣网分类排行榜 (“https://movie.douban.com/chart”)中各分类类别所有电影的相关信息并存储为csv文件。

Linux的Spark 环境部署

4.创建软连接 命令: ln -s /export/server/spark-3.5.3-bin-hadoop3 /export/server/spark。命令 scp -r /export/server/spark-3.5.3-bin-hadoop3 wtk1:/export/server/

(杭州大数据RD面经)字节、阿里、滴滴问题汇总

3、你谈到你的覆盖漏损gap比美团用户平台自有数据的gap更低,你清楚你低在哪里吗?6、讲述一下mapreduce的原理,数据倾斜主要体现在mr的哪几个阶段?有25匹马,5个赛道,每个道最多跑5匹马,问最少比多少次,可以选出跑的最快的前三名?9、你是怎样处理快照表生命周期晚于需要刷数起始时间的问题的

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