文章目录一、入门1.Kettle简介2.Kettle下载3.Kettle部署4.界面简介5.快速体验6.执行结果7.核心概念二、输入控件1.csv文件输入2.文本文件输入3.Excel输入4.多文件合并5.Get data from XML6.Json input7.生成记录8.表输入（数据库表）9.自定义常量数据三、输出控件1.Excel输出2.文本文件输出3.SQL文件输出4.表输出（数据库
在 spark的提交模式中，有三种提交方式：分别是基于spark集群的standalone模式，基于YARN集群的yarn-client和yarn-cluster三种模式，三者各有好坏处：Standalone模式运行过程：1、我们提交一个任务，任务就叫Application2、初始化程序的入口SparkContext， 2.1 初始化DAG Scheduler2.2 初始化Task Sc
转载
2023-09-28 19:10:17
98阅读
Spark任务提交全流程的源码的类调用时序图 本篇博客主要是Spark任务提交到执行的全流程中的第二部分：从在本地执行代码碰到Action算子进行runJob到最后Task提交到Executor上执行。1、RDD类中，Action算子触发任务提交1、这里RDD调用算子生成新的RDD的候，会把前一个RDD传入到下一个RDD的构造函数作为成员变量。2、当为Action算子的时候会调用Spar
转载
2024-06-04 22:54:23
66阅读
一、Standalone-client提交任务方式提交命令./spark-submit --master spark://xxx:7077 --class xxx.jar 或者
./spark-submit --master spark://xxx:7077 --deploy-mode client --class xxx.jar执行流程1、client模式提交任务后，会在客户端启动Driver进
转载
2023-08-20 13:18:32
189阅读
基于spark1.6测试（虽然很多公司都已经在用2.X了，但是1.6我认为是最经典的版本，CDH最新版本至今默认的spark版本依然是1.6，不过2.X提交方式是基本没有变的）Standalone（1）standalone-client提交任务方式提交命令./spark-submit \
--master spark://node1:7077 \
--class org.apache.spark.
转载
2023-08-10 14:21:46
59阅读
下载kettle包 访问https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855下载kettle包 选择想要的版本 下载zip包 解压kettle包 unzip pdi-ce-7.1.0.0-12.zip直接进入解压后的目录之后，运行spoon.sh cd data-integration/./spoon.sh
在使用Spark的过程中，一般都会经历调试，提交任务等等环节，如果每个环节都可以确认程序的输入结果，那么无疑对加快代码的调试起了很大的作用，现在，借助IDEA可以非常快捷方便的对Spark代码进行调试，在借助IDEA来完成Spark时，可以大致通过以下几个步骤来完成：
初始构建项目阶段，使用Local模式本地运行项目大致完成阶段，使用IDEA连接集群自动提交任务运行最终部署运行阶段，手动将
转载
2024-02-03 05:58:04
53阅读
Spark-spark-submit提交Job流程 解读spark-submitspark-classload-spark-env.shorg.apache.spark.launcher.MainSparkSubmitCommandBuilder class构造方法buildCommandbuildSparkSubmitCommandOptionParserSparkSubmit Objectr
转载
2023-08-09 13:25:19
68阅读
# 项目方案：Spark jar包提交方式
## 1. 引言
在使用Spark进行大规模数据处理时，我们通常需要将自己编写的代码打包成jar包，并提交给Spark集群运行。本文将介绍几种常用的方式来提交Spark jar包，并提供相应的代码示例。
## 2. 方案一：使用spark-submit命令
spark-submit是Spark提供的一个命令行工具，用于提交Spark应用程序。使用
原创
2023-12-17 08:23:05
185阅读
文章目录1.提交命令2.源码分析3.名词解析 1.提交命令在实际生产中，都是使用 yarn-cluster 模式提交 spark 任务，例如：spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
./examples/jars/spark-examples
转载
2023-08-10 08:52:40
395阅读
在 spark的提交模式中，有三种提交方式：分别是基于spark集群的standalone模式，基于YARN集群的yarn-client和yarn-cluster三种模式，Standalone,模式提交:spark-submit --master spark://node01:7077 --class scala.WordCount_Online --executor-memory 1
转载
2023-08-29 11:09:50
121阅读
spark提交代码的两种方式：Standalone、Yarn独立部署（Standalone）模式由spark自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但spark主要是计算框架，不是资源调度框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项，所以还是和其他专业的资源调度框架集成会更靠谱一些。Standalone1、standalone-client提
转载
2023-09-29 10:04:33
179阅读
Spark提供三个位置用来配置系统：Spark属性：控制大部分的应用程序参数，可以用 SparkConf 对象或者Java系统属性设置。环境变量：可以通过每个节点的conf/spark-env.sh 脚本设置。例如IP地址、端口等信息。日志配置：可以通过log4j.properties配置。
Spark属性Spark属性控制大部分的应用程序设置，并且为每个应用程序分别配置它。这些属性可以直接在
转载
2023-08-09 13:46:00
151阅读
spark提交任务的几种方式个人从事大数据开发的一些小总结，希望可以帮助到行业里面的新人，后续还会继续更新spark,storm,flink,hive等等大数据框架的工作经验以及心得总结，如有转载请注明spark-submit 这种属于命令行提交，不过多阐述，spark官网有案例官方网址** 讲讲java代码怎么提交，工作中也经常会用 ** 我们要用到 SparkLauncher，要引入的jar包
转载
2023-07-09 22:52:34
224阅读
Spark中Standalone有两种提交模式，一个是Standalone-client模式，一个是Standalone-cluster模式。 1.Standalone-client提交任务方式 提交命令./spark-submit --master spark://node01:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark
转载
2023-06-20 09:30:21
92阅读
**Spark任务提交执行流程**Spark任务的本质是对我们编写的RDD的依赖关系切分成一个个Stage，将Stage按照分区分批次的生成TaskSet发送到Executor进行任务的执行Spark任务分两种：1、shuffleMapTask：shuffle之后的task2、resultTask：shuffle之前的taskSpark任务分配有两种方式：1，尽量打撒方式（系统默认）2，尽量集中方
转载
2023-10-11 15:56:21
85阅读
Spark的任务, 生产环境中一般提交到Yarn上执行. 具体流程如下图所示1、client提交任务到RM.2、RM启动AM.3、AM启动Driver线程, 并向RM申请资源.4、RM返回可用资源列表.5、AM通过nmClient启动Container, 并且启动ExecutorBackend后台进程.6、Executor反向注册给Driver7、Executor启动任务 我们通过截取部分源码来展
转载
2023-08-16 06:37:21
363阅读
# 实现Spark的几种shuffle方式
## 一、流程
下面是实现Spark的几种shuffle方式的流程：
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 了解shuffle的概念 |
| 2 | 理解Spark中shuffle的作用和原理 |
| 3 | 学习Spark中几种不同的shuffle方式 |
| 4 | 编写代码实现不同shuffle方式 |
| 5 | 测试
原创
2024-05-16 06:31:13
71阅读
form表单
提交的几种方法 1 <form id="myform" name="myform" method="post" onsubmit="return sumbitTest();" 2 action="RegisterAction.action"> 3 <table>
转载
2018-04-25 17:55:00
168阅读
Spark 源码阅读——任务提交过程当我们在使用spark编写mr作业是，最后都要涉及到调用reduce,foreach或者是count这类action来触发作业的提交，所以，当我们查看这些方法的源码时，发现底层都调用了SparkContext的runJob方法，而SparkContext的runJob方法又调用的DAGScheduler的runJob方法：def runJob[T, U: Cl
转载
2023-08-24 23:40:57
102阅读
