Spark简介ApacheSpark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上，形成集群。Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行，有1400多位大牛贡献了代码。整个Spark框架源码是一个巨大的工程。下面我们一起来看下spark的底层执行原理。Spark运行流程具体运行流程如下：SparkContext向资源管理器注册并向资源管理器申请运行Executor资源管理器分配Executor，然后资源管理器启动ExecutorExecutor发送心跳至资源管理器Sp

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Spark调优之RDD算子调优不废话，直接进入正题！1.RDD复用在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算，如下图所示：RDD的重复计算对上图中的RDD计算架构进行修改，得到如下图所示的优化结果：RDD架构优化2.尽早filter获取到初始RDD后，应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据，进而减少对内存的占用，从而提升Spark作业的运行效率。本文首发于公众号：五分钟学大数据，欢迎围观！回复【书籍】即可获得上百本大数据书籍3.读取大量小文件-用wholeTextFiles当我们将一个文本文件读取为RDD时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素。也可以将多个完整的文本

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大家好，我是老兵。本系列为大数据项目实战系列，每期内容将讲解​​项目背景​​​、​​技术架构​​​和核心​​代码​​部分，帮助相关小伙伴快速了解大数据项目与技术。在上期的基于SparkGraphFrame社交网络实战项目中，介绍了Spark图计算与社交关系图谱，文章反响很好。​本期将继续介绍基于Spark和Grafana的​​电商零售分析​​项目，在文末附有电商数据集下载地址，欢迎大家自行领取。话不多说，我们开始。项目环境：JAVA、IDEA项目技术：Spark、Grafana技术难度：中等1项目介绍互联网背景下的大数据、AI领域不断创新，衍生出多样化的电商平台和商品推荐模式。作为消费者，当我

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