[size=medium][color=red][b]Spark是一个快速、通用的计算集群框架，它的内核使用Scala语言编写[/b][/color][/size]，它提供了Scala、Java和Python编程语言high-level API，使用这些API能够非常容易地开发并行处理的应用程序。
下面，[b]我们通过搭建Spark集群计算环境，并进行简
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2024-10-27 11:36:30
17阅读
Spark Standalone部署
在Kubernetes集群中部署Spark Standalone有很多好处，比如高可用性、扩展性和资源利用率等。在本文中，我将教你如何在Kubernetes上部署Spark Standalone集群。首先，让我们看一下整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备Kubernetes集群 |
| 2 | 配置S
原创
2024-05-08 10:30:32
30阅读
# Spark Standalone 单机部署指南
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，它能够高效地处理大规模数据集。对于刚入行的小白来说，掌握 Spark 的部署是迈向成为大数据工程师的重要一步。本文将指导你如何在单机模式下部署 Spark，并详细描述每个步骤所需的代码和说明。
## 部署流程
下面是 Spark Standalone 单机部署的基本流程：
| 步骤
在这篇文章中，我们将深度探讨如何进行单机的 Spark Standalone 部署。我们会从环境准备开始，分步指导配置的过程，并且验证测试，其后是一些优化技巧和扩展应用的分享。这样的结构将帮助你清楚地理解部署的每一步及其中的关键要素。
### 环境准备
在开始之前，我们需要明确我们的软硬件要求：
- **硬件环境**：
- CPU：至少 4 核
- 内存：至少 8GB
- 存储：
# 实现Spark HistoryServer的步骤
## 概述
在使用Spark时，我们通常需要查看历史运行记录以进行性能分析和故障排查。Spark提供了一个名为Spark HistoryServer的Web界面，它可以让我们轻松地查看和分析之前Spark应用程序的运行历史记录。在本文中，我将向你介绍如何实现Spark HistoryServer。
## 步骤概览
在开始实现之前，我们需要确
原创
2023-11-20 09:02:30
35阅读
# Spark 配置 History Server 教程
在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一种非常流行的工具，而 Spark 的 History Server 可以帮助我们查看作业的历史信息。不过，许多刚入行的小白在配置 Spark History Server 时可能会感到迷茫。今天，我会带您一步步配置 Spark 的 History Server，让您能够顺利地进行数据处理
原创
2024-10-17 13:30:53
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# 如何实现spark_historyserver
## 概述
在使用Apache Spark进行大规模数据处理的过程中，我们通常需要监控和分析作业的执行情况，以便优化性能和调试问题。Spark提供了一个专门的组件，即spark_historyserver，用于收集、存储和展示Spark作业的执行历史数据。
在本文中，我将向你介绍如何实现spark_historyserver，以及每一步需要做
原创
2024-01-14 04:26:54
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Spark执行模式Spark 有非常多种模式，最简单就是单机本地模式，还有单机伪分布式模式，复杂的则执行在集群中，眼下能非常好的执行在 Yarn和 Mesos 中。当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式，对于大多数情况 Standalone 模式就足够了，假设企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境。也是非常方便部署的。
local(本地模式)：经常使用
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2016-03-31 12:51:00
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# Spark启动History Server
## 简介
Spark是一个强大的分布式计算框架，它提供了丰富的API和工具来处理大规模数据处理任务。其中，History Server是一个用于查看Spark应用历史记录的工具，可以帮助我们了解和分析应用程序的执行情况。
本文将介绍如何启动Spark History Server，并演示如何使用它来查看应用程序的历史记录。
## 启动His
原创
2023-10-17 06:26:08
373阅读
# Spark开启History Server
## 简介
在使用Apache Spark进行大数据处理时，我们常常需要查看作业的执行历史和性能指标。Spark提供了一个称为History Server的组件，它能够保存和展示Spark应用程序的执行历史数据。本文将介绍如何开启Spark的History Server，并提供详细的步骤和代码示例。
## 步骤概览
下面是开启Spark His
原创
2023-07-22 15:55:15
163阅读
# 实现Spark HistoryServer页面教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作) --> B(下载Spark)
B --> C(配置Spark)
C --> D(启动Spark HistoryServer)
```
## 2. 具体步骤
### 步骤1：准备工作
首先需要确保你已经下载并安装了Spark。如
原创
2024-06-20 03:23:24
58阅读
# Spark HistoryServer 启动
## 简介
Apache Spark是一个快速、通用的分布式计算系统，它支持大规模数据处理和机器学习。Spark提供了一个灵活且易于使用的编程模型，可以在各种数据源上进行高效的数据处理和分析。Spark提供了一个历史服务器(HistoryServer)来记录和展示Spark应用程序的运行历史和统计信息。
Spark HistoryServer是
原创
2023-10-20 17:15:07
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文章目录Standalone 模式集群规划解压缩文件修改配置文件启动集群提交参数说明配置历史服务配置高可用（HA） Standalone 模式local 本地模式毕竟只是用来进行练习演示的，真实工作中还是要将应用提交到对应的集群中去执行，这里我们来看看只使用 Spark 自身节点运行的集群模式，也就是我们所谓的独立部署（Standalone）模式。Spark 的 Standalone 模式体现了
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2023-10-19 15:51:47
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虽然spark master挂掉的几率很低，不过还是被我遇到了一次。以前在spark standalone的文章中也介绍过standalone的ha,现在详细说下部署流程，其实也比较简单。一.机器zookeeper集群zk1:2181zk2:2181zk3:2181spark ma...
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2015-08-17 16:00:00
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1、spark的ThriftServer介绍spark的thriftServer是在hiveServer2基础上实现的 ， 提供了Thrift服务，也就是提供了远程的ODBC服务用户画像，对受众目标进行筛选 ， 数据源是在hive数仓的；早期直接通过hive on spark的方式去做处理 ， 但是发现性能不好，处理慢后来改用了thriftServer，采用jdbc的方式，
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2023-05-22 15:35:35
778阅读
虽然spark dalone的ha,现在详细说下部署流程，其实也比较简单。一.机器zookeeper集群zk1:2181zk2:2181zk3:2181spark ma...
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2015-08-17 16:00:00
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# Spark History Server清理周期简析
Apache Spark是一种强大的大数据处理框架，广泛用于大规模数据处理和分析。Spark提供的History Server功能可以让我们查看之前的Spark作业和应用程序的详细运行信息。这对于性能调优和问题排查非常有用。让我们深入探讨一下Spark History Server的清理周期，以及如何管理这些历史数据。
## 什么是Sp
搭建Spark的单独（Standalone）部署模式Standalone单独部署（伪分布或全分布），不需要有依赖资源管理器。主要学习单独（Standalone）部署中的伪分布模式的搭建。环境个人笔记本安装。
内存：至少4G
硬盘：至少空余40G
操作系统: 64位 Windows系统
VMware 12+步骤1、总体步骤如下：安装前的准备搭建2、详细步骤如下安装前的准备①安装Linux下载Ubun
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2024-06-03 21:24:07
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# Spark History Server Kerberos 认证详解
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。为了确保数据的安全性，尤其是在涉及敏感数据的环境中，Kerberos 认证成为了许多企业的首选。Spark History Server（历史服务器）允许用户查看已经完成的作业信息，而集成 Kerberos 认证将有助于保护这些信
Spark作为内存计算框架，需要做一些优化调整来减少内存占用，例如将RDD以序列化格式保存。总结为两大块：1，数据序列化；2，减少内存占用以及内存调优。 数据序列化Spark着眼于便利性和性能的一个平衡，Spark主要提供了两个序列化库：Java Serialization：默认情况，Java序列化很灵活但性能较差，同时序列化后占用的字节数也较多。Kryo Serialization：Kryo的序
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2023-10-08 07:19:30
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