# Spark 独立模式配置 Spark on Hive 模式
Apache Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，而 Apache Hive 则是一个适用于大数据的仓库工具，提供了SQL查询能力。为了充分利用这两个强大的工具，我们可以通过配置 Spark 在 Hive 上运行，以进行更加高效的数据处理。在本文中，我们将介绍如何在 Spark 独立模式下配置 Spark on H
原创
2024-09-11 07:36:04
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# Spark YARN模式配置详解
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，可以进行批处理、交互式查询、流处理等多种任务。其中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的集群资源管理器，Spark可以通过YARN模式来运行。
在配置Spark运行在YARN模式时，需要注意一些参数的设置，以确保Spark作业能够顺利运行
原创
2024-06-18 06:37:17
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本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况，因为没有深入研究Spark的源代码，所以只能根据日志去看相关的源代码，从而了解“为什么会这样，为什么会那样”。说明按照Spark应用程序中的driver分布方式不同，Spark on YARN有两种模式： yarn-client模式、yarn-cluster模式。当在YARN上运行Spark作业，每个Spark execut
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2024-01-24 19:23:39
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已经搭建好Hadoop2.6了，现在准备在yarn上搭建spark。一.安装Scala1.解压tar -xvzf scala-2.10.6.tgz2.添加环境变量vim ~/.bashrcexport SCALA_HOME=/usr/local/src/scala-2.10.6export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/binsource一下，查看是否安装成功二.安装s
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2024-03-12 13:32:40
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因为是从零开始，所以本文将spark部署成单机模式，并且有些文件放到home的个人目录中，不过看下设置的环境变量的就可以知道，这些文件放那里其实是无所谓的服务器环境为cenos，并且JDK已经正确安装，可通过jar命令是否可用来判断$ jar
Usage: jar {ctxui}[vfmn0PMe] [jar-file] [manifest-file] [entry-point] [-C dir]
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2024-05-29 14:45:21
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# Spark配置高可用模式
在大数据处理领域，Apache Spark因其强大的数据处理能力和灵活性受到了广泛的关注。随着用户规模的扩大，如何实现Spark集群的高可用性（HA）变得尤为重要。本文将介绍Spark的高可用模式，及其配置方法，帮助大家更好地理解和实现Spark集群的可用性。
## 高可用性的必要性
在数据处理过程中，集群的不可用可能导致任务失败，数据丢失，甚至影响到业务的正常
一直以来，Insus.NET在实现GridView编辑时，均是在每笔记录第一列或是最后一列放置编辑铵钮，点击编辑铵钮之后，进行编辑模式。本博文是使用另外方式，即是点击GridView记录行任一位置，进入编辑模式。先来看看GridView的Html样子：DataKeyNames="Fruit_nbr" --> 设置GridView主键，在更新时会用到。OnRowDataBound="GridViewFruit_RowDataBound" --> 这个事件，为GridView编辑模式下，为DropDownList绑定数据。OnRowEditing
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2013-07-27 13:54:00
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1、进入Hadoop安装目录cd /zwy/soft/hadoop-2.7.12、创建文件夹inputmkdir input3、写一段文字到文件file.txtecho "hello world hello hadoop">file.txt4、移动文件file.txt到文件夹inputmv file.txt ./input5、执行Hadoop自带的案例程序(会自动统计input文件夹里的所有
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2023-01-10 11:23:33
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1、进入Hadoop安装目录 cd /zwy/soft/hadoop-2.7.1 2、创建文件夹input mkdir input 3、写一段文字到文件file.txt ech
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2023-01-10 10:57:27
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Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。1.1 安装使用1）上传并解压Spark安装包[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/2）进入到/opt/module目录，修改spark-3.0.0-bin-hadoop3.2名称为spark-yarn
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2023-09-26 23:46:57
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注意点： Spark是完全兼容hive的，若之前hive有自己的元数据库，则spark可以直接使用，若之前没有，则可以用spark创建hive元数据库元数据库保存的是许多描述信息，也就是数据库和表的各种信息，如数据存储信息、表结构信息等原始数据保存在HDFS中1.首先要找到hive元数据库在什么位置此时要导入一个配置文件，即将hive-site.xml导入到spark安装目录下的conf
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2023-09-26 12:47:53
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Spark有多种运行模式，包括——local模式，本地运行Standalone模式，使用Spark原生的资源调度器YARN模式（生产模式中常用），使用Hadoop的YARN作为资源调度器Mesos模式，使用Mesos作为资源调度器本文主要介绍前面三种最常用的运行模式，其中每种模式又可细分为两种模式。在搭建好集群的基础上，使用各个模式分别运行，描述其运行过程。关于集群搭建，可以参考上一篇笔记。若有错
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2023-11-13 23:14:31
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配置安装需要提前配置好hadoop集群，以及Spark。之前均已安装。 之后启动HDFS及yarn集群。 配置指向HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR的指向Hadoop集群的（客户端）配置文件的目录。运行模式Spark on yarn运行模式分为两种，cluster模式和client模式。 在YARN模式下，资源管理器的地址从Hadoop配置中获取。因此，–master参数是
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2024-08-01 21:42:49
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spark中yarn模式有两种任务提交方式，分别是yarn-client模式和yarn-cluster模式，其区别如下：一、yarn-client任务提交方式1、yarn-client模式提交任务后，会在客户端启动Driver。2、应用程序启动后会向ResourceManager（RM）发送请求，请求启动一个ApplicationMaster（AM）资源。3、RM的Applications Man
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2023-08-20 21:17:51
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Spark Local模式环境搭建和使用Spark是一个开源的可应用于大规模数据处理的分布式计算框架，该框架可以独立安装使用，也可以和Hadoop一起安装使用。为了让Spark可以使用HDFS存取数据，本次采取和Hadoop一起安装的方式使用。Spark的部署模式主要有4种：Local（单机模式）、Standalone模式（使用Spark自带的简单集群管理器）、YARN模式（使用YARN作为集群管
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2023-10-23 16:03:02
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# Spark 客户端模式配置指南
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，支持多种运行模式，包括本地模式、独立模式和集群模式。在集群模式中，Spark 可以运行在各种集群管理器上，如 Hadoop YARN、Apache Mesos 和 Kubernetes。本文将重点介绍如何在 Spark 中配置客户端模式，以实现更高效的资源管理和作业调度。
## 客户端模式概述
在客
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2024-07-29 10:47:10
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本节将介绍如何在 Spark on YARN 模式的集群上安装和配置 CarbonData。carbondata1.5.1的编译可以看上一篇版本:spark2.3.1,carbondata1.5.1前置条件Hadoop HDFS 和 Yarn 需要安装和运行。 Spark 需要在所有的集群节点上安装并且运行。 CarbonData 用户需要有权限访问 HDFS.以下步骤仅针对于 ...
原创
2021-08-16 15:11:46
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1、需要修改的配置文件项 redis.conf(1、端口prot:6380 2、pid:pidfile /var/run/redis_6380.pid 3、logfile "6380.log" 4、dbfilename dump6380.rdb)2、启动 redis-server 配置文件 info replication3、命令 人老大 从机中配置 slaveof hos
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2023-06-06 09:42:35
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# Spark Standalone 模式与 Spark on YARN 模式的实现指南
Spark 是一个强大的分布式计算框架，它可以在多种集群管理模式下运行，包括 Standalone 模式和 YARN 模式。对于刚入行的小白来说，了解这两种模式的基本概念和实现步骤是非常关键的。本文将介绍如何分别在这两种模式下运行 Spark 应用程序。
## 流程概述
在我们深入每个步骤之前，先了解整
在spark的学习中，spark一共有四种模式，分别是：spark基于localspark基于standalonespark基于yarnspark基于metsos Standalone模式两种提交任务方式Standalone-client提交任务方式提交命令./spark-submit--master spark://node1:7077--class org.apache.spark.
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2023-08-01 20:11:24
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