在Spark中，持久化（Persistence）是将RDD或DataFrame的计算结果缓存到内存中，以便在之后的操作中重复使用这些结果，从而避免重复计算。持久化可以提高Spark程序的性能，特别是在......
在Spark中，Executor是运行在集群节点上的工作进程，负责执行应用程序的任务。每个Executor会被分配一定量的内存和CPU资源，用于处理数据的计算和操作。当一个Spark应用程序启动时，D......
Spark的部署模式有以下几种： 1. Standalone模式：Spark的默认部署模式，所有组件都在同一个进程中运行，适用于简单的应用或者调试目的。 2. YARN模式：Spark可以运行在A......
在Spark中，Local运行模式是一种运行Spark应用程序的简单模式，它在单个本地线程上运行Spark应用程序，不需要任何集群资源。在Local运行模式下，Spark应用程序将在本地机器上的一个线......
Spark中的数据倾斜是指在数据处理过程中，部分数据分区中的数据量远远超过其他分区，导致任务的执行时间不均匀，部分节点负载过重，影响整个作业的性能。数据倾斜通常发生在数据分布不均匀或者数据倾斜的key......
在Spark中，动作（Action）是指触发在RDD（Resilient Distributed Dataset）上执行计算操作的操作。当调用动作时，Spark会开始执行计算并生成结果。常见的动作操作......
Spark submit参数的作用是用来提交Spark应用程序的配置参数。通过Spark submit命令，用户可以指定应用程序的运行方式，包括应用程序的主类、jar包路径、运行模式、资源分配等。可以......
在Spark中，Executor是运行在集群中的工作节点，负责执行Spark应用程序中的任务。每个Executor都会启动一个JVM进程，并且会在启动时从Driver节点获取任务以执行。Executo......
在Spark中，有以下几种常见的序列化器类型： 1. Java Serialization：使用Java默认的序列化机制来序列化数据。 2. Kryo Serialization：使用Kryo库来实......
在Spark中，广义的MapReduce是指使用Map和Reduce操作以及其他数据处理操作来进行分布式数据处理的一种模型。与传统的MapReduce模型不同，Spark中的广义MapReduce可以......
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