一、Dependency:依赖:RDD分区之间的依存关系
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1.NarrowDependency: 子RDD的每个分区依赖于父RDD的少量分区。
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/ \
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|---- OneToOneDependen
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2024-09-12 08:36:41
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今天看了 王知无-大数据技术与架构 老师的 Spark源码分析之Spark Shell 不由感慨 这不就是标准的模板脚本吗，今天我主要对启动过程中涉及到的一些shell脚本涉及的基础命令进行总结，在这里也非常感谢 老师兢兢业业的分析为我提供的基础的思路和素材。如果里面有什么不妥的地方也欢迎大家指出来，共勉。我尽量不重复 王知无-大数据技术与架构 老师的博客内
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2023-08-17 12:33:14
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spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序1、启动Spark shell[victor@node1 spark]$ bin/spark-shell \
--master spark://node1:7077 \
--executor-memory 2G \
--total-executor-cores 2
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2023-07-10 14:00:37
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1.启动spark和Hadoop#根目录下启动Hadoop集群
start-all.sh在spark的sbin目录下输入sh start-all.sh2.运行Spark-Shell命令在spark/bin目录下，执行Spark-Shell命令进入Spark-Shell交互式环境spark-shell --master<master-url>上述命令中，--master表示指定当前连接的
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2023-09-25 17:33:25
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# Spark Shell 启动及基础使用指南
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于大数据处理任务中，而 Spark Shell 提供了一个交互式的环境，可以让开发人员快速执行 Spark 任务。本文将介绍如何启动 Spark Shell，并举例说明其基本用法。
## 1. Spark Shell 简介
Spark Shell 是 Spark 的一个交互式命令
原创
2024-09-09 05:31:18
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1. 4种运行模式概述图(1) local 本地模式该模式主要用作测试用，一般编写的 spark 程序，将 master 设置为 local 或者 local[n]，以本地模式运行，所有的代码都在一个 Jvm 里面。(2) 伪分布式模式该模式所有的 Driver 和 Executor 都运行在同一台机器，在单机上模拟集群环境，和 Standalone 模式运行过程大致相同。(3)&nbs
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2023-06-11 15:56:37
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1. 交互式运行Spark（shell）进入spark目录To launch Pyspark,we need to use sudo bin/pyspark（你不一定需要加sudo）To launch spark of scala version, use sudo bin/spark-shell
2. 日志设置我们需要在conf目录下创建一个名为log4j.properties的文件来管理日志设
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2023-08-20 16:25:17
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spark-shell不支持yarn cluster，以yarn client方式启动spark-shell --master=yarn --deploy-mode=client启动日志，错误信息如下 其中“Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries
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2023-05-23 16:16:29
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好程序员大数据教程：SparkShell和IDEA中编写Spark程序，spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用Scala编写Spark程序。spark-shell程序一般用作Spark程序测试练习来用。spark-shell属于Spark的特殊应用程序，我们可以在这个特殊的应用程序中提交应用程序spark-shell启动有两种模
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2024-08-16 13:50:58
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# 使用 nohup 启动 Spark Shell 脚本的综合指南
在大数据处理与分析的领域，Apache Spark 已成为最受欢迎的框架之一。通过 Spark Shell，用户可以方便地与 Spark 集群进行交互。然而，当我们需要在后台运行长时间的任务时，如何有效地启动 Spark Shell 脚本是一个需要解决的问题。在本文中，我们将探讨如何通过 `nohup` 命令启动 Spark S
# 如何在Spark 3.1中启动Hudi Spark Shell
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Spark 3.1中启动Hudi Spark Shell。下面是整个过程的步骤以及每一步需要做的事情。
## 步骤概述
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 下载并安装Spark |
| 步骤 2 | 下载并构建Hudi |
| 步骤 3 | 启动Hud
原创
2023-07-19 10:57:17
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spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。 启动spark shell: /usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell --master spa
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2021-01-21 16:08:00
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# Spark Shell Hudi 启动
Apache Hudi 是一款开源的数据湖管理框架，它在 Apache Spark 上构建，可以实现数据湖的增量更新、删除和快照查询等功能。在本文中，我们将学习如何通过 Spark Shell 启动 Hudi，并使用一些示例代码演示其用法。
## 步骤一：准备环境
在开始之前，确保已经完成以下准备工作：
1. 安装 Java JDK 和 Apac
原创
2023-08-29 08:29:07
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# Shell脚本启动Spark的实现方法
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用shell脚本来启动Spark。Shell脚本是一种在Unix或类Unix系统中执行命令的脚本语言，它可以帮助我们自动化执行一系列任务。通过使用shell脚本，我们可以方便地启动和管理Spark集群。
## 整体流程
下面是启动Spark的整体流程，我们将通过一系列的步骤来实现这个目标。
```mermai
原创
2023-11-27 07:11:16
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# Spark Shell 启动设置
Spark是一个快速通用的集群计算系统，主要用于大规模数据处理。Spark提供了一个交互式的解释器，称为Spark Shell，可以方便地对数据进行实时处理和分析。在启动Spark Shell时，可以设置一些参数来优化Spark的性能和功能。本文将介绍如何启动Spark Shell以及常用的启动设置。
## 启动Spark Shell
要启动Spark
原创
2024-04-02 06:09:24
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# 启动 Spark Shell 方案
## 问题描述
在使用 Spark 进行大数据处理时，常常需要使用 Spark Shell 进行交互式的开发和调试。然而，有些用户可能对如何正确启动 Spark Shell 不太熟悉，特别是对于一些高级选项的配置。
## 方案解决
下面将介绍如何正确启动 Spark Shell，并提供一些示例代码来帮助理解。
### 步骤一：安装 Spark
首先，
原创
2023-12-28 07:14:56
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Spark-Shell操作spark-shell简述 spark-shell是REPL（Read-Eval-Print Loop，交互式解释器），它为我们提供了交互式执行环境，表达式计算完成以后就会立即输出结果，而不必等到整个程序运行完毕，因此可以及时查看中间结果并对程序进行修改，这样可以在很大程度上提升程序开发效率。spark-shell支持Scala和Python，Spark框架使用Scala
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2023-05-29 16:42:29
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# Spark Shell启动命令科普
## 引言
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它可以用于大规模的数据处理、机器学习和图形计算等任务。Spark提供了一个交互式的Shell工具，称为Spark Shell，它允许用户在一个交互式的环境中使用Spark的功能和API。本文将介绍如何启动Spark Shell，并详细解释启动命令中的各个参数。
## Spark Sh
原创
2023-11-28 12:22:57
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# 使用Shell命令启动Spark
在大数据处理领域，Apache Spark是一个强大的通用计算引擎。作为一名刚入行的小白，使用Shell命令启动Spark是一个好的入门方式。接下来，我将为你详细介绍从安装Spark到通过Shell命令启动Spark的整个过程。
## 整体流程
首先，我们来看看启动Spark的整体步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录概要1. Class Worker1.1 Class Worker之onStart()1.2 Class Worker之receive()1.3 Class Worker之receiveAndReply()1.4 Class Worker之onStop()2. Object Worker2.1 Object Worker之main()2.2 Object Worker之startRpcE
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2023-11-08 23:24:56
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