实现Spark批模式和流模式
# 概览
本文将介绍如何实现Spark的批模式和流模式。首先，我们会提供一张表格来展示整个流程的步骤，然后我们将详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
# 流程步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建SparkSession |
| 步骤2 | 加载数据 |
| 步骤3 | 执行转换操作 |
| 步骤4 | 执行
Spark作业三种模式提交local模式提交spark作业spark作业运行集群，有两种部署方式，一种是Spark Standalone集群，还有一种是YARN集群+Spark客户端提交spark作业的两种主要方式，就是Spark Standalone和YARN，这两种方式，分别还分为两种模式，分别是client mode和cluster mode在体验standalone提交模式之前，先得体验一
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2023-08-17 17:07:23
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本文由阿里云 Flink 团队刘文聪老师在撰写。文章分析了 Flink 的流批模式在不同维度存在的特点与差异，帮助开发者朋友们更好地理解 Flink 的流批模式。
1.作业调度管理概述 在Spark作业调度系统中，调度的前提是判断多个作业任务的依赖关系。这些作业任务之间可能存在因果的依赖关系，也就是说有些任务必须先获得执行，然后相关的依赖任务才能执行。但是，任务之间显然不应该出现任何直接或间接的循环依赖关系。所以，本质上这种关系适合用DAG有向无环图来表示。  
<一>DStream实时流数据处理Spark Streaming能够对流数据进行近乎实时的速度进行数据处理。采用了不同于一般的流式数据处理模型，该模型使得Spark Streaming有非常高的处理速度，与storm相比拥有更高的吞能力。本篇简要分析Spark Streaming的处理模型，Spark Streaming系统的初始化过程，以及当接收到外部数据时后续的处理步骤。系统概述流
关于CDN与本地加载的选择
一、使用部分CDN加载echarts加载过慢原因 在页面中引用echarts.js库时,采用的是cdn加载,首次加载页面,会向cdn服务器去请求文件,并加载,javascript是单线程语言,部分请求必须在先加载完echarts.js 后续的代码才能执行,如若此阶段请求echarts的实际时间过长,导致js部分请求延迟,导致页面加载过慢二、CDN加载对
Spark 基本概念MapReduce 存在的缺陷编写难度大不能很好充分利用系统内存一个作业多个MR任务嵌套不友好（每一个task都是jvm进程级别创建销毁开销都很大、每一次都要涉及磁盘或dfs或db和网络 的IO)（期望以pipeline 流水线的方式从头到尾）只能离线处理数据处理读数据（read）–> 规整（ETL）–> 写(write)将业务系统的数据经过抽取（Extract）、
文章目录一.流介绍1.流是什么2.为什么需要流处理3.流处理应用场景4.如何进行流处理二.Spark Streaming1.Spark Streaming流数据处理架构2.Spark Streaming内部工作流程3.StreamingContext4.Spark Streaming快速入门三.Dstream1.Input DStreams与接收器（Receivers）2.Dstream创建（内
Spark StandAlone模式和On Yarn模式搭建 Spark StandAlone模式 上传并解压 tar -zxvf spark-3.0.2-bin-hadoop3.2.tgz -C /data/soft/ 修改配置文件 # 进入conf文件夹目录 cd /data/soft/spar ...
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2021-09-14 21:31:00
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# Flink 批模式 Hive
## 引言
随着数据量的增长，对于大规模数据的处理变得越来越重要。传统的数据处理方法已经无法满足对于实时性和准确性的要求。因此，分布式计算框架逐渐得到广泛应用。Flink 是一款开源的流式处理和批处理框架，它能够处理大规模的数据集，并提供低延迟和高吞吐量的计算能力。同时，Flink 还能够与 Hive 集成，实现更强大的数据处理能力。
本文将介绍如何在 Fli
文章目录概述1. Client Mode2. Cluster Mode3. 总结 概述在使用spark-submit提交Spark任务一般有以下参数：./bin/spark-submit \
--class <main-class> \
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
一、本地模式运行spark程序二、集群模式运行spark程序
原创
2022-05-09 20:37:24
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spark应用执行机制分析前段时间一直在编写指标代码，一直采用的是--deploy-mode client方式开发测试，因此执行没遇到什么问题，但是放到生产上采用--master yarn-cluster方式运行，那问题就开始陆续暴露出来了。因此写一篇文章分析并记录一下spark的几种运行方式。1.spark应用的基本概念spark运行模式分为：Local(本地idea上运行)，Standalon
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2023-09-21 14:44:19
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spark有四种最基本的运行模式local模式 standalone scheduler模式 yarn模式 mesos模式spark的local模式就是本地模式,就是单机跑,无需启动集群进入spark客户端提交任务即可//这样进去的话是spark local模式
[root@doit01 spark-2.3.3-bin-hadoop2.7]# /usr/apps/spark-2.3.3-bin-h
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2023-08-16 10:23:46
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# Spark 独立模式配置 Spark on Hive 模式
Apache Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，而 Apache Hive 则是一个适用于大数据的仓库工具，提供了SQL查询能力。为了充分利用这两个强大的工具，我们可以通过配置 Spark 在 Hive 上运行，以进行更加高效的数据处理。在本文中，我们将介绍如何在 Spark 独立模式下配置 Spark on H
在spark的学习中，spark一共有四种模式，分别是：spark基于localspark基于standalonespark基于yarnspark基于metsos Standalone模式两种提交任务方式Standalone-client提交任务方式提交命令./spark-submit--master spark://node1:7077--class org.apache.spark.
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2023-08-01 20:11:24
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搭建Spark的单独（Standalone）部署模式Standalone单独部署（伪分布或全分布），不需要有依赖资源管理器。主要学习单独（Standalone）部署中的伪分布模式的搭建。环境个人笔记本安装。
内存：至少4G
硬盘：至少空余40G
操作系统: 64位 Windows系统
VMware 12+步骤1、总体步骤如下：安装前的准备搭建2、详细步骤如下安装前的准备①安装Linux下载Ubun
1. 官方文档 http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 2. 配置安装 2.1.安装hadoop：需要安装HDFS模块和YARN模块，HDFS必须安装，spark运行时要把jar包存放到HDFS上。 2.2.安装Spark：解
原创
2021-06-03 18:04:14
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问题导读1.Spark在YARN中有几种模式？
2.Yarn Cluster模式，Driver程序在YARN中运行，应用的运行结果在什么地方可以查看？
3.由client向ResourceManager提交请求，并上传jar到HDFS上包含哪些步骤？
4.传递给app的参数应该通过什么来指定？
5.什么模式下最后将结果输出到terminal中？ Spark在YARN中有yarn-clu
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2023-07-12 10:49:08
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1.Local模式Spark的本地模式，在eclipse 或 IDEA中开发spark程序要用local模式，本地模式，多用于测试，下面我分别用java和 scala语言举出一个local模式的例子，这里我们以WordCount为例。java代码如下：import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPa
