1. 背景在Linux下安装Ambari或者CDH并不复杂，但考虑到环境的维护、组件（尤其是Spark）版本的变更，以及测试数据的污染等因素，希望有一种解决方案能减弱这些困扰。之所以选择本地执行：环境独享，不被他人干扰使用Jmockit，实现局部自定义改造结合Testng，方便单元测试用例编写与执行甚至可以通过Intellij IDEA实现代码调试2. 环境搭建2.1 POM文件在Intellij
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2023-08-01 14:12:00
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在看完下面的细节之后，就会发现，spark的开发，只需要hdfs加上带有scala的IDEA环境即可。 当run运行程序时，很快就可以运行结束。 为了可以看4040界面，需要将程序加上暂定程序，然后再去4040上看程序的执行。 新建的两种方式，第一种是当时老师
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2024-07-23 09:39:22
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初学者刚开始写spark程序的时候，往往只注重实现相应的功能，而容易忽略采用何种实现方式能够实现最高的效率。本文后面讲详细阐述作者在实际项目中遇到的spark程序调优问题。 RDD[(String, (scala.collection.mutable.HashMap[String,Double], (Option[String], Opt
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2024-06-11 19:14:28
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# Spark程序的本地测试方法
## 什么是Apache Spark？
Apache Spark是一种强大的开源分布式计算框架，能够快速处理大规模数据集。它提供了丰富的API，并支持多种编程语言，如Scala、Python和Java。Spark不仅能处理批量数据，还能进行流处理和机器学习等复杂操作。
## 本地测试的重要性
在开发Spark程序时，进行本地测试是一个非常重要的环节。通过本
1. 安装
1.1. 下载spark安装包
下载地址spark官网：http://spark.apache.org/downloads.html这里我们使用 1.2. 规划安装目录
/opt/bigdata1.3. 解压安装包
tar -zxvf spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz1.4. 重命名目录
mv spa
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2024-06-25 15:59:58
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# Spark应用程序测试：深入理解与实践
在大数据处理领域，Apache Spark已经成为一种流行的信息处理框架。随着应用程序的复杂性增加，测试其正确性与性能变得愈加重要。本文将探讨Spark应用程序的测试方法，提供代码示例，并展示如何可视化测试结果。
## Spark应用程序测试的重要性
> 测试是确保应用程序质量的一个重要步骤。对于Spark应用程序，测试不仅可以验证数据处理逻辑的正
整理 | 弯月，责编 | 郭芮这篇报告将重点介绍六大方面的主题，其中每个主题部分都包含可视化图表，通过数据为开发人员社区提供对未来趋势的分析和见解。1、编程语言社区：通常编程语言是构成强力社区的核心，但也是最富争议的主题。该报告统计了活跃在各种主流编程语言上的软件开发人员数量，数据覆盖到了全球所有类型的程序员。2、为开源软件做贡献：在开发人员的世界中，开源软件无处不在，但并非每个开发人员
前言Apache Spark是专门为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于Mapreduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好的适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce。Spark是一种与hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，Spa
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2023-12-06 20:38:52
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Local运行模式基本介绍运行流程图运行流程详细介绍实现原理环境搭建及案例 基本介绍Spark的Local运行模式又叫本地运行模式、伪分布式模式。之所以这叫本地模式是因为在该模式的Spark的所有进程都运行在本地一台机器的虚拟机中，无需任何资源管理器。它主要是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，一般是用来进行测试的用途。本地模式的标准写法是Local[N]模式，这里面的N指的是前面提到的进
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2023-09-29 23:54:40
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摘要：Google的Chromium团队一直都不缺乏吸引公众眼球的好消息，其最新的项目是一个基于Chrome App的集成开发环境(IDE)代号Spark。Spark是一个运行于Chrome浏览器中的Web IDE，用它来编写Chrome应用应该再合适不过了。
据外媒报道，Google近日推出了名叫Spark（星火）的项目。Spark是一个运行于Chrome浏览器中的Web IDE(集
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2023-10-19 21:21:58
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Spark什么是Spark基于内存的，用于大规模数据处理（离线计算、实时计算、快速查询（交互式查询））的统一分析引擎。Spark特点快： Spark计算速度是MapReduce计算速度的10-100倍 易用：（算法多） MR支持1种计算模型，Spsark支持更多的计算模型。 通用： Spark 能够进行离线计算、交互式查询（快速查询）、实时计算、机器学习、图计算等 兼容性： Spark支持大数据中
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2023-11-27 09:48:44
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本篇文章主要是用Spark为例来讲, 其他的Java程序也可用相同的方式来做远程debug, 原理其实是相同的什么是远程debug远程debug就是断点打在你的本地环境, 但是代码(比如说Spark的jar包)是跑在远端的(可以理解为是服务端)为什么需要远程debug相信很多人在开发中遇到过这样的问题, 就是明明代码在自己的环境上是好的, 为什么去了测试环境就有问题, 这个时候你可能会
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2024-06-11 12:58:44
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Spark_Bench使用文档 1. 什么是Spark-Bench SparkBench是Spark的基准测试组件(集成了很多spark支持的经典测试案列)。 它大致包含四种不同类型的测试案例，包括机器学习，图形处理，流处理和SQL查询。 Spark-Bench所选择的测试案例可以，在不同的工作负载情况下测试出系统瓶颈; 目前，我们大致涵盖了CPU，内存和Shuffle以及IO密集型工作负载（测
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2024-02-05 14:54:45
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我是机械类专业出身，现在在一家NGO组织从事数据分析方面的工作，主要的工具是Python、SQL、Spark。平时会写一些分析用的脚本，偶尔会写写爬虫，跑跑算法，应该说Python算是我吃饭的家伙，很感谢拥有它。记得是大三时开始接触Python ，那时在一个大数据类的里面做运营自愿者，每天接触到各种各样的技术资讯，听到最多的关键词就是Python。既然热度这么高，我有意无意地关注起Python。在
一、为什么引用Spark，Spark是什么？1、spark是什么，spark是一个实现快速通用的集群计算平台，通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序，他扩展了MapReduce，支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理，它的特点，能在内存中进行计算，及时依赖磁盘进行复杂的运算，比MapReduce更加高效，现在大部分公司的项目也都是应该基于Hadoop+Spark的模式二
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2023-12-06 15:59:31
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Spark支持spark-shell、spark-sql、spark-submit多种使用方式，但最终调用的代码都是通过SparkSubmit进行提交，上一篇介绍到spark-submit的示例：# spark本地模式提交作业
./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local
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2023-08-26 22:40:50
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# 部署完Spark后如何测试
在成功部署Apache Spark后，进行全面而有效的测试是确保其功能正常运行的关键步骤。本文将介绍如何通过一系列简单和有效的测试方法来验证Spark的安装和基本功能。
## 1. 测试环境准备
在开始测试之前，确保您的环境配置正确，包括操作系统、Java和Scala的安装。可以通过以下命令检查Java和Scala版本：
```bash
java -vers
目录1：介绍一下Spark2：谈一谈Spark的生态体系3：说说Spark的工作流程4：Spark运行模式有哪些？说说你最熟悉的一种5： 谈谈Yarn Cluster和Yarn Client模式的区别6：简单讲下RDD的特性7：RDD的宽依赖和窄依赖了解吗8：你用过的Transformation和Action算子有哪些9：说说job、stage和task的关系10：Spark为什么这么快 1：介
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2023-12-10 09:20:05
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hadoop生态系统零基础入门【新增人工智能】
问题导读：1.Spark的适用场景是什么？
2.spark 运行流程是怎样的？
3.Spark Streaming的运行原理是怎样的？
spark 生态及运行原理
Spark 特点
运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计
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2023-08-11 15:15:37
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Spark Sql性能测试及调优目录(?)[+]内存不足时group by操作失败。正常应该速度变慢，而不是失败，因为还有磁盘可用错误日志：Task：java.io.IOException: Filesystem closed atorg.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.checkOpen(DFSCl
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2024-05-27 16:26:23
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