spark大数据处理实例

本篇文章给大家分享spark大数据处理实例，以及大数据spark经典案例对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据Spark面试,distinct去重原理,是如何实现的
• 2、基于PySpark的10亿级数据集LAION-5B元数据快速处理实践(全文分享)_百...
• 3、大数据spark常见面试题汇总(二)
• 4、时空大数据云平台(三)建设实例3
• 5、内存有限的情况下spark如何处理t级别的数据?

大数据Spark面试,distinct去重原理,是如何实现的

1、带参数的distinct内部实现类似于wordcount统计单词的方法，但通过元组获取了第一个单词元素。可以使用多种方式实现distinct的去重效果。流程图清晰展示了distinct的实现原理：使用map算子将元素转化为带有null的元组；使用reduceByKey对具有相同key的元素进行统计；最后通过map算子提取元组中的单词元素，实现去重。

2、Spark SQL支持多列distinct聚合。分析如下：实现机制：Spark SQL在处理包含distinct聚合的SQL语句时，***用了特定的聚合模式。对于多列distinct聚合，Spark SQL在逻辑***优化阶段引入了转换，通过expand算子和aggregate算子进行处理。

3、当处理如`[0，32000000]`和`[32000000，0]`的场景时，Roaring Bitmap可能无法区分数字顺序或正确识别重复值。在大数据领域，如活跃人数等去重指标的计算中，Roaring Bitmap可以加速计算过程，尤其是在离线执行引擎Hive/Spark中引入Roaring Bitmap来实现精准去重。

4、在对字段进行去重的时候，需要保证distinct在所有字段的最前面。若是distinct关键字后面有多个字段时，就会对多个字段进行组合去重，只有当多个字段组合起来的值是相等的才能够被去重。

5、去重：distinct操作去除RDD中重复的元素。排序：sortBy和sortByKey分别按值和键进行排序。交集与并集：intersection和union分别求两个数据集的交集与并集。差集：su***ract操作去除两个数据集的交集元素。拉链操作：zip和zipWithIndex将两个RDD元素按区内的顺序进行配对。

基于PySpark的10亿级数据集LAION-5B元数据快速处理实践(全文分享)_百...

基于PySpark的大规模数据集LAION-5B元数据处理实践 在多模态大模型训练的热潮中，获取LAION-5B这样的10亿级数据集成为了关键挑战。OpenDataLab的工程师们在浦数AI Talk分享了实用的LAION-5B下载与处理经验，本文将详细介绍他们的分享内容，包括数据集结构、元数据处理和下载工具。

大数据spark常见面试题汇总(二)

Spark操作类型包括transformation、action与cronroller，分别实现RDD转换、执行与控制算子。设置参数如spark.sql.shuffle.partitions与spark.default.paralleli***调整默认task执行个数与集群资源管理。Spark Application在未充分获得资源时就开始执行job，可能导致资源不足问题。

SparkContext vs. SparkSession SparkSession 是 SparkConf、SparkContext 和 SQLContext 的封装，通过 builder 方式创建，更简洁。SparkSession 提供了更丰富的 API 来操作 Dataset 和 DataFrame。

面试题1：Spark运行架构的核心特征是什么？答案：Spark架构设计的核心在于每个应用获取专属的executor进程，该进程在整个应用周期内持续存在，并以多线程方式执行任务。Spark任务与资源管理器分离，主要依赖executor进程间的通信。

面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。

Spark运行流程以SparkContext为总入口。在SparkContext初始化时，Spark创建DAGScheduler和TaskScheduler以进行作业和任务调度。运行流程概览如下：1）当程序提交后，SparkSubmit进程与Master通信，构建运行环境并启动SparkContext。SparkContext向资源管理器（如Standalone、Mesos或YARN）注册并申请执行资源。

分区数与分区规则：讨论如何确定Kafka分区数以及分区规则的设计。 Kafka速度优势：解释Kafka相比其他消息队列系统具有速度优势的原因。Spark面试问题： Spark比MapReduce快的原因：阐述Spark相比MapReduce在速度上的优势，如内存计算、DAG调度等。

时空大数据云平台(三)建设实例3

综上所述，智慧泰州时空大数据平台作为时空大数据云平台的建设实例，在数据整合、平台建设、资源共享和技术创新等方面都取得了显著成果，为数字城市建设和***数字化转型提供了有力支撑。

智慧泰州时空大数据平台，由省自然资源厅与泰州市***共同打造，作为省级试点，遵循2019版国家技术标准，以构建统权威的时空信息基础设施为目标。平台汇集了泰州市域的基础时空数据、实景三维数据、物联网感知数据和在线抓取数据，构建时空大数据库，搭建云平台，提供高效丰富的云服务接口。

“时空大数据云平台”是智慧城市建设的数据资源中心。此平台主要通过构建二三维实景地图，提供统一数字底图服务，支持各部门定制业务图层，实现资源信息的集成与呈现。平台具备交警、公安消防、武警消防、安监局等多领域图层拓展叠加能力，可一图查看各类资源，集成呈现结果，提升城市综合管理效率。

时空云平台是一种基于云计算技术的服务平台，它融合了时空大数据处理和时空分析功能，旨在实现地理信息的智能化处理和共享。

时空云平台是一种结合了地理信息系统、云计算技术、大数据处理以及互联网技术的信息服务系统。它通过云计算的模式，提供时空数据的存储、处理、分析和服务，实现了时空数据的高效管理和利用。

大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。大数据处理技术往往需要与基于云计算的并行分布式技术相结合，这也是目前国际产业界普遍***用的技术方案。大数据分析和挖掘技术 大数据分析与挖掘技术为智慧城市治理提供了强大的决策支持能力。

内存有限的情况下spark如何处理t级别的数据?

在Spark内部，单个executor中的RDD分片数据通过Iterator以流式访问方式处理。迭代器的hasNext和next方法由RDD lineage上各转换操作携带的闭包函数复合而成。此过程在用户未要求缓存结果时，内存占用极小，元素处理后即落地或丢弃，避免了长期内存占用。

但在Shuffle过程中所有数据并不能都保存到该哈希表中，当这个哈希表占用的内存会进行周期性地***样估算，当其大到一定程度，无法再从MemoryManager申请到新的执行内存时，Spark就会将其全部内容存储到磁盘文件中，这个过程被称为溢存（Spill），溢存到磁盘的文件最后会被归并（Merge）。

在默认情况下堆外内存并不启用，可通过配置 spark.memory.offHeap.enabled 参数启用，并由 spark.memory.offHeap.size 参数设定堆外空间的大小。除了没有 other 空间，堆外内存与堆内内存的划分方式相同，所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。

reduce task去map一边拉取数据，一边聚合。

提高计算效率。内存计算：Spark支持内存计算，将数据存储在内存中，可以更快地处理数据，而不需要频繁地从磁盘读取和写入数据。大数据处理：Spark可以处理大量数据，比如PB级别的数据，而且还能够快速地处理数据。总的来说，Spark可以帮助我们更加高效地处理大规模数据和计算密集型任务。

关于spark大数据处理实例，以及大数据spark经典案例的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。