# CDH PySpark 提交
## 引言
在大数据分析和处理领域，Apache Spark 已经成为了一个非常流行的工具。Spark 提供了一个高性能的分布式计算框架，可以在大规模数据集上进行快速的数据处理和分析。而 Cloudera Distribution of Apache Hadoop（CDH）是一个基于 Hadoop 的大数据处理解决方案，提供了各种功能强大的工具和组件。
在
原创
2023-12-27 09:23:37
48阅读
# 使用 PySpark 提交到 CDH 的完整指南
## 一、概述
在处理大数据时，Apache Spark 以其高速计算和处理能力频频被提及。CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）是一个集成了 Hadoop 和相关组件的发行版，广泛应用于企业环境中。本文将为您提供一步一步的指南，帮助您将 PySpark 作业提交到 CDH 集群
最近在学习pyspark的开发，遇到些问题记录下。我们在开发pyspark时经常需要进行测试，自己电脑上安装搭建一个spark环境代价有点高，目前有的同事在开发时，通常是开发完把代码贴出到本地测试集群进行测试，因此，能不能借助pycharm里的一个功能，连接本地测试集群的pyspark进行执行呢，经过一番搜索终于实现了这一个功能。新建带有Virtualenv的工程Virtualenv是什么？Pyt
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2023-08-01 15:32:49
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spark和hadoop的关系本文是参考了厦门大学林子雨的spark（python版）所整理成的笔记，仅供大家参考复习等个人用途，内容勿喷尽量详尽1.Spark 和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存，而 Hadoop 是基于磁盘，MapReduce的磁盘读写量特别高。例map函数和reduce函数，这两个过程需要等待完成2.spar
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2023-08-29 08:08:34
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安装环境如下：操作系统：CentOs 6.5Hadoop 版本：cdh-5.3.0
Spark 版本：cdh5-1.2.0_5.3.0
1. 安装首先查看 Spark 相关的包有哪些： $ yum list |grep spark
spark-core.noarch 1.2.0+cdh5.3.0+364-1.cdh5.3.0.p0.36.el6 @cdh
spar
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2023-08-08 12:27:57
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windows配置单机spark环境背景介绍：把python代码修改为pyspark，并在CDH集群上运行。 整个工作的流程大致如下：windows单机python代码，包括探索性数据分析、特征提取以及模型训练。在windows上配置PySpark环境，并将python代码改为pyspark配置CDH集群的python环境，提交测试在Spark集群上训练模型，以及模型工程化做预测本文主要介绍第二部
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2023-06-30 21:50:13
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PySpark 和 Spark交互流程: Client on Spark集群PySpark 和 Spark交互流程: Client on Spark集群
1. 首先会在提交的节点上启动一个Driver程序
2- Driver启动后,执行main函数, 首先创建SparkContext对象(底层是基于py4j, 识别python中如何构建sc对象, 将其映射转换为Java代码来构建sc对象),当
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2024-08-06 14:08:13
34阅读
# CDH集成PySpark：从安装到应用的全貌
在大数据时代，Apache Spark因其快速计算和易用性受到了广泛欢迎。Cloudera's Distribution including Apache Hadoop (CDH)是一个集成了Apache Hadoop及其相关工具的发行版。本文将介绍如何在CDH中集成和使用PySpark，并提供相关代码示例。
## 什么是PySpark？
P
# CDH PySpark 环境搭建指南
作为一名刚入行的开发者，搭建一个 PySpark 环境可能是你面临的第一个挑战。不用担心，本文将为你提供一份详细的指南，帮助你在 Cloudera Distribution Hadoop (CDH) 上搭建 PySpark 环境。
## 环境搭建流程
首先，我们通过一个表格来概述整个环境搭建的流程：
| 步骤 | 描述 | 代码/操作 |
| --
原创
2024-07-22 07:18:43
36阅读
# CDH配置pyspark
## 简介
CDH是一款开源的大数据平台，提供了许多组件和工具来处理和分析大规模数据。其中，pyspark是一种使用Python编写的Spark API，可以让开发者方便地在CDH平台上进行数据分析和处理。
在本文中，我将向你介绍如何在CDH上配置pyspark，并提供详细的步骤和代码示例。
## 配置流程
下面是配置CDH和pyspark的步骤和代码示例的
原创
2023-10-08 13:30:34
141阅读
CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）是一种企业级的Hadoop分发版本，它集成了各种Hadoop生态系统中的关键组件。其中，运行pyspark是CDH中的一个常见任务，本文将介绍如何在CDH上运行pyspark，并提供相应的代码示例。
## CDH的安装与配置
在开始运行pyspark之前，我们首先需要安装和配置CDH。CDH的安
原创
2024-01-16 10:42:25
105阅读
PySpark是Apache Spark在Python中的接口。它不仅允许您使用Python api编写Spark应用程序，而且还提供了用于在分布式环境中交互分析数据的PySpark shell。PySpark支持Spark的大部分特性，如Spark SQL、DataFrame、Streaming、MLlib(机器学习)和Spark Core。Spark SQL and DataFrame Spa
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2024-04-09 13:25:45
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写在前面上一篇，我们从零开始搭建好了ClouderaManager的安装环境。 接下来，我们开始安装大数据生态组件，并对CDH的一些告警进行调试。一、创建集群并安装HDFS服务安装步骤： 选择功能授权版本 ->> 创建集群 ->> 为集群添加服务1. 版本选择1.1 使用默认用户名密码登录CM用户名：admin
密码：admin1.2 登录成功来到环境界面-继续1.3 接受
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2023-10-10 15:16:14
235阅读
## pyspark 提交流程
### 1. 准备工作
在开始之前，确保你已经完成以下准备工作：
- 安装并配置好 Apache Spark，确保可以在本地或集群上运行。
- 安装并配置好 Python 和相关依赖，例如 pyspark。
- 确保你已经了解基本的 Spark 和 Python 编程知识。
### 2. 编写代码
下面是 pyspark 提交的主要步骤和相应的代码：
1. 导
原创
2023-09-17 08:02:41
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提交订单到支付页功能实现1.直接上流程图2.代码实现controller/**
* 下单功能
*
* @param vo
* @return
*/
@PostMapping(value = "/submitOrder")
public String submitOrder(OrderSubmitVo vo, Model model,
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2024-06-16 06:42:33
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文章目录PySpark安装环境搭建-Standalone环境搭建StandaloneHA后记PySpark安装1-明确PyPi库，Python Package Index 所有的Python包都从这里下载，包括pyspark2-为什么PySpark逐渐成为主流？http://spark.apache.org/releases/spark-release-3-0-0.htmlPython is no
Apache Kyuubi(Incubating)（下文简称Kyuubi）是⼀个构建在Spark SQL之上的企业级JDBC网关，兼容HiveServer2通信协议，提供高可用、多租户能力。Kyuubi 具有可扩展的架构设计，社区正在努力使其能够支持更多通信协议（如 RESTful、 MySQL）和计算引擎（如Flink）。Kyuubi的愿景是让大数据平民化。一个的典型使用场景是替换HiveSer
# CDH离线安装pyspark
## 介绍
在CDH集群中实现pyspark的离线安装需要按照一定的步骤进行操作。本文将详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 安装依赖软件
安装依赖软件 --> 下载CDH离线安装包
下载CDH离线安装包 --> 配置CM仓库
配置CM仓库 -
原创
2023-11-22 03:50:58
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本期作者：邓亚运37 互娱高级 DBA，负责公司 MySQL，Redis，Hadoop，Clickhouse 集群的管理和维护。前面的文章简单的介绍了 ClickHouse(第01期)，以及也进行了简单的性能测试(第02期)。本期说说集群的搭建以及数据复制，如果复制数据需要 zookeeper 配合。环境：1)3 台机器。我这里是 3 台虚拟机，都安装了 clickhouse。2)绑定
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2024-01-30 00:17:30
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目录原则和风格教程的目的本教程的优势内容设置简介简明：意思是简单而明了。 PySpark：就是用Python这门语言工具去驾驭Spark这个大数据计算引擎。原则和风格就是简单直接、不拖泥带水，符合开发者审美和工作需要。 所以，不会面面俱到。因为，借鉴二八原则，工作中只需掌握20%的知识点（pyspark），就能解决80%的问题（大数据计算和分析场景）。教程的目的打破只有Scala和Java才能开发
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2023-10-03 19:01:45
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