作者 | 吴磊自 Spark 问世以来，已有将近十年的光景。2009 年，Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMP 实验室（the Algorithms, Machines and People lab），并于 2010 年开源。2013 年，Spark 捐献给阿帕奇软件基金会（Apache Software Foundation），并于 2014 年成为 Apache 顶级项目。2014，
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2024-06-12 08:41:46
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# Spark设置HDFS参数教程
## 简介
在使用Spark进行大数据处理时，通常需要与HDFS进行交互。设置适当的HDFS参数可以提高Spark与HDFS的性能和稳定性。本教程将指导你如何设置Spark的HDFS参数。
## 整体流程
下面是实现"Spark设置HDFS参数"的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的Spark和Hado
原创
2023-12-26 06:23:30
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3、RDD与Hadoop不同，Spark一开始就瞄准性能，将数据放在内存，在内存中计算。用户将重复利用的数据缓存在内存中，提高下次的计算效率，因此Spark尤其适合迭代型和交互型任务。3.1、RDD为何物RDD(resilient distributed dataset，RDD)。RDD提供了一种高度受限的共享内存，RDD是只读的、分区记录的集合。RDD是Spark的核心数据结
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2023-10-08 08:48:28
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# Spark中各种参数的设置
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，可以处理大量的数据。在使用 Spark 进行大数据处理时，正确的参数配置至关重要。本文将介绍 Spark 中一些重要的配置参数，并通过代码示例阐述其应用。
## Spark 参数概述
Spark 的配置参数主要通过 `SparkConf` 类进行设置。常见的参数包括：
- **应用名称** (`spark
原创
2024-10-28 04:05:00
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# Spark设置HDFS地址
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用计算系统，它提供了高级API，用于在集群上分布式执行数据处理任务。在Spark中，可以使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储和管理数据。本文将介绍如何设置Spark以使用HDFS作为其默认文件系统，并提供代码示例说明。
## 设置HDFS地址
要在Spark中设置HDFS地址，需要修改Spar
原创
2023-11-08 04:51:35
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在使用Apache Spark进行大数据处理时，设置持久化机制如检查点（checkpoint）是至关重要的。特别是在运行时间较长的任务，或当数据源不断变化时，checkpoint不仅能提供数据恢复功能，还能优化作业的运行效率。本文将详细探讨如何配置Spark的检查点机制以支持HDFS，并逐步解析从参数配置到性能调优的全过程。
### 背景定位
在我们的项目中，我们处理的是实时大数据流，这些数据
3年前，Uber采用了Hadoop作为大数据分析的存储（HDFS）和计算（YARN）基础设施。借助于这套系统，Uber的服务能力得到了增强，用户体验也得到了提升。Uber将基于Hadoop的批量和流式分析应用在了广泛的场景中，例如反作弊、机器学习和ETA计算等。随着过去几年的业务增长，Uber的数据容量和访问负载也呈现了指数级增长
Spark体系Spark体系语言区别使用scala语法学习Object_ClassIF_WHILE_FORFunctionsCollections高级traitcase_classmatchPartialFunctionImplicit Spark体系语言区别语言分类：编译型，解释型 1.编译型：C 2.解释型：Python 3.Java是啥 1.需要编译 字节码 2.解释执行、直接执行C：可移
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2023-07-24 11:17:48
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# 如何在 Spark 中设置 HDFS 配置
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的处理引擎，而 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是用于存储大数据的重要工具。将 Spark 与 HDFS 结合使用可以帮助我们更高效地读取和处理数据。然而，如果你是刚入行的小白，可能对如何配置 Spark 以使用 HDFS 还不够了解。在这篇文章中，我们将一步步地学习如何完成这项任务。
版 本Apache Zeppelin：0.9.0 Spark 2.3.3 关于Apache Zeppelin-0.9.0的安装以及配置Spark-2.3.3请参考博客Apache Zeppelin-0.9.0安装配置Spark-2.3.3，这里不再重复累赘；创建Note打开zeppelin网页端口，登录后，可以通过图1菜单栏Notebook下拉或者直接点击页面的Create new not
# 设置SparkSession HDFS参数的指南
随着大数据技术的迅速发展，Spark作为一种强大的大数据处理框架，越来越多地被应用于数据处理和分析的场景中。Spark可以与多种数据源进行交互，其中HDFS（Hadoop分布式文件系统）是最常用的文件存储系统之一。本文将介绍如何通过SparkSession来设置与HDFS相关的参数，并提供相关的代码示例。
## 1. SparkSessio
把原先搭建的集群环境给删除了，自己重新搭建了一次，将笔记整理在这里，方便自己以后查看第一步：安装主节点spark1第一个节点：centos虚拟机安装，全名spark1，用户名hadoop，密码123456 ，虚拟机名称spark1第二步：配置yum源需经常使用yum安装软件，使用国内网易源速度更快[root@localhost ~]# mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base
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2024-07-19 09:53:19
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# 如何在Spark中操作HDFS
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下在Spark中操作HDFS的整体流程。下面是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取HDFS文件 |
| 3 | 进行数据处理 |
| 4 | 将结果写入HDFS |
## 2. 操作步骤及代码示例
###
原创
2024-05-08 03:56:25
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# 如何设置Spark参数
## 简介
在大数据领域，Spark是一个非常流行的分布式计算框架。设置Spark参数是非常重要的，可以帮助优化任务执行的效率。在本文中，我将向你介绍如何设置Spark参数，帮助你更好地利用Spark来处理数据。
## 步骤
首先，让我们来看一下整个设置Spark参数的流程，我们可以用表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------
原创
2024-05-28 03:42:25
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用 mapPartiton def missingFeatures(stuff): Boolean = ??? // Determine if features is missing val data = sc.textFile(my_file) .flatMap {line => if(missi ...
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2021-08-23 13:44:00
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# Spark参数设置指南
## 引言
在使用Spark进行数据处理和分析的过程中，合理地设置参数是非常重要的。通过合理的参数设置，我们可以提高Spark作业的性能和效率，使得我们的数据处理更加高效。本文将带领刚入行的开发者学习如何设置Spark的参数。
## 确定参数设置流程
在开始设置Spark参数之前，我们需要先确定整个参数设置的流程。下面是整个流程的步骤表格：
```mermaid
原创
2023-12-13 05:42:37
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# 使用 Spark 合并 HDFS 文件的参数及示例
在大数据处理领域，Apache Spark 和 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）被广泛使用。时常在数据处理的过程中，用户可能会遇到多个小文件的情况，有时候将这些小文件合并为一个大文件，可以减少存储开销以及提升读写性能。本文将介绍如何使用 Spark 来合并 HDFS 文件，并提供相关代码示例。
## 1. 文件合并的必要性
在大
上一篇说了HDFSEventSink的实现，这里根据hdfs sink的配置和调用分析来看下sink中整个hdfs数据写入的过程：线上hdfs sink的几个重要设置hdfs.path = hdfs://xxxxx/%{logtypename}/%Y%m%d/%H：
hdfs.rollInterval = 60
hdfs.rollSize = 0 //想让文件只根据实际来roll
h
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2024-03-22 13:36:08
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# Spark加载HDFS中的文件
Apache Spark是一个快速的，通用的，为大规模数据处理而设计的集群计算系统。它提供了一个高级别的API，可以轻松地处理大规模数据集，并支持多种数据源，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
在本篇文章中，我们将讨论如何使用Spark加载HDFS中的文件，并提供一些代码示例来说明这个过程。
## HDFS简介
Hadoop分布式文件系统（HD
原创
2023-12-11 10:19:14
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num-executors参数说明：参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，
启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个Spa
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2023-11-12 14:43:05
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