# 使用 Spring Boot 设置 Spark 集群的 Master 节点
在大数据处理的场景中,Apache Spark 是一个非常流行的工具,而 Spring Boot 是用于构建微服务的流行框架。在某些情况下,你可能希望结合这两者,以便更好地管理和配置 Spark 集群。在本文中,我们将探讨如何使用 Spring Boot 设置 Spark 集群中的 Master 节点,并提供相关代码            
                
         
            
            
            
            在 Spring Boot 中做权限管理,一般来说,主流的方案是 Spring Security ,但是,仅仅从技术角度来说,也可以使用 Shiro。一般来说,Spring Security 和 Shiro 的比较如下:Spring Security 是一个重量级的安全管理框架;Shiro 则是一个轻量级的安全管理框架Spring Security 概念复杂,配置繁琐;Shiro 概念简单、配置简            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-11-03 07:42:53
                            
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            # 如何在Spark集群中设置Master节点
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架,它支持大规模数据处理。在使用Spark时,设置Master节点是一个关键步骤。本文将帮助你理解和实现“Spark集群 setMaster”的过程。
## 流程概述
下面是设置Spark集群Master节点的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Apa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用 Spark 设置 Master 到集群
Apache Spark 是一个快速、通用的分布式计算引擎,广泛用于大数据处理。要有效利用 Spark 的强大功能,正确设置 Master 到集群是至关重要的。本文将介绍如何使用 Spark 设置集群的 Master,并附上代码示例和序列图,以帮助读者更好地理解这一过程。
## 理解 Spark Master
在 Spark 中,Master            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark setMaster
## 1. Introduction
In Apache Spark, the `setMaster` method is used to specify the master URL for the Spark application. It tells Spark how to connect to the cluster in order to run            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录Spark应用程序的体系结构执行模式集群模式客户端模式本地模式Spark应用程序的生命周期(Spark外部)客户请求启动执行完成Spark应用程序的生命周期(Spark内部)SparkSessionSparkContext逻辑指令逻辑指令到物理执行Saprk作业阶段任务执行细节流水线执行shuffle数据持久化小结                    
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            最近需要用到大数据的一些相关技术,于是实验了一下spark和hadoop的集群环境搭建。实验包括三台虚拟机,linux-1、linux-2、linux-3,spark是一个master两个worker, hadoop是一个主NameNode、两个DataNode,其中一个兼做副NameNode。软件方面,spark用的1.5.2版本,最新的1.6.1版本遇            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 教你如何实现spark的setMaster
## 1. 整体流程
首先,我们来看一下整件事情的流程:
| 步骤 | 描述         |
|------|--------------|
| 1    | 创建一个SparkSession对象 |
| 2    | 使用setMaster方法指定master地址 |
| 3    | 进行其他操作     |
## 2. 具体步骤和代            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            TaskSetManager实现了Schedulable特质,并参与到调度池的调度中。TaskSetManager对TaskSet进行管理,包括任务推断、Task本地性,并对Task进行资源分配。TaskSchedulerImpl依赖于TaskSetManager,本文将对TaskSetManager的实现进行分析。1 Task集合DAGScheduler将Task提交给TaskSche            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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                因项目需要,以http请求调用spark api,并以集群模式运行。(因踩坑掉了几根头发,所以特此记录。。。)一、项目测试环境1、jdk1.82、spark 2.3.13、idea、win10、centos7我是win10,在idea上启动的项目,然后起了3个虚拟机二、创建并配置SpringBoot项目1、创建springboot项目(略)。2、添加pom依赖,我所使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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                最近刚学习spark,用spark-submit命令提交一个python脚本,一开始老报错,所以打算好好整理一下用spark-submit命令提交python脚本的过程。先看一下spark-submit的可选参数1.spark-submit参数--master MASTER_URL:设置集群的主URL,用于决定任务提交到何处执行。常见的选项有  &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## 在Spark中使用setMaster提交任务
在Apache Spark中,`setMaster` 是用于设定Spark应用程序要连接的集群或节点的。理解如何使用这一功能对于开发者是非常重要的。本文将为初学者详细介绍如何使用`setMaster`将Spark任务提交到集群。
### 流程概览
以下是实现将Spark任务提交到集群的大致步骤:
| 步骤 | 操作            
                
         
            
            
            
            ## 实现“sparkconf setmaster 集群模式”指导
### 介绍
作为一名经验丰富的开发者,我将指导你如何实现“sparkconf setmaster 集群模式”。在这个过程中,我会逐步教你每个步骤需要做什么,提供相应的代码示例并进行解释。
### 整体流程
首先,让我们来看一下整件事情的流程。下表展示了实现“sparkconf setmaster 集群模式”的步骤。
| 步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统,请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。Spark生态系统以Spark Core 为核心,能够读取传统文件(如文本文件)、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源,利用Standalone、YARN 和Mesos 等资源调度管理,完成应用程序分析与处理。这些应用程序来自Spark 的不同组件,如S            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言:接手大量数据分析需求,临阵打框架,踩了很多坑,记录一下,
	下次再搭框架忘记了好再回来看看。1.SpringBoot框架搭建1.pom.xml经过验证的pom.xml,不算齐全,但是即拿即用,spark的依赖下载时间会比较长,依赖很多<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 通常来说,Spark与MapReduce相比,Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制?spark是借鉴了Mapreduce,并在其基础上发展起来的,继承了其分布式计算的优点并进行了改进,spark生态更为丰富,功能更为强大,性能更加适用范围广,mapreduce更简单,稳定性好。主要区别(1)spark把运算的中间数据(shuffle阶段产生的数据)存放在内存,            
                
         
            
            
            
            前言 企业正在经历其数据资产的爆炸式增长,这些数据包括批式或流式传输的结构化、半结构化以及非结构化数据,随着海量数据批量导入的场景的增多,企业对于 Data Pipeline 的需求也愈加复杂。新一代云原生实时数仓 SelectDB Cloud 作为一款运行于多云之上的云原生实时数据仓库,致力于通过开箱即用的能力为客户带来简单快速的数仓体验。在生态方面,SelectDB Cloud 提供了丰富的数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # idea spark开发环境 setMaster
## 1. 什么是idea spark开发环境 setMaster
在使用IntelliJ IDEA进行Spark开发时,我们需要配置Spark集群的Master节点。而`setMaster`是一种设置Spark运行环境的方法,用于指定Spark程序运行的Master节点。
## 2. setMaster的语法和用法
在Spark中,s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Master可以配置为两个,Spark在standalone模式下,支持Master主备切换。当Active Master节点出现故障的时候,可以将Standby Master切换为Active Master。 Master主备切换相关代码流程如下:1 设置RECOVERY_MODE,没有配置的话 默认值为 NONEprivate val RECOVERY_MODE = conf.get            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            主要知识点:
			召回率的慨念
			精准度的慨念
			match和近似匹配混合使用方法
			 
  
 召回率(recall):比如你搜索一个java spark,总共有100个doc,能返回多少个doc作为结果,就是召回率。
		精准度(precision):比如你搜索一个java spark,能不能尽可能让包含java spark,或者是java            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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