问题spark的计算模型是如何做到并行的呢？如果你有一箱香蕉，让三个人拿回家吃完，如果不拆箱子就会很麻烦对吧，哈哈，一个箱子嘛，当然只有一个人才能抱走了。这时候智商正常的人都知道要把箱子打开，倒出来香蕉，分别拿三个小箱子重新装起来，然后，各自抱回家去啃吧。 Spark和很多其他分布式计算系统都借用了这种思想来实现并行：把一个超大的数据集，切分成N个小堆，找M个执行器（M < N），各自拿一块
一 RDD 的 Action 算子Action : 行动算子 ,调用行动算子会触发job执行 ,本质上是调用了 sc.runJob 方法 ,该方法从最后一个RDD,根据其依赖关系 ,从后往前 ,划分 Stage ,生成 TaskSet .二 对RDD的操作(创建,查看)1 创建RDD的方法1.1
本文介绍搭建双 master 的 RocektMQ 的集群。
RocketMQ集群方式首先要部署一个 RocketMQ 的集群，以下集群方式摘自网络。推荐的几种 Broker 集群部署方式，这里的 Slave 不可写但可读，类似于 Mysql 主备方式。
单个 Master这种方式风险较大，一旦Broker 重启或者宕机时，会导致整个服务不可用，不建议线上环境使用。
多 Master 模式一个集群
查看10.11.4.187的日志发现，其上keepalived服务刚启动后不久就进入master模式，获得VIP；同时查看10.11.4.186的日志，并没有任何异常。 初步判断是两边的协商机制出问题（vrrp），10.11.4.187 backup节点与10.11.4.186 主节点协商不成功，认
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2020-03-31 00:15:00
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Cluster1、Redis 集群的分片特征在于将键空间分拆了16384个槽位，每一个节点负责其中一些槽位2、Redis提供一定程度的可用性,可以在某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理命令.3、Redis 集群中不存在中心（central）节点或者代理（proxy）节点 集群的最大节点数量也是 16384 个（推荐的最大节点数量为 1000 个），同理每个
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2023-08-24 17:39:56
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# 解决Spark设置两个master都在8080端口的问题
当我们启动Spark时，有时会遇到两个master都在8080端口的问题。这是因为Spark Master默认使用8080端口来提供Web UI服务。如果我们同时启动了两个Master实例，它们将尝试使用相同的端口，导致冲突。为了解决这个问题，我们可以通过以下几种方式来处理：
## 1. 修改其中一个Master的端口
我们可以通
在前面的Spark发展历程和基本概念中介绍了Spark的一些基本概念，熟悉了这些基本概念对于集群的搭建是很有必要的。我们可以了解到每个参数配置的作用是什么。这里将详细介绍Spark集群搭建以及xml参数配置。Spark的集群搭建分为分布式与伪分布式，分布式主要是与hadoop Yarn集群配合使用，伪分布式主要是单独使用作为测试。Spark完全分布式搭建由于Hadoop和Spark集群占用的内存较
目录VRRP介绍VRRP原理VRRP作用VRRP状态介绍初始化主机备机实验设计配置办法 VRRP介绍VRRP原理虚拟路由冗余协议(Virtual Router Redundancy Protocol，简称VRRP)，是一个IP协议族，我们知道IP协议族里面有ICMP、OSPF，VRRP也是IP协议族的一员，协议号为112。在VRRP里面，设备有两种角色（Master,Backup），其中
本文主要介绍spark join相关操作。讲述spark连接相关的三个方法join，left-outer-join，right-outer-join，在这之前，我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。 1、数据准备2、HSQL描述3、Spark描述 1、数据准备我们准备两张Hive表，分别是orders（订单表）和driver
def intersectFn = udf { (document0: String, document1: String) => val set1 = document0.split("@@@").toSet val set
原创
2022-07-19 11:46:21
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# 实现redis哨兵出现两个master的方法
作为一名经验丰富的开发者，我会通过以下步骤来教你如何实现“redis 哨兵出现两个master”。首先，让我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 启动3个redis实例：master1、master2、slave |
| 2 | 启动2个哨兵实例：sentinel1、sentinel2 |
|
import org.apache.spark.sql.functionsval jdf = df1.join(df2,functions.levenshtein(df2("str_col1"),df1("str_col2"))<5)
原创
2022-07-19 11:46:25
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# 两个Redis集群的奇妙旅程
在这个数据驱动的时代，Redis集群已经成为许多应用程序的关键组件。然而，你是否曾经想过拥有两个Redis集群会带来哪些好处呢？本文将带你探索这一主题，并展示如何通过代码示例实现这一目标。
## 为什么需要两个Redis集群？
拥有两个Redis集群可以带来以下好处：
1. **高可用性**：当一个集群发生故障时，另一个集群可以接管其任务，保证服务的连续性
分区是为了更好的利用集群中的众多CPU，提高并行度。实际分区应该考虑处理问题的类型，如果是IO密集型，考虑等待的时间，每个CPU上对应的分区可以适当多点，如果是计算密集型，每个CPU处理的分区就不能太多，不然相当于排队等待。是推荐的分区大小是一个CPU上面有2-4个分区。Spark会自动根据集群情况设置分区的个数。参考spark.default.parallelism参数和defaultMinPa
hadoop2.0已经发布了稳定版本了，增加了很多特性，比如HDFS HA、YARN等。最新的hadoop-2.6.4又增加了YARN HA
注意：apache提供的hadoop-2.6.4的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库，
所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.6.4就需要重新在64操作系统上重新编译
（建议第一次安装用32位的系统，我将编译好的
IDEA连接wsl内docker的spark集群前提条件 已经在Ubuntu系统中配置完成spark集群！！！写在前面： 我的环境基本如下图： 在win 10中安装wsl（Ubuntu），然后在这个Ubuntu子系统中使用docker搭建了spark集群。节点IPmaster172.17.0.2slave1172.17.0.3slave2172.17.0.4windows的IP信息： Ubuntu
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2023-08-22 16:19:08
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Spark独立集群安装配置并启动Spark集群配置免密登录配置环境变量配置workers配置spark-default.conf配置spark-env.sh启动Spark独立集群使用spark-submit提交代码Spark History Server Spark独立集群的安装，至少需要3台服务器，在安装Spark之前准备好3台服务器，服务器的主机名及IP地址分别是：node1（10.0.0
# Spark集群多Master搭建
## 简介
Apache Spark是一个开源的大数据处理引擎，它具有高速、通用、灵活和易于使用的特点。在大规模数据处理方面，Spark相比其他框架具有更好的性能和可扩展性。Spark集群的搭建是使用Spark进行大规模数据处理的前提条件之一。本文将介绍如何搭建一个多Master的Spark集群，并提供相应的代码示例。
## 搭建Spark集群的步骤
# 使用 Apache Spark 合并两个 DataFrame 的指南
在大数据处理中，DataFrame 是一个非常常用的数据结构，其中 Spark 提供了高效的数据处理和分析能力。合并两个 DataFrame 是数据操作中非常重要的一步。本文将指导你如何使用 Apache Spark 合并两个 DataFrame，并详细介绍每一步的实现过程。
## 整体流程
在合并 DataFrame
# 火花中的拼接：在Spark中合并两个DataFrame
在大数据处理中，我们经常需要将多个数据集合并为一个。Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它提供了丰富的API来处理大规模数据。在Spark中，我们可以使用DataFrame来表示和操作数据。本文将介绍如何在Spark中拼接两个DataFrame。
## DataFrame简介
在Spark中，DataFrame是一个
