Spark2——运行架构、核心编程Spark运行架构运行框架核心组件核心概念提交流程Spark核心编程IO基本实现原理RDDRDD转换算子Value类型双Value类型Key-Value类型案例实操 Spark运行架构运行框架Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。 如下图所示，它展示了一个 Spark 执行时的基本结构。图形中的 Driv
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2023-09-19 11:00:29
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网页访问时候 没有打开 注意防火墙！ 启动park shell bin下面的spark-shell 这样启动的是单机版的 可以看到没有接入集群中： 应该这么玩儿 用park协议 spark：//192.168.94.132：7077 地址 协议 ./spark-shell --mster spark
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2017-09-15 22:10:00
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# 如何实现 Spark 2：新手指南
## 流程概述
在学习如何使用 Spark 2 之前，我们需要了解实现 Spark 2 的基本流程。下面的表格将帮助你明确每一步的目标和任务：
| 步骤 | 任务描述 |
|------|-------------------------------------------|
| 1
在前面我们已经准备了三台服务器，并做好初始化，配置好jdk与免密登录等。并且已经安装好了hadoop集群。如果还没有配置好的，参考我前面两篇博客：Spark集群环境搭建——服务器环境初始化：Spark集群环境搭建——Hadoop集群环境搭建：集群规划：搭建Spark集群1、下载：官网地址：http://spark.apache.org/下载地址：https://www.apache.org/dyn
Spark Streaming Source/Transform/Sink/优雅关闭
原创
2022-08-28 00:04:38
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文章目录1、sparkthrift Server 启动命令2、实际生产过程中的报错解决2.1、Kryo serialization failed: Buffer overflow. Available: 0, required: 2428400. To avoid this, increase spark.kryoserializer.buffer.max value2.2、java.lang.
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2023-08-13 23:22:45
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如何让sparkSQL在对接mysql的时候，除了支持：Append、Overwrite、ErrorIfExists、Ignore；还要在支持update操作1、首先了解背景spark提供了一个枚举类，用来支撑对接数据源的操作模式通过源码查看，很明显，spark是不支持update操作的2、如何让sparkSQL支持update关键的知识点就是：我们正常在sparkSQL写数据到mysql的时候：
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2023-06-29 16:57:26
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1. 变量定义与初始化package com.lineshen.chapter2
object variable {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val age: Int = 10
val sal: Double = 10.9
val name: String = "lienshen"
val isPass
SparkSQL1.什么是sparkSQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 2.特点： 易整合，统一的数据访问方式，兼容hive，标准的数据连接DataFrame与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的
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2024-04-10 13:51:40
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文章目录安全使用Spark Shell的交互分析基础有关Dataset的更多操作缓存独立的应用程序从入门到放弃？ 本教程提供了使用Spark的快速介绍。我们将首先通过Spark的交互式shell（用Python或Scala）介绍API，然后展示如何用Java、Scala和Python编写应用程序。 想要按照本指南学习，首先需要从Spark网站下载Spark的打包版本。因为我们不使用HDFS，
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2024-08-05 20:13:15
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1、Spark 介绍Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是Scala编写，方便快速编程; Spark 技术栈中包括 SparkCore,SparkStreaming,SparkSQL,SparkMllib等。 Spark与MapReduce的区别 1. Spark 基于内存迭代处理数据，MR基于磁盘迭代处理数据 2. Spark 粗粒度资源申请，MR
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2024-03-03 10:14:36
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# CDH Spark1 Spark2 实现流程
## 1. 简介
在开始具体讲解实现流程之前，我们先来了解一下CDH、Spark1和Spark2的基本概念。
### CDH
CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）是Cloudera公司提供的一套基于Apache Hadoop的大数据处理平台。CDH集成了多个开源组件，包括Had
原创
2023-08-13 03:25:24
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一、第一部分1、
spark2.1与hadoop2.7.3集成，
spark on yarn模式下，需要对hadoop的配置文件yarn-site.xml增加内容，如下：<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
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2023-06-13 22:45:16
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# 从 Spark2 到 Spark3 的迁移指南
在数据处理和大数据分析领域，Apache Spark 是一款广泛使用的框架。随着 Spark 的版本更新，许多用户需要将他们的应用程序从 Spark2 升级到 Spark3。本文将详细介绍这一过程，帮助你顺利完成迁移。
## 迁移流程概述
下面的表格展示了从 Spark2 迁移到 Spark3 的步骤：
| 步骤 | 描述
一 概述spark sql是结构化数据处理模块，可以通过SQL语句和Dataset API进行结构化数据处理。1.1 SQLspark sql一个用途就是sql查询，也可以读取已经存在的hive仓库的数据。程序中运行sql语句，将会返回Dataset/DataFrame数据结构。你也可以通过使用spark-sql命令行或jdbc/odbc服务进行sql操作。1.2 Datasets和DataFra
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2024-06-24 07:30:51
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在上一篇文章中已经讲解了MapReduce 框架的原理及基本使用，并了解了其底层数据处理的实现方式。接下来，就让咱们走进Spark的世界，了解一下它是完成数据处理的。 2.1 创建Maven项目
2.1.1 增加 Scala 插件
Spark 由 Scala 语言开发的，所以接下来的开发所使用的语言也为Scala，当前使用的Spark版本为3.0.0，默认采用的Scala编译版本为2.12，
官网https://spark.apache.org/
spark下载
https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.1/
Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的，后贡献给Apache。是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。它是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的明星成员，为分
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2023-10-09 10:51:15
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向spark集群（standalone）提交作业,我们通常用如下命令./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://207.184.161.138:7077 \
--executor-memory 20G \
--total-executor-cores 100 \
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2024-08-14 19:51:35
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# Spark2 Storage Memory简介及示例
Apache Spark是一个通用的大数据处理引擎，提供了高效的数据处理能力和易用的编程接口。在Spark中，存储内存是一个重要的组件，用于缓存数据以提高查询和计算性能。Spark2 Storage Memory是Spark2中用于管理存储内存的模块，负责管理内存中的数据缓存、数据分区等。
## Spark2 Storage Memor
原创
2024-06-09 03:27:52
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# 如何实现“spark2 下载”
## 一、整体流程
下面是实现“spark2 下载”的整体流程：
```mermaid
journey
title 下载spark2流程
section 确定下载路径
开发者确认下载spark2的路径
section 打开网页
开发者打开浏览器，访问spark2的官方网站
section 确
原创
2024-05-02 04:07:38
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