前言： 都知道，小编前面已经简单介绍过在windows下hadoop和hive环境搭建和基本使用。这次的Spark有点突兀，但是也可以先忽略，重要的是先在IDEA中安装bigData插件连接hadoop已经HDFS，而后再简单介绍使用Spark操作Hive。Big Data Tools安装：1. 点击File, 选择Settings
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2023-08-27 15:31:13
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在使用IDEA进行单元测试前先下载jar文件。链接：https://pan.baidu.com/s/1yQSOWuN_nFNAIY_K0JQCuw 提取码：1vgg操作平台：Window 10 软件版本：IDEA 2021.1.3 JDK版本：jdk-11.0.6 测试版本：junit-4.8.jarIDEA单元测试1.新建lib文件夹在工程项目Test右键—>New -> Direc
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2023-09-01 12:04:28
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1、安装scala的idea插件：file —— settings —— plugins ，输入scala，搜索插件下载安装，注意版本：2、配置scala的SDK：先下载解压scala，直接从linux服务器端解压一个就行file —— project structure —— library，配置之后，new就可以看到scala class了：配置spark和scala的环境变量：分别下载had
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2023-09-01 16:03:15
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1. IDEA中配置Spark运行环境 请参考博文：3.1.Project Struct查看项目的配置信息 3.2.IDEA中如果没有默认安装Scala，可在本地安装即可 如果需要安装多版本的scala请注意： 如果您在本地已经安装了msi结尾的scala，还需要安装第二个版本，建议下载zip包，优点是直
idea scala环境配置以及在idea中运行第一个Scala程序
idea scala环境配置、运行第一个Scala程序1、环境jdk推荐1.8版本2、下载Scala
推荐安装版本，不用自己手动配置环境变量scala版本要与虚拟机上提示相一致3、创建 IDEA 工程4、增加 Scala 支持右击项目Add Framework Support前提是安装
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2023-06-26 17:06:17
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参考：spark开发环境搭建（基于idea 和maven）安装JDK从这里下载Java 8的JDK设置JAVA_HOME环境变量，在Mac上它大概会是/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_181.jdk/Contents/Home/这个样子 我选择的是在~/.bash_profile文件里添加一句：export JAVA_HOME=/path/to/
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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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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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
摘要：创建 => 编写 => 打包 => 运行所需工具：1. spark 集群(并已经配置好Standalone模式，我的spark集群是在docker中部署的，上一篇博文讲过如何搭建hadoop完全分布式2. IntelliJ IDEA 开发环境
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2023-08-07 18:34:32
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使用IDEA连接远程Spark服务器场景步骤搭建Spark集群远程连接Spark内容说明执行过程 场景 使用 主机S1 的Docker搭建了Spark集群，其中 主机A：- Spark-Master
- 端口映射：
22->2010（*SSH端口映射）主机B：- Spark-Worker1主机C：- Spark-Worker2使用主机S2的IDEA远程连接 主机A，进行Spark开发。主
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2023-09-06 12:54:48
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一、在idea中调试spark程序-配置windows上的 spark local模式spark程序大致有如下运行模式： standalone模式：spark自带的模式 spark on yarn：利用hadoop yarn来做集群的资源管理 local模式：主要在测试的时候使用， 这三个模式先大致了解，目前我用到的就是local和ya
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2023-07-13 16:41:56
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# Spark本地IDEA运行指南
## 简介
本文将教给初学者如何在本地IDEA中运行Spark应用程序。Spark是一个强大的分布式计算框架，通过在集群上并行计算，提供了快速且可扩展的数据处理能力。在本地IDEA环境中运行Spark可以帮助开发者快速验证代码逻辑，进行调试和开发。
## 准备工作
在开始之前，确保您已经完成以下准备工作：
1. 安装Java Development Kit
原创
2023-08-21 05:06:24
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下载spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz然后进bin里运行./spark-shell然后
原创
2022-07-19 11:57:54
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Spark本地模式运行环境搭建 文章目录Spark本地模式运行环境搭建前言一、基于IDEA和Maven的Spark开发环境搭建1.1 IDEA中增加Scala插件1.2 配置全局的Scala SDK1.3 添加Spark依赖关系1.4 WordCount测试案例1.5 将程序打成jar包二、Spark Local 环境搭建和测试2.1 Spark下载2.2 解压缩文件2.3 启动local环境2.
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2023-08-04 19:10:19
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这种方
原创
2022-07-19 19:58:45
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# 本地IDEA调试Spark
## 1. 简介
在本篇文章中，我将教会你如何使用本地的IDEA开发环境来调试Spark应用程序。在开始之前，确保你已经安装好了以下软件和工具：
- Java JDK：用于编写和运行Java代码；
- Apache Spark：用于开发分布式数据处理应用程序的框架；
- Scala：一种运行在JVM上的编程语言，常用于Spark开发。
## 2. 流程
下
# Spark Idea 本地调试
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源集群计算框架。它提供了丰富的API和工具，使得处理大规模数据变得简单和高效。在实际开发中，我们经常需要对Spark应用进行本地调试。本文将介绍如何在本地环境中调试Spark应用，并提供一些代码示例。
## Spark本地模式
在开始本地调试之前，我们需要先了解Spark本地模式。Spark本地模式是一种
原创
2023-07-21 10:51:30
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实验目的：写个本地的wordcount程序，实验步骤：1、 用JAVA开发wordcount程序1.1 配置maven环境pom.xmlxmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0&n
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2023-08-02 21:04:21
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第一步：JDk的安装第二步：Scala的安装 不会的可以看这里 Scala环境安装鉴于以上两步较为简单，不再详细赘述第三步：去Spark官方网站下载Spark包 我下载的文件名是spark-1.6.2-bin-hadoop2.6 点击DownLoad就可以下载了，下载完并解压第四步：IDE选择我
