RDD以及其特点1、RDD是Spark提供的核心抽象,全称为Resillient Distributed Dataset,即弹性分布式数据集。  2、RDD在抽象上来说是一种元素集合,包含了数据。它是被分区的,分为多个分区,每个分区分布在集群中的不同节点上,从而让RDD中的数据可以被并行操作。(分布式数据集)  3、RDD通常通过Hadoop上的文件,即HDFS文件或者Hive表,来进行创建;有时            
                
         
            
            
            
            首先,目标是写个python脚本,跑spark程序来统计hdfs中的一些数据。参考了别人的代码,故用了luigi框架。至于luigi的原理 底层的一些东西Google就好。本文主要就是聚焦快速使用,知其然不知其所以然。python写Spark或mapreduce还有其他的方法,google上很多,这里用luigi只是刚好有参考的代码,而且理解起来还是简单,就用了。上代码:import luigi,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在spark上跑python脚本,需要指定python版本时,有如下做法:方法一:在环境变量文件 /etc/profile 中添加指定的pyspark,python的版本export PYSPARK_PYTHON=指定的python路径export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=指定的python路径保存后source一下 /etc/profile ,使之生效方法二:在sp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            2021-12-03 16:03:50,947 ERROR [org.apache.spark.executor.Executor] - Exception in task 1.0 in stage 2.0 (TID 5) java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsExcepti            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何在Spark中运行Jar程序
## 简介
Spark是一个开源的分布式计算系统,它提供了强大的数据处理和分析能力。在实际开发中,我们经常会将自己的代码打包成一个Jar文件,并在Spark集群上运行。本文将介绍如何在Spark中运行Jar程序,并向刚入行的小白解释每个步骤的具体操作。
## 整体流程
下面是在Spark中运行Jar程序的整体流程:
| 步骤 | 操作 |
| ----            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            首先提一下spark rdd的五大核心特性: 1、rdd由一系列的分片组成,比如说128m一片,类似于hadoop中的split2、每一个分区都有一个函数去迭代/运行/计算3、一系列的依赖,比如:rdda转换为rddb,rddb转换为rddc,那么rddc依赖于rddb,rddb依赖于rdda。	l            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用Apache Spark实现WordCount程序的完整指南
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架,它在处理大数据时表现出色。WordCount程序是学习Spark的经典示例。本文将带你一步步实现WordCount程序。我们会详细讲解每一步所需的代码,并提供对应的注释,确保即使是刚入行的小白也能顺利完成。
## 工作流程
在实现WordCount程序之前,首先需要明确整            
                
         
            
            
            
            在spark上运行Python脚本遇到“ImportError: No module name xxxx”这是因为运行Python脚本的集群上的Python环境里缺乏脚本运行需要的依赖。根据所需依赖的不同性质可以分为3类:(1)单个的*.py或者*.py[co](2)自建模块(3)自包含的依赖项(4)复杂依赖【1】只依赖于单个文件(only depend on a sigle file)(1)可以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             1.RDD设计背景为了解决 MapReduce的 频繁磁盘IO开销,序列化和反序列化的开销,因为从磁盘读取数据转换为对象 需要反序列化, 在对象落磁盘时候 需要序列化。 spark通过抽象的RDD对象和DAG图,对数据读取流转进行优化, 最优方案实现流水线开发。2.RDD概念1.RDD本质是一个 抽象的分布式集合RDD逻辑上是一个数据集合,其数据是被分区后 分布式存储在各个机            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、安装 Spark首先,我们来简单介绍一下如何在本地安装 Spark,以及用 Python 实现的 Spark 库——PySpark。Spark 的 job 都是 JVM(Java Virtual Machine)的进程,所以在安装运行 Spark 之前,我们需要确保已经安装 Java Developer Kit(JDK)。在命令行终端中输入:java -version如果命令行输出了某个 Ja            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            IDEA调试SPARK程序为SPARK部署好HDFS后,就可以部署SPARK环境了。如何部署HDFS参考HDFS。IDEA for Scala在Scala官网,就有IDE的说明,IDEA中比较方便的编写和调试Scala程序。步骤如下:下载IDEA社区版,注意你的版本,譬如是IDEA 14.0.3,特别是Build #IC-139.1117。Scala插件要求IDEA的指定版本。下载Scala Pl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Java方式开发1、开发前准备假定您以搭建好了Spark集群。2、开发环境采用eclipse maven工程,需要添加Spark Streaming依赖。<dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-streaming_2.10<            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-25 12:44:36
                            
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            1.   开发环境搭建最近在学习scala,除需要编写scala程序外,同时还需要创建maven工程,打成Jar包,而Eclipse在这方面显得使用的不是那么方面,同时由于 提供了非常智能的提示功能,所以选择作为开发环境。 现在也提供社区版本供开发者免费使用,所以许多原来的Eclipse用户也逐渐的转向,一方面            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spark应用程序在集群中运行时,需要借助于集群管理器(包括本地集群管理器、YARN、Mesos)来为其实现资源管理调度服务,实现对集群中各个机器的访问(可以参考前面章节的内容:Spark集群部署模式)。这里通过简单的示例介绍其中两种:独立集群管理器和Hadoop Yarn集群管理器。通过介绍,我们可以了解到如何在这两种集群管理器上运行Spark应用程序。启动Spark集群请登录Linux系统,打            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近在学spark,尝试在Windows+Eclipse运行程序,现在分享给大家 首先,你得把你要处理的文件上传带HDFS,怎么上传文件网上都有教程,此处不再赘述。项目结构图 源代码import org.apache.spark.SparkContextimport org.ap...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2015-12-23 21:37:00
                            
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            由于这是我自己随手记录的,所以显得比较乱,但是步骤基本都有,排版就以后再说。重试一次,自定义jar包程序运行。1.建立scala项目2.添加spark下的jar包依赖【usr/local/spark/jars】,当然也有scala的sdk,一般我这边已经有了 写程序:我终于,可以从头到尾,自己写下来所有的API。并且运行成功。 接下来开始打包,先注释掉,setMaster(“local”) mai            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. mac 安装 spark略2. 安装sbtbrew install sbt 3. 写wordcount scala程序            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            编译Spark方式:Spark官网提供了多种利用Maven编译Spark源码的方式,编译之前需要配置所需环境,Maven版本必须是3.3.9或者更高,JDK必须是1.8或者更高。 利用本地Maven编译:需要配置内存区的大小,配置如下:export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"
利用Spark自带的Maven编译:在解压后的S            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本人最近由于实验需要,需要对Spark源码进行研读,折腾许久,记录下Spark源码编译、导入 IntelliJ IDEA和顺利运行Spark中自带example的过程。Spark版本是最新的2.3.0版本。1.Spark源码获取       Spark的源码获取可以从官网或者是github上获取,由于接下来我们需要对源码进行编译            
                
         
            
            
            
            使用IDEA运行Spark程序 1.安装IDEA 从IDEA官网下载Community版本,解压到/usr/local/idea目录下。 tar –xzf ideaIC-13.1.4b.tar.gz mv idea-IC-135.1230/ /usr/local/idea 为了方便使用其bi...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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