已有条件：已经安装好hadoop2.7.7和JDK1.8.并且集群可以运行。 其中有master，slave1,slave2.安装包：spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz（这里要根据自己的情况定）一， 下载安装包上传到主节点master上，并用scp命令将它们传到slave1,slave2的bigdata目录下。如下图所示： 二， 分别在三台机器上将它们解压，改名字。并且分别
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2024-07-01 17:09:47
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前言： 在部署spark集群时，我们知道有三种：一种是本地模式，一种是Standalone 集群，还有一种是云端下面我们部署的是Standalone 集群Standalone 集群部署官方文档：：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/spark-standalone.html软件包分为编译后和没有编译的软件包，没有编译的需要自己重新编译链接： 没有编译： https
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2024-03-08 14:12:04
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阅读本文章前，需要预先部署好Hadoop平台，因为后续编程需要使用Hadoop的存储HDFS，详细的安装步骤可以参考本人文章： https://www.cnblogs.com/ojbtospark/p/15208355.html 一、Spark安装到master 1.1 Spark安装（master ...
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2021-08-31 16:04:00
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一、基本介绍是什么？快速，通用，可扩展的分布式计算引擎。弹性分布式数据集RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据（逻辑）抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查
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2023-10-14 16:13:05
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自己使用的环境版本：Windows10+Ubuntu18.04 LTS +VMware14 Pro+Hadoop2.6.5+Spark-2.3.0+JAVA1.8+scala2.11+MobaXterm（远程连接工具）包含，Ubuntu服务器创建、远程工具连接配置、Ubuntu服务器配置、Java环境配置、scala环境配置 Hadoop文件配置
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2024-02-03 09:38:03
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1. 准备工作1.1. 软件准备 1、安装VMWare 2、在VMWare上安装CentOS6.5 3、安装XShell5，用来远程登录系统 4、通过rpm -qa | grep
**实现“spark伪分布式部署”**
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现“spark伪分布式部署”。这是一个重要的技能，尤其对于想要深入学习大数据处理的初学者来说。下面我将为你详细介绍整个部署过程。
### 部署流程
首先，让我们来看一下实现“spark伪分布式部署”的步骤：
```mermaid
gantt
title Spark伪分布式部署步骤
section
原创
2024-06-22 04:01:35
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Spark目前支持多种分布式部署方式：一、Standalone Deploy Mode；二Amazon EC2、；三、Apache Mesos；四、Hadoop YARN。第一种方式是单独部署，不需要有依赖的资源管理器，其它三种都需要将spark部署到对应的资源管理器上。 除了部署的多种方式之外，较新版本的Spark支持多种hadoop平台，比如从0.8.1版本开始分别支持Hadoop 1
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2024-03-10 23:27:55
60阅读
目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN，其中，第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式，内部实现了容错性和资源管理，后两种则是未来发展的趋势，部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成：让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上，这样可以与其他计算框架，比如MapReduce，公用一
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2023-08-03 22:21:50
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Spark集群完全分布式安装部署下载安装配置Spark1spark-envsh配置2slaves配置3profile配置复制到其他节点测试总结 Spark集群完全分布式安装部署本文中所提到的Spark集群所用的系统环境是Centos6.5，共4个节点，前提是Hadoop、JDK都已经安装配置好了，操作都是在hadoop用户下进行（要保证spark安装目录的所属是hadoop用户，权限也要开放，在
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2024-05-29 01:16:38
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Spark目前支持多种分布式部署方式：一、Standalone Deploy Mode；二Amazon EC2、；三、Apache Mesos；四、Hadoop YARN。第一种方式是单独部署，不需要有依赖的资源管理器，其它三种都需要将spark部署到对应的资源管理器上。 除了部署的多种方式之外，较新版本的Spark支持多种hadoop平台，比如从0.8.1版本开始分别支持Hadoop 1
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2023-09-27 12:09:33
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MFS 分布式对象存储高级存储：块存储、对象存储块存储：将服务器上的底层存储资源共享给多个客户端使用，使用集群模式进行存储空间管理对象存储：将多台服务器的存储资源交由一个统一的管理中心进行调度，有调度中心决定数据存储的方案 分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。
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2024-01-11 15:26:07
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目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN，其中，第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式，内部实现了容错性和资源管理，后两种则是未来发展的趋势，部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成：让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上，这样可以与其他计算框架，比如Map
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2023-12-30 23:12:10
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hadoop 2.7. 7 完全分布式 + spark 2.1.1 完全分布式部署
原创
2021-12-04 15:42:17
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Spark支持的分布式部署是一种强大的数据处理框架，可以帮助用户以高效的方式进行大规模数据处理。在这篇博文中，我们将通过详细的步骤和技巧，帮助大家更好地掌握Spark的分布式部署。接下来，我们将讨论环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等内容。
## 环境准备
在开始之前，确保系统中安装了必要的前置依赖。以下是Spark分布式部署需要的基础环境。
| 组件
# Spark 在 YARN 分布式部署
Apache Spark 是一种快速、通用的集群计算系统，可以用于大规模数据处理。在分布式环境中，Spark 可以与 YARN 集成，实现在 Hadoop 集群上的资源管理和任务调度。本文将介绍如何在 YARN 上部署 Spark，并提供代码示例。
## 什么是 YARN
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是
原创
2024-04-07 03:42:46
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# Spark 及其分布式部署方式概述
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，能够有效地处理大规模的数据集。由于其灵活性和高性能，Spark 支持多种分布式部署方式，使用户能够根据实际需求选择最合适的部署模式。本文将详细介绍 Spark 的分布式部署方式，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## Spark 分布式架构
Spark 的分布式架构包括三个核心组件：
1.
1.准备Linux环境1.0 配置VMware和windows本地net8网卡IP点击VMware快捷方式，右键打开文件所在位置 -> 双击vmnetcfg.exe -> VMnet1 host-only ->修改subnet ip 设置网段：192.168.1.0 子网掩码：255.255.255.0 -> apply -> ok 回到windows -->
本次安装是之前的Hadoop完全分布式集群的基础之上进行，相关软件版本如下： Linux系统：CentOS release 6.5 final x86-64 Jdk：jdk1.8.0_141 hadoop: Yarn的hadoop2.6 scala:scala-2.10.6 spark:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 此处省略jdk和hadoop的安装。 一.下载s
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2024-05-01 22:49:25
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Spark分布式计算原理一、RDD依赖与DAG工作原理1、RDD的依赖关系2、DAG工作原理二、RDD优化1、RDD持久化1.1、RDD缓存机制cache1.2 检查点2、RDD共享变量2.1、广播变量2.2、累加器3、RDD分区设计4、数据倾斜三、装载常见数据源3.1、装载CSV数据源3.1.1 使用SparkContext3.1.2使用SparkSession3.2、装载JSON数据源 一、
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2023-08-29 16:44:57
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