何为依赖？由于RDD是粗粒度的操作数据集，每个Transformation操作都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系；RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。如图所示显示了RDD之间的依赖关系?窄依赖：是指每个父RDD的每个Partition都只被子RDD的一个P
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2023-08-18 16:32:53
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Flink on YARN 依赖 JAR
## 引言
Flink 是一个分布式流处理和批处理框架，可以在大规模数据集上高效地进行数据处理和分析。它提供了许多内置的算子和函数，可以轻松地实现各种数据处理任务。Flink 可以在不同的运行环境中运行，包括本地模式、Standalone 模式和 YARN 模式。本文将重点介绍在 YARN 上运行 Flink 时如何使用依赖 JAR。
## 什么是
原创
2023-08-21 08:17:35
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应用提交spark-submit命令的作用是在集群上启动应用，它可以通过统一的界面使用所有 Spark 支持的集群管理器，因此您不必特别为每个应用程序配置。绑定应用程序的依赖如果应用依赖于其他项目，则需要将它们与应用程序一起打包，以便将代码分发到 Spark 集群。为此，需要创建一个包含代码及其依赖项的程序集 jar（或“uber”jar），sbt 和 Maven 都有程序集插件。创建程序集 ja
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2024-01-19 18:34:26
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1. 起源spark的类加载及参数传递过程还是很复杂的，主要是因为他运行环境太复杂了，不同的集群管理器完全不一样，即使是同一集群管理器cluster和client也不一样，再加上这块探究还是需要一定的java功底和耐心的，会使得很多人望而却步。下图是yarn-cluster模式参数传递过程：下图是yarn-client模式参数传递过程：但是java代码，尤其是整合框架，公司大了假如没有统
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2024-06-19 21:08:57
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# 如何将Spark任务提交到Yarn集群
## 介绍
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，而Yarn是Hadoop生态系统中的资源管理器。将Spark任务提交到Yarn集群是非常常见的场景，本文将帮助你学习如何实现这个过程。
## 整体流程
下面是将Spark任务提交到Yarn集群的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
原创
2024-03-12 05:29:13
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每个Flink程序都依赖于一组Flink库。1.Flink核心和应用程序依赖项Flink本身由一组类和运行需要的依赖组成。所有类和依赖的组合形成了Flink运行时的核心，并且当一个Flink程序运行时必须存在。这些核心类和依赖被打包成flink-dist.jar。为了在默认情况下避免过多的依赖关系和类在classpath中，Flink核心依赖不包含任何连接器或库(CEP, SQL, ML, etc
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2023-06-30 15:29:36
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local 模式代码package com.imooc.spark.Test
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession}
/**
* 测试sparkContext 案例
*
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2024-06-09 07:24:45
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spring 3.0版本以上jar包使用以及依赖关系
spring.jar是包含有完整发布的单个jar包，spring.jar中包含除了 spring-mock.jar里所包含的内容外其它所有jar包的内容，因为只有在开发环境下才会用到spring-mock.jar来进行辅助测试，正式应用系统中是用不得这些类的。
除了spring.jar文件
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2023-07-15 19:48:31
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目录第一种问题：关于版本兼容问题：版本对应关系 第二种问题：出现使用RDD或者其他一些操作的时候idea没有提示功能，类似于下面这样，但是可以编译运行通过的第三种问题：出现某某jar包无法检测出来 第四种问题：我们喜欢看源码，但是我们每次点进去的时候都是java的源码，无法显示我们scala源码，这样导致我们很难受，所以我们用如下方法解决：第一种问题：关于版本兼容问题版本依赖下
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2023-10-12 13:55:29
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# Spark on YARN 提前放Jar
Apache Spark 是一种快速、通用的大数据处理引擎，它提供了丰富的API，支持多种编程语言，并可以在各种大数据处理框架中运行。其中，Spark on YARN 是一种常见的部署方式，它能够充分利用 Hadoop 生态系统中的资源管理器 YARN 来实现任务的调度和资源的分配。
在使用 Spark on YARN 运行作业时，常常需要提前将需
原创
2024-03-29 04:44:55
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## 如何使用Yarn提交Spark Jar作业
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Yarn提交Spark Jar作业。首先，我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 将Spark Jar上传至HDFS |
| 2 | 提交Spark Jar作业至Yarn |
| 3 | 监控作业运行状态 |
接下来，我将逐步解释每个步骤需要做什
原创
2024-04-02 05:59:44
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# 学习如何在Spark中依赖本地JAR包
作为一名新手开发者，你可能会遇到在Spark项目中依赖本地JAR包的需求。这个过程看似复杂，但只需一步步来，我们能够轻松地实现。本文将为你详细介绍如何把本地JAR包添加到Spark项目中，并使用表格和代码示例帮助你理解整体流程。
## 整体流程
下面是将本地JAR包依赖到Spark项目中的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
# Spark Jar包与Maven POM依赖概述
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，广泛应用于大数据处理和分析。为了构建和运行Spark应用程序，开发人员需要使用Jar包来承载Spark的功能，使用Maven作为构建工具来管理项目的依赖。
## 1. Spark Jar包
Spark的Jar包是将Spark及其相关库打包在一起的文件，它使得我们能够方便地在Jav
yarn作为项目的包管理工具，快速、安全、可靠。你下载的包将不再重新下载。而且确保在不同系统中可以正常工作。Yarn的三个特点 速度快: Yarn 缓存了每个下载过的包，再次使用时无需重复下载。同时它是并行的，因此安装速度更快 安全: 在执行代码之前，Yarn 会通过算法校验每个安装包的完整性。 可靠: 使用详细、简洁的锁文件格式和明确的安装算法，使 Yarn 能够在不同系统上保证无差异的工作。Y
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2023-09-04 18:46:23
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提交申请捆绑应用程序的依赖项如果代码依赖于其他项目，则需要将它们与应用程序一起打包，以便将代码分发到Spark集群。为此，创建一个包含代码及其依赖项的程序集jar（或“uber”jar）。sbt和Maven都有汇编插件。创建程序集jar时，将Spark和Hadoop列为提供的依赖项；这些依赖项不需要绑定，因为它们是由集群管理器在运行时提供的。一旦有了一个组装好的jar，就可以在传递jar时调用bi
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2023-08-08 13:31:22
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主要围绕spark的底层核心抽象RDD和原理进行理解。主要包括以下几个方面RDD弹性分布式数据集的依赖关系RDD弹性分布式数据集的lineage血统机制RDD弹性分布式数据集的缓存机制spark任务的DAG有向无环图的构建spark任务如何划分stagespark任务的提交和调度流程1. RDD的依赖关系RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型窄依赖（narrow dependency）和宽
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2024-08-16 13:07:22
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背景最近在弄spark on k8s的时候，要集成同事的一些功能，其实这并没有什么，但是里面涉及到了hive的类问题（具体指这个org.apache.hadoop.hive.包下的类）。之后发现hive类总是优先加载应用jar包里的类，而忽略掉spark自带的系统jars包，这给我带了了很大的困扰，大约花了一两周的时间，终于把这个问题排查清楚了。问题分析直接分析： 我们知道在spark提交的时候，
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2024-08-14 15:54:56
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目录一、入口类—— SparkSubmit二、SparkApplication 启动—— JavaMainApplication、YarnClusterApplication三、SparkContext 初始化四、YarnClientSchedulerBackend 和 YarnClusterSchedulerBackend 初始化五、ApplicationMaster 启动六、Spar
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2023-08-11 22:52:09
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在Spark的bin目录下有一个spark-submit脚本，它可以向所有支持的资源调度系统中提交应用而无需特殊的配置(如Standalone, yarn, mesos, k8s等)。这个spark-submit非常重要，无论是开源调度框架Oozie还是Spark Rest管理系统livy，底层都是基于这个spark-submit来进行作业提交的。1 构建应用依赖如果你的代
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2024-06-07 18:01:45
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word_count
在大数据学习上，就行刚开始编程时候打印“
Hello world
”一样，
Spark
的
word_count
的解决实现确实比较优雅，只需要一条语句就解决了： sc.textFile(filePath).flatMap(line==>line.split(“\\s+”
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2024-03-02 09:01:12
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