《Spark与Hadoop大数据分析》——第3章 深入剖析Apache Spark

简介: 本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第3章,作者 [美]文卡特·安卡姆(Venkat Ankam),译 吴今朝,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

第3章

深入剖析Apache Spark

Apache Spark 的技术、社区和用户群都在快速增长。2015 年推出了两个新的API:DataFrame API 和 DataSet API。这两个 API 构建在基于 RDD 的核心 API 之上。我们有必要了解 RDD 的更深层概念,包括运行时的架构和它在 Spark 各种资源管理器上的表现。

本章分为以下子主题:

image

相关文章
|
5天前
|
消息中间件 分布式计算 Hadoop
Apache Flink 实践问题之Flume与Hadoop之间的物理墙问题如何解决
Apache Flink 实践问题之Flume与Hadoop之间的物理墙问题如何解决
17 3
|
24天前
|
分布式计算 资源调度 大数据
【决战大数据之巅】:Spark Standalone VS YARN —— 揭秘两大部署模式的恩怨情仇与终极对决!
【8月更文挑战第7天】随着大数据需求的增长,Apache Spark 成为关键框架。本文对比了常见的 Spark Standalone 与 YARN 部署模式。Standalone 作为自带的轻量级集群管理服务,易于设置,适用于小规模或独立部署;而 YARN 作为 Hadoop 的资源管理系统,支持资源的统一管理和调度,更适合大规模生产环境及多框架集成。我们将通过示例代码展示如何在这两种模式下运行 Spark 应用程序。
96 3
|
3天前
|
分布式计算 大数据 Apache
跨越界限:当.NET遇上Apache Spark,大数据世界的新篇章如何谱写?
【8月更文挑战第28天】随着信息时代的发展,大数据已成为推动企业决策、科研与技术创新的关键力量。Apache Spark凭借其卓越的分布式计算能力和多功能数据处理特性,在大数据领域占据重要地位。然而,对于.NET开发者而言,如何在Spark生态中发挥自身优势成为一个新课题。为此,微软与Apache Spark社区共同推出了.NET for Apache Spark,使开发者能用C#、F#等语言编写Spark应用,不仅保留了Spark的强大功能,还融合了.NET的强类型系统、丰富库支持及良好跨平台能力,极大地降低了学习门槛并拓展了.NET的应用范围。
19 3
|
8天前
|
分布式计算 大数据 数据处理
Apache Spark的应用与优势:解锁大数据处理的无限潜能
【8月更文挑战第23天】Apache Spark以其卓越的性能、易用性、通用性、弹性与可扩展性以及丰富的生态系统,在大数据处理领域展现出了强大的竞争力和广泛的应用前景。随着大数据技术的不断发展和普及,Spark必将成为企业实现数字化转型和业务创新的重要工具。未来,我们有理由相信,Spark将继续引领大数据处理技术的发展潮流,为企业创造更大的价值。
|
21天前
|
消息中间件 大数据 Kafka
"Apache Flink:重塑大数据实时处理新纪元,卓越性能与灵活性的实时数据流处理王者"
【8月更文挑战第10天】Apache Flink以卓越性能和高度灵活性在大数据实时处理领域崭露头角。它打破批处理与流处理的传统界限,采用统一模型处理有界和无界数据流,提升了开发效率和系统灵活性。Flink支持毫秒级低延迟处理,通过时间窗口、状态管理和自动并行化等关键技术确保高性能与可靠性。示例代码展示了如何使用Flink从Kafka读取实时数据并进行处理,简明扼要地呈现了Flink的强大能力。随着技术进步,Flink将在更多场景中提供高效可靠的解决方案,持续引领大数据实时处理的发展趋势。
57 7
|
24天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
Spark 与 Hadoop 的大数据之战:一场惊心动魄的技术较量,决定数据处理的霸权归属!
【8月更文挑战第7天】无论是 Spark 的高效内存计算,还是 Hadoop 的大规模数据存储和处理能力,它们都为大数据的发展做出了重要贡献。
54 2
|
3天前
|
存储 分布式计算 资源调度
Hadoop生态系统概览:从HDFS到Spark
【8月更文第28天】Hadoop是一个开源软件框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。它由多个组件构成,旨在提供高可靠性、高可扩展性和成本效益的数据处理解决方案。本文将介绍Hadoop的核心组件,包括HDFS、MapReduce、YARN,并探讨它们如何与现代大数据处理工具如Spark集成。
16 0
|
9天前
|
大数据 RDMA
神龙大数据加速引擎MRACC问题之MRACC-Spark利用eRDMA近网络优化插件来提升性能如何解决
神龙大数据加速引擎MRACC问题之MRACC-Spark利用eRDMA近网络优化插件来提升性能如何解决
20 0
|
11天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据处理框架在零售业的应用:Apache Hadoop与Apache Spark
【8月更文挑战第20天】Apache Hadoop和Apache Spark为处理海量零售户数据提供了强大的支持
28 0
|
15天前
|
分布式计算 Serverless 数据处理
EMR Serverless Spark 实践教程 | 通过 Apache Airflow 使用 Livy Operator 提交任务
Apache Airflow 是一个强大的工作流程自动化和调度工具,它允许开发者编排、计划和监控数据管道的执行。EMR Serverless Spark 为处理大规模数据处理任务提供了一个无服务器计算环境。本文为您介绍如何通过 Apache Airflow 的 Livy Operator 实现自动化地向 EMR Serverless Spark 提交任务,以实现任务调度和执行的自动化,帮助您更有效地管理数据处理任务。
128 0

推荐镜像

更多
下一篇
云函数