spark

【活动回顾】StarRocks Singapore Meetup #2 @Shopee3 月 13 日，StarRocks 社区在新加坡成功举办了第二场 Meetup 活动，主题为“Empowering Customer-Facing Analytics”。本次活动在 Shopee 新加坡办公室举行，吸引了来自 Shopee、Grab 和 Pinterest 的专家讲师以及 50 多位参会者。大家围绕电商、BI 报表和广告场景中的数据分析挑战展开了深入探讨，并分享了如何利用 StarRocks 为关键业务提供更快、更精准的数据分析解决方案。

关于spark在yarn上运行时候内存的介绍在YARN上运行Spark时，内存管理是性能调优的核心环节。以下是 Driver Memory、Executor Memory、堆内存（Heap Memory）和堆外内存（Off-Heap Memory）的区别与配置方法，以及实际场景中的最佳实践：

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Spark2 之 Expression/Functionssrc/main/scala/org/apache/gluten/expression/ExpressionConverter.scala

基于云服务器的数仓搭建-hive/spark安装安装流程（内存占用200M，升至2.1G）mysql本地安装脚本连接mysql安装流程（内存占用400M，升至2.5G）

一直走下去-明

Apache Spark - 用于大规模数据分析的统一引擎从项目网站的下载页面获取 Spark。本文档适用于 Spark 版本 3.5.5。Spark 将 Hadoop 的客户端库用于 HDFS 和 YARN。下载内容已针对少数流行的 Hadoop 版本进行了预打包。用户还可以下载“Hadoop 免费”二进制文件，并通过扩充 Spark 的类路径，使用任何 Hadoop 版本运行 Spark。 Scala 和 Java 用户可以使用其 Maven 坐标将 Spark 包含在其项目中，Python 用户可以从 PyPI 安装 Spark。

想你依然心痛

Spark大数据分析与实战笔记（第四章 Spark SQL结构化数据文件处理-02）哪儿有勤奋，哪儿就有成功。在很多情况下，开发工程师并不了解Scala语言，也不了解Spark常用API，但又非常想要使用Spark框架提供的强大的数据分析能力。Spark的开发工程师们考虑到了这个问题，利用SQL语言的语法简洁、学习门槛低以及在编程语言普及程度和流行程度高等诸多优势，从而开发了Spark SQL模块，通过Spark SQL，开发人员能够通过使用SQL语句，实现对结构化数据的处理。本章将针对Spark SQL的基本原理、使用方式进行详细讲解。

小程序设计

【2025】基于springboot+spark的电影推荐系统（源码、万字文档、图文修改、调试答疑）基于Spring Boot + Spark的电影推荐系统项目介绍系统功能结构图如下：一、课题背景随着电影产业的蓬勃发展，用户面临着海量的电影选择，如何从众多电影中快速找到符合自己兴趣的影片成为一个重要问题。传统的电影推荐方式往往基于人工编辑的规则和简单的统计方法，难以满足用户多样化的个性化需求。基于Spark大数据处理的电影推荐系统应运而生，它能够利用海量的用户行为数据和电影信息数据，通过先进的算法模型为用户提供精准、个性化的电影推荐服务，提升用户的观影体验。

努力的搬砖人.

Spark相关面试题以下是150道Apache Spark面试题及其详细回答，涵盖了Spark的基础知识、RDD、DataFrame、Spark SQL、性能调优等多个方面，每道题目都尽量详细且简单易懂： Spark基础概念类 1. 什么是Apache Spark？ Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，用于大规模数据处理和分析。它提供了高效的内存计算能力，适用于迭代式算法和交互式数据挖掘。 2. Spark的主要特点有哪些？ Spark的主要特点包括： • 高速性能：通过内存计算提高数据处理速度。 • 通用性

【自学笔记】Spark基础知识点总览-持续更新提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，旨在提供快速、通用的大规模数据处理和分析能力。它构建在Hadoop之上，但提供了比Hadoop MapReduce更丰富的数据处理方式，包括批处理、流处理、交互式查询和机器学习等。

阿里云大数据AI技术

最佳实践 | 在 EMR Serverless Spark 中实现 Doris 读写操作EMR Serverless Spark 是一款面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 产品。它为企业提供了一站式的数据平台服务，包括任务开发、调试、调度和运维等，极大地简化了数据处理和模型训练的全流程。同时，它100%兼容开源 Spark 生态，能够无缝集成到客户现有的数据平台。使用 EMR Serverless Spark，企业可以更专注于数据处理分析和模型训练调优，提高工作效率。

什么是流式处理，什么是批处理，以及这两者有什么关联和区别流式处理（Stream Processing）和批处理（Batch Processing）是两种主要的数据处理模式，分别适用于不同的场景和需求。它们的核心区别在于对数据的处理时机和方式，但在实际应用中也可能结合使用。

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在EMR Serverless Spark中实现StarRocks读写操作EMR Serverless Spark 是一款兼容开源 Spark 的高性能 Lakehouse 产品。它为用户提供任务开发、调试、发布、调度和运维等全方位的产品化服务，显著简化了大数据计算的工作流程，使用户能更专注于数据分析和价值提炼。

语言合成模型Spark-TTS-0.5B学习笔记语言合成是通过计算机技术将文字信息转换为自然流畅的语音输出，模拟人类语音。下载链接： https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git 注：需要科学网络。

橘猫云计算机设计

python基于spark的心脏病患分类及可视化(源码+lw+部署文档+讲解)，源码可白嫖!摘要时代在飞速进步，每个行业都在努力发展现在先进技术，通过这些先进的技术来提高自己的水平和优势，汽车数据分析平台当然不能排除在外。本次我所开发的心脏病患分类及可视化系统是在实际应用和软件工程的开发原理之上，运用Python语言、数据可视化技术以及Spark框架进行开发，可以让管理员实现对个人中心、心脏病数据管理、系统管理等功能的操作。在系统开发之前首先要进行需求分析，分析出心脏病患分类及可视化系统的主要功能，然后设计了系统结构。整体设计包括系统的功能、系统总体结构、系统数据结构和对系统安全性进行设计；最后

Python数据分析与机器学习

《基于深度学习的指纹识别智能门禁系统》开题报告个人主页：@大数据蟒行探索者指纹识别作为生物特征识别领域的一项重要技术，在安全认证、犯罪侦查和个人身份验证等方面具有广泛应用前景。随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的指纹识别系统成为了当前研究的热点之一。传统的指纹识别方法在复杂背景、低质量图像和变形指纹等情况下存在着一定的局限性，而深度学习技术通过学习大量数据的特征表示，能够有效地提高指纹识别的准确性和鲁棒性。

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优化Apache Spark性能之JVM参数配置指南Apache Spark运行在JVM之上，JVM的垃圾回收（GC）、内存管理以及堆外内存使用情况，会直接对Spark任务的执行效率产生影响。因此，合理配置JVM参数是优化Spark性能的关键步骤，以下将详细介绍优化策略和配置建议。

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基于Azure Delta Lake和Databricks的安全数据共享（Delta Sharing）设计Azure云架构方案实现Azure Delta Lake和Azure Databricks的安全数据共享（Delta Sharing），实现安全分发数据，生成只读共享链接（Bearer Token），第三方可直接查询 Azure 数据（无需复制），以及跨公司数据协作（如供应商获取脱敏后的销售数据），以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。

Spark读取文件系统的数据(sbt打包测试)-入门级别Demo通过本关卡练习，您将学到：操作系统：Ubuntu 16.04； Spark版本：2.4.0； Hadoop版本：3.1.3。

ssh命令ssh命令无需密码也可登录要先关闭防火墙，命令如下：systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld systemctl status firewalld

不爱学习的小枫

spark的数据源load操作主要用于加载数据，创建出DataFrame；save操作，主要用于将DataFrame中的数据保存到文件中。如果不指定format，那么默认的就是parquet文件。