## 如何实现“spark shell 用户指定”
### 1. 流程概述
在教会小白实现“spark shell 用户指定”之前，我们首先需要了解整个流程。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 下载Spark并解压 |
| 步骤二 | 打开终端，进入Spark目录 |
| 步骤三 | 启动Spark shell |
|
原创
2024-03-02 05:22:11
51阅读
Spark作业提交命令详解 上篇博客，我们讲完了最全面的WordCount实现方法，现在我们讲一讲任务的提交。有人可能觉得这一块起码得要和Spark框架一起说，但是呢，有的同学迫切需要提交下自己的小作业，感受一下服务器集群的魅力。那好呗，开始了哈。
1、命令介绍啥话不说先看一组命令吧#submit.sh
CONF_DIR=//demoFile
APP_CONF=app.conf
sp
转载
2023-08-23 18:59:45
114阅读
任务提交流程概述在阐明了Spark的Master的启动流程与Worker启动流程。接下继续执行的就是Worker上的Executor进程了，本文继续分析整个Executor的启动与任务提交流程Spark-submit提交一个任务到集群通过的是Spark-submit 通过启动脚本的方式启动它的主类，这里以WordCount为例子 spark-submit --class cn.apache.sp
转载
2024-06-19 05:03:10
166阅读
# Spark 指定提交的用户
Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理框架，广泛应用于大数据分析和实时数据处理的场景。在许多应用中，用户的身份和权限管理是保证数据安全性和系统稳定性的关键因素。在 Spark 中，我们可以根据需要来指定提交作业的用户，这为多租户环境的集成提供了灵活性。
## 为什么需要指定提交的用户
在大数据环境中，不同的用户可能需要以不同的权限提交作业。指定用
文章目录基本概念Standalone模式搭建1.解压缩文件2.修改配置文件启动集群1. 执行脚本命令2. 查看服务运行的进程3. 查看 UI 界面测试Spark中examples案例1. 提交应用2. 结果截图 基本概念Spark的local 本地模式毕竟只是用来进行练习演示的，真实工作中还是要将应用提交到对应的集群中去执行，首先先学习只使用Spark 自身节点运行的集群模式，也就是所谓的独立部
转载
2024-09-12 16:42:04
41阅读
下载spark-2.3.2-bin-hadoop2.7.tgz设置环境变量修改配置cd $SPARK_HOME/confcp spark-env.sh.template spark-env.shvim spark-env.sh注意：由于是On Yarn的配置，无需配置worker、slaves这些启动spark-shell根据启动日志，spark-shell启动的本地模式，不是OnYarn的模式。
在使用 Apache Spark 时，常常需要与 Hive 交互，以便处理存储在 Hive 中的数据。当我们希望通过 Spark 程序以特定的 Hive 用户身份执行查询和操作时，就需要在 Spark 配置中指定该 Hive 用户的登录信息。本文将细致地阐述如何通过 Spark 配置指定 Hive 用户登录的过程。
### 协议背景
在 Spark 2.0 及以上版本，支持通过 `spark.
nohup spark-submit
--master yarn
--deploy-mode cluster
--jars /xx/xx/xx/xx.jar
--class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu
--name spark_kudu
--driver-memory 2g
--driver-cores 2
--executor-memory
转载
2023-10-18 23:31:57
314阅读
# 如何使用Spark读取Hive表数据并指定用户
在大数据处理的流程中，使用Apache Spark读取Hive表是一种常见的需求。如果你是一名新入行的开发者，可能对这个过程有些疑惑。本文将详细介绍如何实现这个功能。我们将逐步解析每一个环节，提供代码示例，并附带必要的注释。
## 整体流程
在开始之前，让我们先简要了解整个流程。以下是实现Spark读取Hive表数据并指定用户的步骤：
|
原创
2024-09-23 04:44:04
159阅读
在一个 Spark 集群中，有一个节点负责中央协调，调度各个分布式工作节点。这个中央协调节点被称为驱动器（Driver）节点，与之对应的工作节点被称为执行器（executor）节点。驱动器节点可以和大量的执行器节 点进行通信，它们也都作为独立的 Java 进程运行。驱动器节点和所有的执行器节点一起被称为一个 Spark 应用（application）。一、Spark驱动程序Spark 驱动器是
转载
2023-09-26 19:59:39
84阅读
本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中，使用Java、Spark等技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、页面跳转行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据，辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来
问题描述近期发现了一个线上问题，本地启动byzer服务是正常的，但打好的docker镜像就是抛异常跑不起来，而前几天构建的镜像是正常的，初步定位到时新的发布导致的！于是经过了一系列痛苦的排查。错误堆栈看byzer-lang最近的提交记录都在30天前，显示不会是它的问题，于是根据日志研究。7bafdda4df93] __MMMMMM__ Total jobs: 1 current job:1 job
转载
2024-05-31 19:35:37
107阅读
Spark Standalone模式为经典的Master/Slave（主/从）架构，资源调度是Spark自己实现的。在Standalone模式中，根据应用程序提交的方式不同，Driver（主控进程）在集群中的位置也有所不同。应用程序的提交方式主要有两种：client和cluster，默认是client。可以在向Spark集群提交应用程序时使用--deploy-mode参数指定提交方式。
转载
2023-10-03 22:27:39
87阅读
本文讨论了 Join Strategies、Join 中的提示以及 Spark 如何为任何类型的 Join 选择最佳 Join 策略。Spark 5种Join策略：Broadcast Hash Join（BHJ）Shuffle Sort Merge Join（SMJ）Shuffle Hash Join（SHJ）Broadcast Nested Loop Join（BNLJ）Shuffle Cart
转载
2024-01-29 02:41:51
36阅读
# 在程序中指定Spark和Hadoop用户的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark和Hadoop是最常用的框架之一。为了有效地进行数据处理，了解如何在程序中指定Spark和Hadoop的用户是非常重要的。下面我们将通过一系列步骤来展示这一过程。
## 流程概述
| 步骤 | 操作描述 | 代码示例 |
|-----
原创
2024-10-15 04:04:28
190阅读
一、前言随着近几年业务快速发展与迭代，大数据的成本也水涨船高，如何优化成本，建设低成本高效率的底层服务成为了有赞数据基础平台2020年的主旋律。本文主要介绍了随着云原生时代的到来，经历7年发展的有赞离线计算平台如何拥抱云原生，通过容器化改造、弹性伸缩、大数据组件的错峰混部，做到业务成倍增长的情况下成本负增长。首先介绍一下目前有赞离线计算的一些现状。万兆网卡的新集群，机器带宽不再是瓶颈。之前我们完成
本文以Spark执行模式中最常见的集群模式为例，详细的描述一下Spark程序的生命周期（YARN作为集群管理器）。1、集群节点初始化集群刚初始化的时候，或者之前的Spark任务完成之后，此时集群中的节点都处于空闲状态，每个服务器（节点）上，只有YARN的进程在运行（环境进程不在此考虑范围内），集群状态如下所示： 每个节点服务器上都有一个YARN的管理器进程在检测着服务器的状态
转载
2024-01-05 22:04:54
36阅读
背景 Spark Streaming 作业在运行过程中，上游 topic 增加 partition 数目从 A 增加到 B，会造成作业丢失数据，因为该作业只从 topic 中读取了原来的 A 个 partition 的数据，新增的 B-A 个 partition 的数据会被忽略掉。 思考过程 为了作业能够长时间的运行，一开始遇到这种情况的时候，想到两种方案：感知上游 topic 的 partit
转载
2023-12-27 18:30:29
44阅读
长时间运行的 Spark Streaming 作业一旦提交给 YARN 集群，应该一直运行，直到故意停止。 任何中断都会导致严重的处理延迟，并且可能会导致处理数据丢失或重复。 YARN 和 Apache Spark 都不是为执行长时间运行的服务而设计的。 但是他们已经成功地适应了日益增长的近乎实时处理的需求，这些需求是作为长期工作而实施的。 成功并不一定意味着没有技术挑战。本博文总结了我在安全的
转载
2024-01-29 00:51:13
53阅读
spark原理和概念
spark 运行架构spark的节点分为 driver(驱动节点)和executor(执行节点),基于yarn来提交spark job分为两种模式client和cluster,两种模式去区别在于 client模式将会把driver程序运行在执行spark-submit的机器上,而cluster会把driver程序传输到集群中的一个节点去执行, client模式如
转载
2023-10-18 18:22:05
61阅读
