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参考地址：https://github.com/EsotericSoftware/kryo。自定义 Kryo 序列化。

在Spark-Shell中使用的Scala版本取决于你安装的Spark版本。这些技术细节共同构成了Spark大数据处理框架的核心能力和优势，使得Spark在大数据处理和分析领域得到了广泛的应用。

Apache Spark 的核心组件之一是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称 RDD）。RDD 是 Spark 中不可变、分布式对象集合的抽象，它允许你在集群上执行各种转换（transformations）和动作（actions）。以下是 RDD 的一些基础算子（operators）的概述，这些算子被分为转换（transformations）和动作（actions）两类。

Apache Spark 的核心组件之一是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称 RDD）。RDD 是 Spark 中不可变、分布式对象集合的抽象，它允许你在集群上执行各种转换（transformations）和动作（actions）。以下是 RDD 的一些基础算子（operators）的概述，这些算子被分为转换（transformations）和动作（actions）两类。

是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的方法。与监督学习（如分类器）相比，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。

RDD（Resilient Distributed Dataset）是 Spark 中的核心数据抽象，代表着分布式的不可变的数据集合。分布式的：RDD 将数据分布存储在集群中的多个计算节点上，每个节点上都存储着数据的一个分区。这样可以实现数据的并行处理和计算。不可变的：RDD 是不可变的数据集合，一旦创建就不能被修改。任何对 RDD 进行的转换操作都会生成一个新的 RDD，原始的 RDD 不受影响。可并行计算的：RDD 支持并行计算，可以在集群中的多个计算节点上同时进行计算。

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这会导致shuffle后的数据进行了错位（因为之前是shuffle(200),现在变成了shuffle(10)），具体原因笔者还是没有分析清楚，但是其中涉及到的点跟规则。从以上的分析知道：是在做join的一方(包含了AQEshuffleRead-coalesced) 影响了join的另一方，导致。目前在做 Spark 升级(3.1.1升级到3.5.0)的时候，遇到了。导致的数据重复问题，这种情况一般来说是很少见的，因为一般很少用。会做一些执行前的判断，主要是做任务shuffle的协调，

PySpark是Apache Spark的Python API，它允许开发者使用Python语言来操作Spark框架，执行大数据处理和分析任务。PySpark作为Spark生态系统的一部分，继承了Spark的分布式计算能力，能够高效地处理大规模数据集。主要应用场景包括：对大量积累的数据进行批量处理和分析，例如日志数据分析、用户行为分析等。通过Spark Streaming进行实时数据流的处理，适用于实时监控系统、实时推荐系统等。

PySpark是Apache Spark的Python API，它允许开发者使用Python语言来操作Spark框架，执行大数据处理和分析任务。PySpark作为Spark生态系统的一部分，继承了Spark的分布式计算能力，能够高效地处理大规模数据集。主要应用场景包括：对大量积累的数据进行批量处理和分析，例如日志数据分析、用户行为分析等。通过Spark Streaming进行实时数据流的处理，适用于实时监控系统、实时推荐系统等。

Spark搭建 Standalone模式详细步骤

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基本使用 可参见： https://docs.delta.io/2.3.0/quick-start.html#language-scala。

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结尾彩蛋：李华深吸了一口气，决定采取一系列步骤来定位和解决问题。首先，他回滚了Spark作业的最新变更，排除了因代码更新导致的错误可能性。接着，他仔细检查了作业的配置参数，如内存分配、并行度等，确保它们与集群资源相匹配。>- 然而，这些尝试都没有解决问题。李华意识到，可能需要更深入地分析作业的执行情况。他打开了Spark UI，仔细查看了作业的DAG（有向无环图）和执行阶段。在仔细观察后，他发现某个特定的Shuffle操作异常耗时，并且内存使用率极高。李华意识到这可能是问题的关键所在。他回想起之前

Spark的概述、核心、组成

数据行业经常会出现数据仓库、数据中台、大数据平台等概念，容易产生疑问，它们中间是相等，还是包含的关系？

技术成熟度：当前的AIGC技术已经能够生成高质量的文本、图像和音乐内容，甚至在某些方面超越了人类创作者的能力。市场需求：随着企业和个人对高效内容生产的需求增加，AIGC市场正在迅速扩展。据市场研究报告显示，AIGC市场规模预计在未来几年将保持高速增长。竞争环境：虽然已经有一些领先企业在该领域占据了一定的市场份额，但由于市场规模庞大，新的创业公司依然有很大的发展空间。进入AIGC行业有许多显著的优势。虽然AIGC行业充满了机会，但也存在一些挑战需要克服。如果你决定进入AIGC行业，以下是一些建议策略