# Spark 提交的用户设置
Apache Spark 是一个快速且通用的计算引擎，广泛应用于大数据处理和分析中。在多用户环境中，确保不同用户提交 Spark 作业时的有效权限管理变得尤为重要。本文将介绍如何在 Spark 中设置提交作业的用户，并提供代码示例，帮助您更好地理解这一过程。
## Spark 用户和权限模型
在 Spark 中，每个作业都有其提交用户。这个用户将决定该作业运行
原创
2024-10-02 06:36:32
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1：Spark1.0.0属性配置方式
Spark属性提供了大部分应用程序的控制项，并且可以单独为每个应用程序进行配置。
在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置：
SparkConf方式
SparkConf方式可以直接将属性值传递到SparkContext； Spark
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2024-08-28 23:25:08
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任务提交流程概述在阐明了Spark的Master的启动流程与Worker启动流程。接下继续执行的就是Worker上的Executor进程了，本文继续分析整个Executor的启动与任务提交流程Spark-submit提交一个任务到集群通过的是Spark-submit 通过启动脚本的方式启动它的主类，这里以WordCount为例子 spark-submit --class cn.apache.sp
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2024-06-19 05:03:10
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nohup spark-submit
--master yarn
--deploy-mode cluster
--jars /xx/xx/xx/xx.jar
--class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu
--name spark_kudu
--driver-memory 2g
--driver-cores 2
--executor-memory
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2023-10-18 23:31:57
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# Spark 指定提交的用户
Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理框架，广泛应用于大数据分析和实时数据处理的场景。在许多应用中，用户的身份和权限管理是保证数据安全性和系统稳定性的关键因素。在 Spark 中，我们可以根据需要来指定提交作业的用户，这为多租户环境的集成提供了灵活性。
## 为什么需要指定提交的用户
在大数据环境中，不同的用户可能需要以不同的权限提交作业。指定用
# 设置提交Hive用户
在使用Hive进行数据处理和分析时，我们经常需要设置提交Hive用户。这是因为Hive默认使用当前登录用户来提交任务，但有时我们希望使用其他用户来执行任务，以限制权限或提高安全性。
本文将介绍如何设置提交Hive用户，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要设置提交Hive用户？
在默认情况下，Hive使用当前登录用户来提交任务。这意味着，如果当前登录用户有足够的
原创
2024-01-19 08:48:49
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# 设置 Spark 任务提交次数的全面解析
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在使用 Spark 进行任务处理时，提交任务的次数是一个重要的参数，直接影响到资源使用效率与作业的性能。本文将探讨如何设置 Spark 任务提交次数，提供相应的代码示例，并通过 Gantt 图可视化任务调度过程。
## Spark 任务提交过程简介
在 Spar
原创
2024-10-15 06:06:21
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1.RDD分区数Task是作用在每个分区上的，每个分区至少需要一个Task去处理改变分区数可间接改变任务的并行度，类似手动指定Reduce数量第一个RDD的分区数由切片的数量决定 默认情况下子RDD的分区数等于父RDD的分区数Shuflle类算子可手动指定RDD分区数 设置spark.default.parallelism参数可改变Shuffle类算子默认分区数通过repartition/coal
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2023-10-03 22:46:35
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概念区分Persona和Profile，经常都翻译为用户画像，二者的概念有相关的部分，但是也有区别。 - Persona，也叫做用户角色，是描绘抽象一个自然人的属性，用于产品和用户调研。 - Profile，是和数据挖掘、大数据息息相关的应用。通过数据建立描绘用户的标签。 本文讨论的是Profile。 作用精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销；用户统计，比如中国
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2023-12-14 13:35:29
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[size=large] Spark简介
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕
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2024-06-07 09:13:27
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spark提交代码的两种方式：Standalone、Yarn独立部署（Standalone）模式由spark自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但spark主要是计算框架，不是资源调度框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项，所以还是和其他专业的资源调度框架集成会更靠谱一些。Standalone1、standalone-client提
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2023-09-29 10:04:33
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因为spark文档中只介绍了两种用脚本提交到yarn的例子，并没有介绍如何通过程序提交yarn，但是我们的需求需要这样。网上很难找到例子，经过几天摸索，终于用程序提交到yarn成功，下面总结一下。
先介绍官网提交的例子，我用的是spark 0.9.0 hadoop2.2.0一.使用脚本提交ip和主机名配置到spark所在主机的/etc/hosts里面）。 2.然后需要把hadoop目录et
# 使用Spark提交和切换用户的步骤和代码
## 1. 简介
在使用Spark进行分布式计算的过程中，我们通常需要使用spark-submit命令将我们编写的代码提交到集群上运行。有时候，我们可能需要在代码中切换用户，以便获得特定用户的权限或者访问特定用户的数据。
本文将详细介绍如何使用spark-submit命令提交代码，并在代码中切换用户。我们将使用Apache Spark和Linux
原创
2023-08-16 16:39:31
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通常在开发Spark任务的时候，都是先在本地主机的IDE中开发完Spark任务，然后上传到Spark集群，最后通过命令行提交并运行，这样很不方便。本节就来介绍一种直接在Eclipse IDE中通过调用外部工具spark-submit来直接提交spark任务的简便方法。这里以提交Python任务为例进行说明环境搭建。(Java和Scala类似)1.下载安装Eclipse Scala IDE为了便于说
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2023-09-26 10:38:57
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前言Spark Job 提交Spark Job 提交流程Spark Job提交参数说明应用程序参数Shuffle 过程参数压缩与序列化参数内存管理参数 前言本篇的主要阐述了Spark 各个参数的使用场景，以及使用的说明与参考；其实主要就是对 Spark 运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。首先通过大致的 Spark 任务提交流程了
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2023-11-04 22:07:29
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一、基于Standalone提交任务1.基于Standalone-client提交任务--deploy-mode：不写，默认就是client提交也可以配置：--deploy-mode client./spark-submit --master spark://node1:7077 \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jar
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2023-06-11 14:55:36
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1、spark在yarn模式下提交作业需要启动hdfs集群和yarn，具体操作参照：hadoop 完全分布式集群搭建2、spark需要配置yarn和hadoop的参数目录将spark/conf/目录下的spark-env.sh.template文件复制一份，加入配置：
YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop
HADOOP_CONF_D
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2023-07-11 13:30:50
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文章目录概述Spark on HiveHive on Spark概述编译Spark源码配置调优思路编程方向分组聚合优化join优化数据倾斜任务并行度小文件合并CBO谓词下推矢量化查询Yarn配置推荐Spark配置推荐Executor CPU核数配置Executor CPU内存配置Executor 个数配置Driver配置整体配置 概述前面的文章都单独熟悉Hive和Spark原理和应用，本篇则来进
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2024-02-10 07:02:50
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```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[设置beeline参数]
B --> C[提交spark sql]
C --> D[结束]
```
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现“beeline设置提交的spark sql时的参数”。下面我将向你详细介绍整个流程，并给出每一步所需的代码和解释。
### 流程
1. 设置
原创
2024-06-12 04:40:31
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Spark的任务, 生产环境中一般提交到Yarn上执行. 具体流程如下图所示1、client提交任务到RM.2、RM启动AM.3、AM启动Driver线程, 并向RM申请资源.4、RM返回可用资源列表.5、AM通过nmClient启动Container, 并且启动ExecutorBackend后台进程.6、Executor反向注册给Driver7、Executor启动任务 我们通过截取部分源码来展
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2023-08-16 06:37:21
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