大数据中的Spark指的是什么?
1、spark是一个通用计算框架。Spark是一个通用计算框架，用于快速处理大规模数据。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但Spark在内存中执行任务，比Hadoop更快。
2、Spark是云计算大数据的集大成者，是Hadoop的取代者，是第二代云计算大数据技术。
3、Spark是基于内存，是云计算领域的继Hadoop之后的下一代的最热门的通用的并行计算框架开源项目，尤其出色的支持Interactive Query、流计算、图计算等。Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。
4、Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
5、Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
6、大数据处理为何选择Spark，而不是Hadoop？基础知识 Spark Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。
科普Spark,Spark是什么,如何使用Spark
1、Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。
2、RDD是Spark的核心内容，在Spark的官方文档中解释如下：RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel。由此可见，其中有两个关键词：fault-tolerant & in parallel。
3、Spark是基于内存，是云计算领域的继Hadoop之后的下一代的最热门的通用的并行计算框架开源项目，尤其出色的支持Interactive Query、流计算、图计算等。Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。
4、Spark是一种通用的大数据计算框架，和传统的大数据技术MapReduce有本质区别。前者是基于内存并行计算的框架，而mapreduce侧重磁盘计算。
5、Spark Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark项目包含多个紧密集成的组件。
如何在可视化中加入spark技术
通过将Spark与可视化工具结合使用，可以交互地处理和可视化复杂的数据集。下一版本的Apache Spark(Spark 0)将于今年的4月或5月首次亮相，它将具有一项新功能- 结构化流 -使用户能够对实时数据执行交互式查询。
可以选择派可数据商业智能BI来进行数据可视化设计，企业通过部署BI，能够将业务数据通过数据仓库直连可视化报表，通过使用提前设计好的主题可视化分析模板，可以让企业的业务、技术和管理人员都能制作好看的数据可视化。
创建画布 在 可视化建模 选项卡中单击 新建 ，就可创建一个模型画布。同时，会在系统界面右侧自动停靠工具箱面板。 添加模型 工具箱中的各种模型工具，是整个工作流程构成的基本单元。
maven工程中添加jar有两种方式添。 第一： 通过【Dependencies】，可视化界面操作点击Dependencies标签页。点击【add】按钮 输入我们想添加的jar包名字进行搜索.就会出现下图中所示。
数据可视化的应用可以使数据之间的各种联系方式紧密关联。以数据图表的形式描绘各组数据之间的联系。
方法一 /usr/local/Spark/bin/pyspark默认打开的是Python，而不是ipython。通过在pyspark文件中添加一行，来使用ipython打开。
2022-02-24-Spark-44(性能调优通用调优)
1、并行度可以通过两个参数来设置，分别是 spark.default.parallelism 和 spark.sql.shuffle.partitions。前者用于设置 RDD 的默认并行度，后者在 Spark SQL 开发框架下，指定了 Shuffle Reduce 阶段默认的并行度。
2、先不要急着优化 在必要之前，一定不要急着进行优化，这是一种非常重要的性能调优方法。在进行调优过程中，我们应该遵守最佳的实践方法，这样才能得到有效的实现。
3、为整个应用程序创建性能测试套件 这是另一个通用技巧，可以帮助你避免在将性能改进部署到生产后经常会发生的许多意外问题。你应该总是定义一个测试整个应用程序的性能测试套件，并在性能改进之前和之后运行它。
4、我们公司yarn node节点的可用资源配置为：单台node节点可用资源数：核数33cores、内存110G。Hive on Spark任务的基础配置，主要配置对象包括：Executor和Driver内存，Executor配额，任务并行度。
5、配置Driver内存。Driver负责任务的调度，和Executor、AM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。可以根据实际任务数量的多少，为Driver设置一个合适的内存。
spark和hadoop的区别
Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。解决问题的层面不一样 首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。
Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。
hadoop是分布式系统基础架构，是个大的框架，spark是这个大的架构下的一个内存计算框架，负责计算，同样作为计算框架的还有mapreduce，适用范围不同，比如hbase负责列式存储，hdfs文件系统等等。
不同点前者基于磁盘+内存，磁盘占得比重比较大，而后者侧重于内存+磁盘，内存占得比重比较大，这也是为什么Hadoop没spark速度快的根本原因，spark基于内存来做MR，而Hadoop侧重于落地到磁盘来做MR。
「每日一道大数据面试题系列」spark如何调优
1、对于SparkSQL，还有一个比较重要的参数，就是shuffle时候的Task数量，通过spark.sql.shuffle.partitions来调节。调节的基础是spark集群的处理能力和要处理的数据量，spark的默认值是200。
2、自定义规则CheckPartitionTable类，实现Rule，通过以下方式创建SparkSession。自定义规则CheckPartitionTable类，实现Rule，将规则类追加至Optimizer.batches： Seq[Batch]中，如下。
3、告诉我们大数据和Hadoop之间的关系。 大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门用于大数据操作的Hadoop框架也开始流行。专业人士可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。
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