Kafka与Spark虽然没有很直接的必然关系，但是实际应用中却经常以couple的形式存在。如果你的Kafka的爱好者，流式计算框架Spark、Flink等也不得不去了解；如果你是Spark的爱好者，Kafka又或许是必不可少的一部分。在之前的文章中我们介绍了很多spark的知识，这里主要来讲述一下Kafka与Spark Streaming的结合，如果大家有兴趣，后面会放出一个系列的文章，包括S
1 准备三台服务器配置hosts,并可以互相ping通，并安装jdk。vim /etc/hosts
192.168.67.8 kafka08
192.168.67.9 kafka09
192.168.67.10 kafka10
ping kafka08
ping kafka09
ping kafka10
yum install java-1.8.0-openjdk.x86_64 -y
java
# Spark与Hive的兼容版本实现流程
## 1. 背景介绍
Spark是一种快速且通用的集群计算系统，可以用于大规模数据处理。Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供了类似于SQL的查询语言来查询和分析数据。为了在Spark中使用Hive的元数据和查询功能，需要确保Spark与Hive的兼容版本。
## 2. 实现流程
下面是实现“Spark与Hive的兼容版本”的流程：
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原创
2023-12-11 10:18:42
509阅读
Kafkakafka是一个高吞吐的分布式消息队列系统。特点是生产者消费者模式，先进先出（FIFO）保证顺序，自己不丢数据，默认每隔7天清理数据。消息列队常见场景：系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信。producer : 消息生产者consumer : 消息消费之broker : kafka集群的server，负责处理消息读、写请求，存储消息，在kafka cluster这一层这里，其实里面是有
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2024-01-16 04:31:12
65阅读
1.依赖jar包 2.producer程序 producer参数说明 #指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定
metadata.broker.list=192.168.2.105:9092,192.168.2.106:9092
# 指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到对应分区
#p
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2024-05-31 12:44:52
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# 如何实现 Spark 与 PySpark 版本兼容
在大数据处理的过程中，Apache Spark 和 PySpark 是最常用的技术之一。然而，不同的 Spark 和 PySpark 版本之间可能存在一定的兼容性问题。本文将引导你理解如何确保 Spark 与 PySpark 的版本兼容，为你的项目提供一个稳定的基础。
## 兼容性检查的流程
为了确保 Spark 和 PySpark 的
搭建数仓必要环境的注意事项使用Hive做元数据存储和HQL解析，Spark做实际计算。（Hive on Spark）Hive 使用3.1.2版本，Spark 使用3.0.3版本 。 由于Hive 3.1.2 和 Spark 3.0.3不兼容，需要修改Hive中关于Spark的源码和依赖引用。重新编译Hive下载Hive 3.1.2源码 ，上传并解压apache-hive-3.1.2-src.tar
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2023-07-14 11:36:42
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1.并行度在direct方式下，sparkStreaming的task数量是等于kafka的分区数，kakfa单个分区的一般吞吐量为10M/s常规设计下：kafka的分区数一般为broken节点的3,6,9倍比较合理比如我的集群有6个broken节点，创建kafka的分区为18个，sparkStreaming的task也为18个，当然也可以适当放大分区，根据自己的数据量来合理规划集群及分区数2.序
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2024-02-05 15:55:16
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最近项目有资金账户的相关需求，需要使用锁做并发控制，借此机会整理下基于MybatisPlus @Version注解的乐观锁实现的方案，以及项目中遇到的坑 一.MybatisPlus 乐观锁的配置 参考MybatisPlus(以下简称MP)官方文档，https://baomidou.com/pages/0d93c0/#optimisticlockerinnerinterceptor MP
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2024-07-11 19:53:35
88阅读
Hadoop首先看一下Hadoop解决了什么问题，Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。· HDFS，在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储，通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘坏掉的问题。· &
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2024-09-29 10:57:04
128阅读
文章目录1. MQ 消息队列1.1 MQ的概念1.2 为什么要用MQ？1.3 MQ分类1.4 MQ的选择2. RabbitMQ 的四大核心概念3. 各个名词的理解4. RabbitMQ 安装4.1 下载erlong安装包和rabbitmq安装包4.2 安装erlang 、 安装rabbitmq 和 安装socat4.3 常用命令5. 安装rabbitmq的web页面插件6. rabbitmq 添
Hadoop、Hive、Spark都是大数据相关的技术，大数据属于数据管理系统的范畴。数据管理系统要解决的问题是数据如何存储和数据如何计算。 在单机数据管理系统时代，一台服务器上可以满足数据存储的需求，计算也不会遇到什么瓶颈，数据处理都是IO密集型的，不是CPU密集型的，也谈不上什么分布式系统
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2024-10-12 11:23:39
230阅读
问题：在某些情况下，我们会用到其他厂商的大数据平台，而我们是没有相关管理权限的，但是集群和我们已有的代码所需要的环境存在差异，所以我们要向集群设置我们自己的运行环境的参数等，主要解决方案如下 1、对于pyspark，首先我们需要一个我们的相关的所有包的python虚拟环境，这里推荐anaconda的虚拟环境，里面包含很多科学计算的模块便于数据分析使用，在任意一台能联网的机器上创建一个co
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2023-12-13 11:13:16
458阅读
有时候我们会在windows 下开发spark程序，测试程序运行情况，再部署到真实服务器中运行。那么本文介绍如何在windows 环境中搭建简单的基于hadoop 的spark 环境。 我的windows环境为 Win7 64位第一步，安装Python环境这里不多讲，我的环境为python 3.6第二步，安装Java 环境我的环境为C:\Users\Boss>java -version
ja
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2023-08-07 23:16:50
292阅读
3.4 Spark 应用程序让我们来了解 Spark Shell 和 Spark 应用程序之间的区别，以及如何创建和提交它们。3.4.1 Spark Shell 和 Spark 应用程序Spark 让你可以通过一个简单的、专门用于执行 Scala、Python、R 和 SQL 代码的 Spark shell 访问数据集。用户探索数据并不需要创建一个完整的应用程序。他们可以用命令开始探索数据，这些命
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2024-06-26 13:40:34
47阅读
# Spark与PySpark的版本兼容性探讨
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，它能够处理大规模数据集。而PySpark则是Spark的Python API，使得Python用户能够利用Spark进行大数据处理。然而，在实际的项目中，选择合适的Spark版本与PySpark版本进行搭配非常重要。本文将深入探讨Spark与PySpark之间的版本兼容性，并提供一些代码示例，以便
原创
2024-10-21 05:25:59
130阅读
一、Spark环境测试1.导入相关库# import os
# os.environ['JAVA_HOME'] = 'D:\ProgramData\Spark\jdk1.8.0_302'
# os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:\ProgramData\Spark\winutils-master\hadoop-2.7.1'
# os.environ['SPARK_HOME
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2023-09-27 09:37:42
266阅读
Spark和Hadoop的区别和比较:1.原理比较：Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；Spark用户提交的任务称为application，一个application对应一个SparkContext，app
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2023-08-31 01:56:05
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Apache Spark在2015年得到迅猛发展，开发节奏比以前任何时候都快，在过去一年的时间里，发布了4个版本（Spark 1.3到Spark 1.6），各版本都添加了数以百计的改进。给Spark贡献过源码的开发者数量已经超过1000，是2014年年末人数的两倍。据我们了解，不管是大数据或小数据工具方面，Spark目前是开源项目中最活跃的。对Spark的快速成长及社区对Spark项目的重视让我们
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2023-09-05 14:17:39
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在处理 Python 和 Kafka 的集成过程中，确保版本兼容性是至关重要的。Kafka 是一个开源的流处理平台，而 Python 提供了多种客户端库，以便与 Kafka 进行交互。然而，不同版本之间的兼容性可能会导致各种问题。本文将详细探讨解决“Python Kafka 版本兼容”问题的过程，分为环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等多个部分。
### 环境准备
在开
