hadoop的基本概念：Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（h
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2023-11-03 11:11:37
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伪分布式Spark是一个在单节点上模拟分布式Spark集群的配置，通常用于开发和测试目的。但是，伪分布式环境可能会在用户从单机开发迁移到生产环境时产生一些兼容性和性能问题。本文将对如何解决伪分布式Spark问题进行详细记录，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
## 版本对比
假设我们对比的是Spark的2.4.x版本与3.0.x版本，主要特性差异如下：
| 特
# 搭建 Spark 伪分布式集群的指南
Apache Spark 是一个快速、通用的计算引擎，广泛用于大规模数据处理。尽管 Spark 的强大功能主要体现在分布式集群上，但在开发和学习过程中，搭建一个伪分布式集群是非常有用的。伪分布式集群的设置允许用户在单台机器上运行集群模式（即多个 Spark 进程同时运行），这样既能体验 Spark 的分布式特性，又避免了配置多台机器的复杂性。
## 搭
目录Hadoop集群简介Hadoop集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群。Hadoop集群的部署方式分为三种，分别是单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式。环境搭建1.修改主机名2.修改时区 4.配置ssh免密 5.安装Hadoop 目录结构配置文件说明主要配置文件搭建HDFS伪分布式集群 配置Hadoop系统环境变量搭建YARN伪分布式集群
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2023-08-18 16:33:16
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1、spark 概述Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎Spark Core中提供了Spark的最基础的与最核心的功能Spark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件Spark Streaming是Spark平台上针对实时数据进行流式计算的APISpark MLib 是Spark提供一个机器学习算法库Spark GraphX 是spark面向图计算提供的框架与算法Spark 3.0默认使用的scala编译版本为2.122、wordcount案例使用
原创
2021-12-04 16:43:56
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一、基本介绍是什么？快速，通用，可扩展的分布式计算引擎。弹性分布式数据集RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据（逻辑）抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查
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2023-10-14 16:13:05
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**实现“spark伪分布式部署”**
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现“spark伪分布式部署”。这是一个重要的技能，尤其对于想要深入学习大数据处理的初学者来说。下面我将为你详细介绍整个部署过程。
### 部署流程
首先，让我们来看一下实现“spark伪分布式部署”的步骤：
```mermaid
gantt
title Spark伪分布式部署步骤
section
原创
2024-06-22 04:01:35
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1. 准备工作1.1. 软件准备 1、安装VMWare 2、在VMWare上安装CentOS6.5 3、安装XShell5，用来远程登录系统 4、通过rpm -qa | grep
软件版本号例如以下：HostnameIPHadoop版本号Hadoop功能系统master192.168.119.1281.1.2namenodejdk1.6+hadoop+scala2.9.3+spark1.0.0centos4.9 slave1192.168.119.1291.1.2datanodejdk1.6+
一、下载所需软件和安装包 ：https://pan.baidu/s/1BcJR4zUMnidpJ6Bm5mafVQ 提取码：pojc 二、安装虚拟机 步骤如下： 1. 2. 3. 4. 5. 6.选择其中一个序列号输入：
VG5HH-D6E04-0889Y-QXZET-QGUC8
CY55A-F6G80-H85HQ-WNN5X-W38W4
AC11H-4HZ05-08EDQ-APQGX
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2023-10-03 19:23:23
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集中式将项目部署到一台机器上；对机器性能要求高；（单体应用）分布式将项目拆分（按业务或者服务），将项目部署在不同的机器上运行；对机器性能要求下降；集群集群是对机器数量的一个概念（一个项目，多机备份，做负载均衡及容错）；所有集群节点分布在多台机器上；集群主要作用就是分散请求，分散压力，提高并发处理能力；（减轻单一应用的压力；单一应用可以通过调优方式提高请求处理：调整tomcat运行模式为apr，修改
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2023-11-09 09:44:04
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**Spark伪分布式集群搭建**
作为一名开发者，学习如何搭建Spark伪分布式集群是很重要的。在这篇文章中，我将向你展示如何实现这一目标。首先，让我们来看一下整个流程，并逐步进行操作。
**步骤概览**
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------|
| 1 | 安装Java和Scala
原创
2024-04-25 09:55:35
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# 搭建 Spark 伪分布式集群
Apache Spark 是一个快速的通用计算引擎，广泛用于大数据处理。为了充分利用其性能，我们可以搭建一个伪分布式集群。在本篇文章中，我们将介绍如何在单台机器上配置 Spark 伪分布式集群，并通过代码示例帮助你快速上手。
## 环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了以下软件：
- JDK 1.8 或更高版本
- Scala（可选，但建议安装）
-
Hadoop笔记之安装及伪分布式模式配置
位于分类 分布式计算Hadoop推荐的是Linux环境。Windows环境只能作为开发环境，而不能作为生产环境。准备工作首先确保Java环境的安装，并确保JAVA_HOME环境变量指向了一个Java安装。ubuntu下可以
sudo apt-get install sun-java6-jdk
通过运行“java -ver
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2024-09-18 12:23:45
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1.准备Linux环境1.0 配置VMware和windows本地net8网卡IP点击VMware快捷方式，右键打开文件所在位置 -> 双击vmnetcfg.exe -> VMnet1 host-only ->修改subnet ip 设置网段：192.168.1.0 子网掩码：255.255.255.0 -> apply -> ok 回到windows -->
文章目录Ubuntu下的Spark 伪分布式安装一、安装Scala二、安装Spark三、配置Spark文件四、测试Ubuntu下的Spark 伪分布式安装资源获取
原创
2022-08-12 11:54:13
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Spark搭建伪分布式集群
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行的计算框架。在某些情况下，尤其在学习和开发环境中，搭建伪分布式集群是一个不错的选择。伪分布式模式让用户能够在单机上模拟集群的行为，方便测试和开发。
## 环境准备
在搭建 Spark 伪分布式集群之前，首先确保所有环境准备就绪。以下是对硬件和软件的基本要求。
### 软硬件要求
| 组件 |
我在后面学习Hive的时候，在最开始我的Hadoop集群搭建的有问题，所以我决定重头搭建，然后做出笔记。写了一些自己遇到的坑，这里来把这些坑给填上。Hadoop基本安装配置主要包括以下5个步骤。 （1）创建Hadoop用户 （2）安装Java （3）设置SSH登录权限 （4）单机安装配置 （5）伪分布式安装配置 我使用的操作系统是Ubuntu14.4，Hadoop版本为2.7.3第一步，先安装一个
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2023-10-03 13:57:05
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伪分布式模式也是在一台单机上运行，集群中的结点由一个NameNode和若干个DataNode组，另有一个SecondaryNameNode作为NameNode的备份。一个机器上，既当namenode，又当datanode,或者说既是jobtracker，又是tasktracker。没有所谓的在多台机器上进行真正的分布式计算，故称为"伪分布式"。开启多个进程模拟完全分布式，但是并没有真正提高程序执行
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2023-07-24 09:29:30
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伪分布式集群目录伪分布式集群拍摄快照为 master 增加计算资源将 hadoop 改为伪分布式1、修改 slaves 文件2、删除hadoop tmp目录3、重新初始化hadoop4、启动hadoop5、验证将 Zookeeper 改为伪分布式1、修改 zoo.cfg 文件2、删除version文件3、启动zk4、验证将 hive 改为伪分布式1、启动hvie的元数据服务将 HBase 改为伪分
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2023-11-03 13:08:20
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