什么是YARN？ Apache Hadoop YARN 是一种新的Hadoop资源管理器。它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。也就是说YARN在Hadoop集群中充当资源管理和任务调度的框架。Apache Hadoop YARN：Yet Another Resource Negoti
导读：在实际项目开发中，有时会遇到需动态加载jar包的应用场景。如将Flink的UDF自定义方法制作成方法库(既打成一个Jar)，在提交给Flink集群的Job中动态加载jar便可使用。下面将举一个简单实现Java动态加载Jar的例子。环境准备动态加载Jar实现解析与拓展环境准备为了便于实现Demo，这里构建一个模块化Maven项目dynamicloading，项目包含：dyna-loading-
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2023-09-27 15:04:43
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Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是唯一的软件框架应用程序，但作为一个并行数据处理引擎，它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程，它受到Google开发的启发。这个流程称为创建索引，它将 Web爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入，并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。然后可以在整个 Web 搜索过程中使用这个结果从已定义
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2023-07-28 10:13:42
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需求：在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数数据格式准备如下：创建这个文件cd /export/servers
vim wordcount.txt文件内容：hello,world,hadoop
hello,hive,sqoop,flume
kitty,tom,jerry,world
hadoop上传成功后效果上传文件到集群hdfs dfs -mkdir /wordcount/
hdfs
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2024-01-30 07:49:20
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MapReduce是什么MapReduce是一种分布式计算编程框架，是Hadoop主要组成部分之一，可以让用户专注于编写核心逻辑代码，最后以高可靠、高容错的方式在大型集群上并行处理大量数据。MapReduce的存储MapReduce的数据是存储在HDFS上的，HDFS也是Hadoop的主要组成部分之一。下边是MapReduce在HDFS上的存储的图解HDFS主要有Namenode和Datanode
# 提交Jar包到Storm集群
## 引言
Storm是一个分布式实时计算系统，它可以用来处理实时数据流。要运行一个Storm拓扑，需要将相关的代码打包成一个Jar包，并提交到Storm集群中。本文将介绍如何将Jar包提交到Storm集群，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在提交Jar包之前，需要确保以下准备工作已完成：
1. 安装和配置Storm集群：请参考Storm的官方文档
原创
2023-09-03 11:58:40
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一 ，SparkPi 源码分析 ：1 ，在 linux 中把例子整出来 ：2 ，得到 jar 包 ：3 ，把他整到 idea 中 ：4 ，看这个类 ： SparkPi5 ，源码查看 ： 读懂它，老师已经添加详细注释思路 ：代码 ：package day01.demo01.pi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import sca
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2023-08-24 12:26:02
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提交spark任务使用spark-submit提交并运行spark任务。例：spark-submit --master local[2] \
--name appName \
--class 主类的全路径 \
/home/hadoop/lib/mySpark-1.0.jar \
hdfs://hadoop001:9000/input/ hdfs://hadoop001:9000/output/加入
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2024-05-17 11:33:31
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SparkLaunch提交任务1.提交Spark任务的方式2.SparkLaunch 官方接口3.任务提交流程及实战 1.提交Spark任务的方式通过Spark-submit 提交任务通过Yarn REST Api提交Spark任务通过Spark Client Api 的方式提交任务通过SparkLaunch 自带API提交任务基于Livy的方式提交任务，可参考我的另一篇文章 Apache Li
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2023-07-20 13:26:30
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图是官方图，解释为本人理解，如果错误，望指出！Spark yarnyarn-client1、首先是各个NM节点向ResourceManager汇报资源情况，等待被分配，调用2、客户端提交任务申请，会在当前客户端启动一个Driver，然后向RS申请，启动 AM3、RS收到申请，会随机选择一台NM（节点）启动AM。4、AM启动之后，会向RS申请一批资源，用来启动Executor5、RS收到请求，会找到
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2023-07-20 13:26:13
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# Spark Jar包提交到集群运行
## 1. 引言
Apache Spark是一个快速、通用且容错的大数据处理引擎，提供了丰富的API和工具，可以轻松地处理大规模的数据。在使用Spark进行开发时，我们通常会将代码打包成一个jar包，然后提交到Spark集群上运行。本文将介绍如何将Spark jar包提交到集群上运行，并提供相应的代码示例。
## 2. 准备工作
在开始之前，我们需要
原创
2023-08-20 03:19:59
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一、MapreduceMapreduce主要应用于日志分析、海量数据的排序、索引计算等应用场景，它是一种分布式计算模型，主要用于解决离线海量数据的计算问题。 核心思想是：“分而治之，迭代汇总” Mapreduce主要由两个阶段：map阶段:任务分解 1.读取HDFS中的文件，把输入文件按照一定的标准分片，每个输入片的大小是固定的，（默认情况下，输入片的大小与数据块的大小相同，数据块大小默认为64M
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2024-02-02 08:07:35
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概念：Hadoop有一个叫DataJoin的包为Data Join提供相应的框架。它的Jar包存在于contrib/datajoin/hadoop-*-datajoin。为区别于其他的data join技术，我们称其为reduce-side join。（因为我们在reducer上作大多数的工作）reduce-side join引入了一些术语及概念： &nbs
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2024-10-12 11:36:49
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在大数据分析领域，Apache Flink以其实时处理能力和强大的流数据处理功能而受到广泛欢迎。然而，在将Flink的JAR程序提交到YARN集群执行时，我们面临着一系列挑战。本文将详细描述这一过程的解决方案，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查与最佳实践。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确认系统环境是否满足Flink与YARN的运行要求。可以参考以下的系统要求和硬件配
最近开发完一个springboot项目，打包成jar包之后要部署到Linux服务器上面运行，我用的nohup java -jar 命令，但是代码更新之后重新部署的时候覆盖原来的项目，又要手动运行ps -ef|grep jar包名 去查找进程，然后kill -9 去kill进程，有时候nohup进程老是kill不掉,只能多试几次，烦不胜烦。后来专门花时间研究了一下脚本和本地window上传文件到li
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2023-07-20 19:10:53
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在描述任务提交之前，有必要先了解一下部分基础知识。一、基础知识此处基础知识涉及HDFS基本操作命令、Hadoop自带例子程序和Yarn的监控界面。1.1 几个常见的HDFS操作命令想要在Hadoop平台上运行MapReduce程序，首先要将数据从本地上传到HDFS集群上，通常涉及到表1-1中的几个命令。表1-1本文要用到的几个HDFS命令序号命令功能1hdfs dfs -m
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2023-11-20 08:32:24
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# 如何解决“spark提交yarn的client任务jar包冲突”
## 1.整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 提交任务
开发者 -> Yarn: 提交任务
section 解决冲突
Yarn -> 开发者: 解决jar包冲突
```
## 2.步骤详解
| 步骤 | 操作内容 |
原创
2024-05-24 05:12:33
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Spark可以和Yarn整合，将Application提交到Yarn上运行，和StandAlone提交模式一样，Yarn也有两种提交任务的方式。 1.yarn-client提交任务方式配置 在client节点配置中spark-env.sh添加Hadoop_HOME的配置目录即可提交yarn 任务，具体步骤如下：export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/had
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2023-08-01 19:50:22
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# 如何远程提交到Yarn集群
在大数据处理的领域中，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是一个重要的资源管理器，它可以帮助我们管理和调度计算资源。对于初学者来说，远程提交到Yarn集群的过程可能略显复杂，而本文将分步引导你如何实现这一目标。
## 整体流程
下面是远程提交到Yarn集群的步骤明细：
| 步骤 | 描述
# 如何在 Flink 上提交 YARN 集群任务
Apache Flink 是一种流处理和批处理的数据处理引擎，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器。将 Flink 应用程序部署在 YARN 集群中，可以有效利用分布式计算资源。本文将带你一步一步了解如何在 Flink 环境中提交 YARN 集群任务。
## 提交流程概览
原创
2024-11-01 09:05:20
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