搭建Hadoop和Spark集群1、搭建Hadoop表一：搭建单机版Hadoop关键步骤操作命令备注说明创建hadoop用户组和用户,并给hadoop用户赋予root权限$ sudo addgroup hadoop$ sudo adduser -ingroup hadoop hadoop$ sudo gedit /etc/sudoers编辑sudoers文件，在root ALL=(ALL:ALL)
转自doublexi: Spark其实是Hadoop生态圈的一部分，需要用到Hadoop的HDFS、YARN等组件。为了方便我们的使用，Spark官方已经为我们将Hadoop与scala组件集成到spark里的安装包，解压开箱即可使用，给我们提供了很大的方便。如果我们只是本地学习的spark，又不想搭建复杂的hadoop集群，就可以使用该安装包。spark-3.2.0-bin-hadoop3.2-
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2024-01-16 18:00:55
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硬件配置 Spark开发者们常常被问到的一个问题就是：如何为Spark配置硬件。我们通常会给出以下的建议，但具体的硬件配置还依赖于实际的使用情况。 存储系统 因为绝大多数Spark作业都很可能是从外部存储系统加载输入数据（如：HDFS或者HBase），所以最好把Spark部署在离这些存储比较近的地方。建议如下：只要有可能，就尽量在HDFS相同的节点上部署Spark。最简单的方式就是，
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2023-11-02 21:33:42
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本篇文章主要剖析Spark的内存管理体系。在上篇文章 spark 源码分析之十四 -- broadcast 是如何实现的？中对存储相关的内容没有做过多的剖析，下面计划先剖析Spark的内存机制，进而进入内存存储，最后再剖析磁盘存储。本篇文章主要剖析内存管理机制。整体介绍Spark内存管理相关类都在 spark core 模块的 org.apache.spark.memory 包下。文档对
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2024-09-25 12:12:57
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mv /home/abc /home/abcd(修改目录名)（1）vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml<configuration> <property>
原创
2016-10-29 10:58:43
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# 如何配置Spark集群
Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理框架，可以在集群上运行以处理大量数据。如果你刚入行，可能会觉得配置Spark集群有些复杂。本文将帮助你一步一步地理解如何配置Spark集群，并给出详细代码示例和解释。
## 第一步：准备工作
配置Spark集群的第一个步骤是确保你有一个合适的环境。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|
# Spark 集群配置入门指南
## 引言
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。配置一个 Spark 集群是利用其分布式计算能力的第一步。在本文中，我们将深入探讨如何配置 Spark 集群，并通过示例代码帮助大家更容易地理解这个过程。我们还将用旅行图（journey diagram）展示配置的过程。
## Spark 集群构成
在形成
原创
2024-10-13 04:29:55
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配置SSH# Masterssh-keygen -t rsacat /home/kali/.ssh/id_rsa.pub# Workermkdir ~/.sshchmod 700 ~/.sshtouch ~/.ssh/authorized
原创
2022-07-08 12:26:12
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03 在集群上运行Spark3.1 Spark运行架构3.1.1 驱动器节点3.1.2 执行器节点3.1.3 集群管理器3.1.4 启动Spark程序3.1.5 小结3.2 使用spark-submit部署应用3.3 打包代码与依赖3.3.1 使用Maven构建的用JAVA编写的Spark应用3.3.2 使用sbt构建的用Scala编写的Spark应用3.3.2 依赖冲突3.4 Spark应用内
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2024-05-15 08:41:26
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重要参考文献：http://wuchong.me/blog/2015/04/04/spark-on-yarn-cluster-deploy/准备工作操作系统：Ubuntu-14.04.1-desktop-amd64Hadoop 版本：hadoop-2.7.2：包含文件管理系统 HDFS 和任务调度系统 YARNSpark 版本：spark-1.6.1-bin-without-hadoop存放路径说
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2023-07-27 08:45:51
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资源参数调优了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。num-executors参数说明：该参数
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2024-10-27 08:52:21
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常用参数配置--num-executors N--executor-cores N ：这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程。--driver-memory Ng --executor-memory Ng ：每个Executor进程的内存设置
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2023-08-21 11:24:08
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使用的Spark2以上版本所以只考虑UnifiedMemoryManager动态内存管理，如图：1. 内存划分 与 内存计算 与 调参方式1.1 三部分：Spark内存、用户内存、预留内存预留内存：300MB 固定Spark内存和用户内存比例由参数spark.memory.fraction(默认0.75) 控制计算公式： 假设：我们在submit提交参数设置 executor.memeory =
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2023-08-20 22:47:01
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Standalone模式（独立部署模式）：无需第三方群集管理器即可快速启动独立群集安装Java8，并且配置环境变量准备三台虚拟机 Spark001（192.168.1.127），Spark002（192.168.1.128），Spark003（192.168.1.129）。我用的是Centos7虚拟机配置主机名，配置本机主机名与IP映射，分别在三台主机上配置其他两台的主机与名IP映射Spark00
# Spark集群内存调优指南
Apache Spark作为一个快速的集群计算系统，由于其强大的数据处理能力和灵活的内存管理机制，已经成为大数据处理领域的标杆。但随着数据量的增长，如何合理地配置和调优Spark集群的内存资源显得尤为重要。本文将为大家讲解如何调大Spark集群的内存，并结合代码示例进行说明。
## Spark内存概述
在Spark中，内存的合理配置不仅影响任务的执行速度，还影
hadoop、zookeeper、spark集群配置：1. 软件版本：2. 配置环境变量： 我环境变量放在自定义文件中/etc/profile.d/my_env_sh中，配置有jdk、hadoop、spark、scala、zookeeper3. hadoop配置： 我的hadoop版本是3.1.4 在目录/opt/module/hadoop-3.1.4/etc/hadoop下，我配置了core-s
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2024-04-20 20:11:29
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hytest 框架声明hytest 自动化软件测试框架 永久 开源免费，请大家放心使用。hytest 简介hytest （黑羽test）是白月黑羽自己研发的自动化测试框架，它非常适合 做 系统测试 自动化， 而相比之下，pytest、unittest 更适合白盒的单元测试、集成测试。它有如下优点：上手非常简单hytest 让大家直接用 Python 来写测试用例。如果你有 Python编
从MapReduce的兴起，就带来一种思路，就是希望通过大量廉价的机器来处理以前需要耗费昂贵资源的海量数据。这种方式事实上是一种架构的水平伸缩模式——真正的以量取胜。毕竟，以现在的硬件发展来看，CPU的核数、内存的容量以及海量存储硬盘，都慢慢变得低廉而高效。然而，对于商业应用的海量数据挖掘或分析来看，硬件成本依旧是开发商非常关注的。当然最好的结果是：既要马儿跑得快，还要马儿少吃草。\\ Spar
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2023-09-11 23:03:35
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前前后后用了好久才将系统搭建过程完成，当中遇到不少问题，郁闷了好长时间，感谢大黄同学的帮助 我将以借鉴的博客的博文顺序补充细节，告诉作为新手的我们可能会遇到的问题。linux的基本操作指令一定要熟悉，比如文件解压命令（tar -zxvf jdk-8u77-linux-x64.tar.gz到当前文件夹下），文件的移动（mv）,还有基本的vim命令。这个里面有vim的指令脑
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2024-10-27 19:42:59
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存储系统
Spark任务需要从一些外部的存储系统加载数据（如：HDFS 或者 HBase），重要的是存储系统要接近Spark系统，我们有如下推荐：
（1）如果可能，运行Spark在相同的HDFS节点，最简单的方法是建立一个引发相同的节点上的集群独立模式（
http://spark.apache.org
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2023-10-26 08:29:45
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