最近在做将spark的代码提交到远程当中遇到很多坑，各种各样的错误：我是在window当中使用idea开发将本地的代码提交到远程的spark集群上，没有用到local的模式去做（在实际的生产当中不会用到local的方式去做，所以没考虑）我是直接run的方式在idea当中提交代码的，这里采用的standlone的模式和 on yarn（yarn-client） 的模式,先说一下原理：我们在本地运行实
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2023-07-28 16:08:57
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文章目录基础环境准备基础配置Maven依赖基础案例演示应用提交应用提交语法jar包提交运行bug（下面是本人踩的破坑）本地模式如何打成 jar 包（快捷方式）集群模式基本参数配置Driver Program 参数配置Executor 参数配置官方案例 基础环境准备Hadoop 生态集群 Spark Standalone集群 IDEA 配置基础配置本文使用 IDEA 进行开发首先注意的是目录结构，
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2023-11-30 12:03:55
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# 实现"idea远程spark"的流程
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会你如何实现"idea远程spark"。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 配置Spark集群环境 |
| 步骤二 | 配置IntelliJ IDEA |
| 步骤三 | 编写并运行Spark应用 |
现在让我们一步一步来实现吧。
## 步骤一：配置Sp
原创
2024-01-10 09:02:38
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本来想用Eclipse的。然而在网上找了一圈，发现大家都在说IntelliJ怎样怎样好。我也受到了鼓励，遂决定在这台破机器上鼓捣一次IntelliJ吧。Spark程序远程调试，就是将本地IDE连接到Spark集群中。让程序一边执行，一边通过debuger实时查看执行情况，配置好以后和本地debug差点儿相同。之前有写过Spark集群的安装部署。当时是在hadoop2.2.0平台部署的Spark1.
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2023-09-28 15:38:38
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Java–idea + linux 远程开发 （个人经历复盘）1、安装虚拟机VMware下载安装 VMware下载：VMware官网连接 无脑式安装即可。 启动后，选择免费试用，免费版足够满足大部分开发需求。2、下载镜像centos（已停止维护）：https://www.centos.org/download/ubuntu(推荐使用)：https://releases.ubuntu.com/3、安
编写目的 编写此文档的目的是为了在idea上 能够远程提交spark程序到集群中运行，避免上传jar包到linux中，同时也避免了编写相应的spark脚本执行文件。 实现功能 在idea的上编写spark程序，不编写脚本，直接在idea上运行，且程序在spark集群（standalone）上运行。 环境 1、 Spark集群（standalone模式）完全分布式 2、 你的项目工程可以访问hdfs
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2023-12-22 14:27:44
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今天在将本地idea当中的代码提交到远程的spark集群的时候，出现了下面的错误看到这个错的第一反应就是集群本地和spark的通讯是不是正常的，因为我们通过本地提交任务的时候启动了spark_ui界面这个相当于在本地进行操作的，相当于spark的client。但是真正的执行者又是在集群当中。所以两者之间的话的通讯是必须保持畅通的。（本地提交到spark集群的代码的运行方式大致是这样的，其实他和su
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2023-10-03 20:13:58
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Docker作为目前主流的容器技术，使用它部署应用是非常方便的！对于这款主流容器技术，IDEA官方自然也是有所支持的。最近体验了一把IDEA官方提供的插件，确实非常好用，今天我们以SpringBoot应用的打包部署为例，来聊聊IDEA官方Docker插件的使用！SpringBoot实战电商项目mall（50k+star）地址：https://github.com/macrozheng/mall插件
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2023-08-29 17:13:16
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1. 前言在项目开发过程中，需要访问某公司的接口，由于将我们公司自己服务器的 IP 配置成了发起请求的主机 IP，所以只有在服务器上运行的项目请求那个接口才能请求成功。我们平常开发都是在自己电脑本地的 tomcat 中运行项目，这样显然不能访问该公司的接口，但是如果在本地编译完再部署到服务器上测试就太浪费时间了。所以需要在 Idea 中配置服务器上的tomcat，这样在本地写完代码之后，点击运行，
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2023-11-03 18:42:24
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idea 远程调试背景在编写代码时, 总会遇到这样或者那样的bug. 有些bug 特别是业务逻辑的bug . 在生产或测试环境好复现而在开发环境很难复现. 现在提供的一种思路, 就是远程调试: 我们可以在本地直接调试生产环境或者测试环境的代码. 只需我们本地代码和远程部署的代码一致. 远程主机就会通过socket 将程序执行情况同步到本地操作下面以idea 为例设置远程启动配置 在我们平时启动项目
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2023-09-25 03:26:39
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# 远程连接SPARK操作指南
## 操作流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装SPARK |
| 2 | 配置SPARK环境 |
| 3 | 创建一个SparkSession实例 |
| 4 | 远程连接SPARK集群 |
## 操作步骤
### 步骤1：安装SPARK
首先，你需要下载SPARK，并按照官方文档的指引进行安装。
### 步骤2
原创
2024-06-06 03:42:26
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# Idea Spark 远程集群：高效处理大数据的利器
随着大数据技术的快速发展，数据分析和处理变得尤为重要。而在这方面，Apache Spark 无疑是一个强大的工具。对于大规模数据集，Spark 远程集群则更是提升处理效率的关键。本篇文章将深入探讨 Idea Spark 远程集群的概念、应用场景以及简单的代码示例，同时用甘特图和关系图来清晰展示项目进展与数据关系，希望能对您理解这一技术有所
spark远程连接IDEA是指在IntelliJ IDEA开发环境中连接Apache Spark集群的过程，这个过程通常涉及到配置Spark的环境、建立远程连接等操作。对于数据科学家、数据工程师等角色，这种连接能够实现更高效的数据处理与分析，直接在IDE中进行开发和调试。本文将通过以下几个结构对这个过程进行详细的记录和分析。
### 适用场景分析
对于需要处理大规模数据的开发者来说，使用Spa
# 配置 Spark 远程开发环境教程
## 介绍
在本教程中，我们将教你如何配置 Spark 远程开发环境。Spark 是一个快速、通用的大数据处理框架，非常适合进行大规模数据处理和分析。配置远程开发环境可以让你在本地开发机上编写和调试 Spark 应用程序，而不需要直接在集群上进行开发和测试。
## 整体步骤
下面是配置 Spark 远程开发环境的整体步骤：
```mermaid
jou
原创
2023-10-06 16:04:36
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IDEA 远程调试服务器代码我们在开发项目中，我们边把代码发布到测试环境，边在本地开发新的功能；有时候测试人员在测试时，发现了Bug,我们只有让运维人员将线上运行产生的日志文件发给我们排查。这样的一种排除Bug方式，效率极其低下。好在IDEA有一种远程调试的功能，可以完美解决这个需求。远程调试的代码发布方式有两种(jar包部署 或者 war包部署)1.JAR包部署1.首先将项目打成jar包。注意
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2024-02-29 22:28:59
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# 使用IDEA连接远程Spark环境
Apache Spark是一种强大的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。为了提高开发效率，许多开发者选择在IDE中进行Spark应用程序的开发。本文将介绍如何在IntelliJ IDEA中连接远程Spark集群，并提供示例代码以供参考。
## 环境准备
在开始之前，确保你已经完成以下准备工作：
1. **安装IntelliJ IDEA**：推荐使用
原创
2024-10-23 04:31:14
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idea 远程提交 Spark
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在使用 Spark 进行大数据处理时，我们经常需要在集群上提交任务。通常情况下，我们需要登录到集群的节点上，然后通过命令行或者提交脚本来提交任务。但是这种方式不仅麻烦，而且效率低下。因此，我们需要一种更方便的方式来远程提交 Spark 任务。
本文将介绍如何使用 IntelliJ IDEA 来远程提
原创
2024-02-06 10:49:37
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# 使用IDEA远程部署Spark
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。然而，对于许多开发者来说，在本地环境中调试Spark作业的效率可能不够高。最近，许多团队开始探索将Spark作业远程部署到云端或集群的流程。在这篇文章中，我们将讨论如何在 IntelliJ IDEA (IDEA) 中配置和远程部署 Spark 作业。
## 1. 准备工作
首先，
# 使用 IntelliJ IDEA 远程调试 Apache Spark
远程调试 Apache Spark 是一项非常实用的技能，尤其是在处理复杂问题时。本文将为刚入行的小白提供一个完整的指南，教会您如何设置 IntelliJ IDEA 进行 Spark 远程调试。此外，我们将使用图表和代码示例来清晰地展现每一步。以下是整体流程的概览。
## 整体流程
| 步骤 | 描
原创
2024-10-16 05:39:15
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在数据处理和分析领域，Apache Spark以其强大的分布式计算能力而被广泛应用。然而，在本地环境中进行Spark应用开发，往往效率低下，因此“Spark IDEA远程执行”变得尤为重要。本文将详细记录如何解决“Spark IDEA远程执行”的问题，并提供一系列的配置与优化方案。
## 环境配置
在开始之前，需要确保开发环境的设置是正确的。以下是我们的环境配置流程：
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