# 实现“spark client 依赖包”教程
## 整体流程
以下是实现“spark client 依赖包”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个 Maven 项目 |
| 2 | 添加 Spark 依赖 |
| 3 | 编写代码 |
| 4 | 打包项目 |
| 5 | 部署到 Spark 环境中 |
## 操作步骤及代码示例
### 步
一、宽依赖和窄依赖的定义【宽依赖：】 宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle，总结：宽依赖我们形象的比喻为多生。有shuffle阶段【窄依赖：】 窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女。没有shu
1、宽依赖和窄依赖1、区别
窄依赖： 父rdd的一个分区只对应子rdd一个分区。
窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式（pipeline）计算所有父分区。
算子：map、union、map join和broadcast join。
宽依赖：父rdd的一个分区只对应子rdd多个分区。
宽依赖需要首先计算好所有父分区数据，然后在节点之间进行Shuffle。
算子
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2023-07-26 19:31:41
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在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）存在依赖关系，宽依赖和窄依赖。宽依赖和窄依赖的区别是RDD之间是否存在shuffle操作。窄依赖窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，即一个父RDD对应一个子RDD或多个父RDD对应一个子RDDmap,filter,union属于窄依赖窄依赖对于流水化作业有优化效果每一个RDD算子都是一个fork/join操作，join会写入磁盘，流水
摘要：hadoop yarn调度pyspark在使用过程中，使用场景不一致，需要安装一些三方依赖，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，本章结合ti产品在私有化过程中依赖包及版本升级等为题进行简单介绍。Spark on yarn分为client模式和cluster模式，在client模式下driver 会运行在提交节点
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2023-07-16 21:39:30
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1. 起源spark的类加载及参数传递过程还是很复杂的，主要是因为他运行环境太复杂了，不同的集群管理器完全不一样，即使是同一集群管理器cluster和client也不一样，再加上这块探究还是需要一定的java功底和耐心的，会使得很多人望而却步。下图是yarn-cluster模式参数传递过程：下图是yarn-client模式参数传递过程：但是java代码，尤其是整合框架，公司大了假如没有统
Spark中RDD的高效与DAG（有向无环图）有很大的关系，在DAG调度中需要对计算的过程划分Stage，划分的依据就是RDD之间的依赖关系。RDD之间的依赖关系分为两种，宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)和窄依赖（narrow dependency） 1.窄依赖窄依赖就是指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用
1.规律 如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 而且两个join的RDD的分区数量一致，join结果的rdd分区数量也一样，这个时候join api是窄依赖 除此之外的，rdd 的join api是宽依赖2.Join的理解 3.举例A表数据：
1 a
2 b
3 c
B表数据：
1 aa1
1 aa2
2 bb1
2 bb
网上提交 scala spark 任务的攻略非常多，官方文档其实也非常详细仔细的介绍了 spark-submit 的用法。但是对于 python 的提交提及得非常少，能查阅到的资料非常少导致是有非常多的坑需要踩。官方文档对于任务提交有这么一段介绍，但是初次使用者依然会非常疑惑：Bundling Your Application’s DependenciesIf your code de
Redis 客户端客户端通信原理客户端与服务器通过TCP连接进行数据交互，服务器默认的端口号为 6379.客户端和服务器发送的命令或者数据一律以 \r\n 结尾。如果使用 使用 wireshark 对jedis 进行抓包：环境：Jedis 连接到虚拟机 101 ，运行main，对VMnet8 抓包。过滤条件：ip.dst == 192.168.1.101 and tcp.port in {6379
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2023-08-21 13:04:30
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Spark的计算的基本单位一个一个的算子，其计算流程也是由一个个基本的算子构成的，这些算子之间的依赖关系可以分为宽依赖和窄依赖。Spark是分布式计算，其数据也是分布式的，即所计算的数据可能分为好多个块。有些计算对数据的操作相对简单，即某一块儿的数据处理不需要涉及到其他块的数据，就是对本块数据处理完可以直接输出到下一个数据块，中间不需要更多的过程参与。比如map()算子，本身就是对每个数据进行循环
一、RDD依赖关系
### --- RDD依赖关系
~~~ RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。
~~~ 将创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来，以便恢复丢失的分区。
~~~ RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，
~~~ 当该RDD的部分分区数据丢失时，可根据这些信息来重新运算和恢复丢失的
文章目录1、窄依赖和宽依赖2、Key-Value Pairs 1、窄依赖和宽依赖Narrow: 窄依赖：一个父RDD的partition只能被子RDD的某个partition使用一次Wide(shuffle)：宽依赖是有shuffle的： 一个父RDD的partition被子RDD的partition使用多次特列：join，如果父RDD的partion被子RDD的partion只使用了一次，就是
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2023-09-29 23:54:56
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1 RDD的依赖关系及容错1.1 RDD的依赖关系RDD的依赖关系分为两种：窄依赖(Narrow Dependencies)与宽依赖(Wide Dependencies，源码中称为Shuffle Dependencies)依赖有2个作用，其一用来解决数据容错的高效性；其二用来划分stage。 窄依赖：每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个P
spring 3.0版本以上jar包使用以及依赖关系
spring.jar是包含有完整发布的单个jar包，spring.jar中包含除了 spring-mock.jar里所包含的内容外其它所有jar包的内容，因为只有在开发环境下才会用到spring-mock.jar来进行辅助测试，正式应用系统中是用不得这些类的。
除了spring.jar文件
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2023-07-15 19:48:31
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术语“JAR文件”至少可以表示两件事,或者更确切地说,其含义至少有两个方面.最基本的,它意味着一种容器格式：基本上是一个带有META-INF目录的ZIP文件.更精确地说,它意味着此容器用作打包类文件的方法.在作为容器的意义上,没有关于内容的意图;该文件可能包含类文件,其他JAR(在任何意义上！)等.但从作为代码打包的意义上讲,我认为正确的JAR文件的意图是它们不包含任何依赖项.如果你读过JAR F
目录第一种问题：关于版本兼容问题：版本对应关系 第二种问题：出现使用RDD或者其他一些操作的时候idea没有提示功能，类似于下面这样，但是可以编译运行通过的第三种问题：出现某某jar包无法检测出来 第四种问题：我们喜欢看源码，但是我们每次点进去的时候都是java的源码，无法显示我们scala源码，这样导致我们很难受，所以我们用如下方法解决：第一种问题：关于版本兼容问题版本依赖下
2分钟读懂Hadoop和Spark的异同2016.01.25 11:15:59 来源: 51cto 作者:51cto ( 0 条评论 ) 谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。解
RDD中的宽依赖和窄依赖在spark中，系统通过一个通用接口来抽象地表示每个RDD，这个接口的内容包括：一组分区（partition），指向父RDD的依赖关系，一个可以从父RDD得到该RDD的计算函数，分区策略，数据位置。这里详细讲解一下依赖关系： 依赖关系被分为两种： 窄依赖： 在这种依赖中，父RDD的一个分区最多只会被子RDD的一个分区使用，即父RDD的分区内数据是不可分割的，比如map操作
Spark 是一种专门用于交互式查询、机器学习和实时工作负载的开源框架。 它没有自己的存储系统，但会在其他存储系统，如 HDFS，或其他热门存储，如 Amazon Redshift 、 Amazon S3 、Couchbase、Cassandra 等之上运行分析。val service = new UsersService
//读取整个表
val allRdd:RDD[Users] = ser
