# Spark 在 CDH 集群的部署指南
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理与分析。在 CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）集群上部署 Spark，可以高效利用集群资源。下面将介绍如何在 CDH 上进行 Spark 的部署，并附上实用的代码示例。
## 一、环境准备
在部署之前，确保已安装
原创
2024-10-16 05:09:23
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# CDH部署Spark的详细指南
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，广泛用于快速大规模数据处理与分析。Cloudera的CDH(Coudera Distribution Including Apache Hadoop)为其用户提供了一种简便的方法来配置和管理Spark。在本文中，我们将深入探讨如何在CDH环境中部署Apache Spark，并提供一些代码示例来帮助理解。
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Hive默认使用的计算框架是MapReduce，在我们使用Hive的时候通过写SQL语句，Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行，但是MapReduce的执行速度远差与Spark。通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎，将MapReduce替换成Spark，从而大幅度提升计算速度。接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述
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2023-08-31 20:32:03
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一、搭建Hadoop分布式集群参考 Hadoop分布式集群安装 进行搭建二、Spark安装和集群部署1.安装ScalaSpark对配套的Scala版本有规定，所以要根据自己的实际情况来选择Scala的版本。如下图所示：
由于Hadoop我们安装的是2.6.4，故我们选择上图中与Hadoop配套的Spark，因而选择Scala的版本为2.11。我下载的Scala为scala-2.11.8.
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2023-09-27 10:56:29
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# CDH 中部署 Spark on YARN 的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark 和 YARN 是两个非常重要的技术。Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Apache Hadoop 的资源管理器。本文将指导你如何在 Cloudera 的 CDH 环境中部署 Spark on
在本文中，我们将探讨如何成功部署一个Spark集群在Cloudera Distribution Hadoop (CDH)上。这个过程将涵盖环境准备、逐步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用等方面。
### 环境准备
在开始之前，我们需要做一些环境准备。这包括确定硬件资源需求和进行必要的依赖项安装。以下是我们将使用的软硬件环境：
- **硬件资源要求：**
- CPU：至少8核心
# Spark CDH 本地部署指南
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，它以其高速和易用性而闻名。Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop (CDH) 则是一个整合了多种大数据技术的分发版，通过本地部署 Spark CDH，可以让用户更好地理解大数据处理的工作流程。本文将为您详细介绍如何在本地系统上部署 Spark CDH
原创
2024-09-23 07:09:58
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# 在CDH环境中部署Spark与Livy
随着大数据技术的快速发展，Apache Spark逐渐成为数据处理与分析的重要工具。而Livy作为一个REST服务，为Spark应用程序提供了更便捷的提交方式。本文将详细阐述如何在Cloudera的CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）环境中部署Spark和Livy。
## 1. 环境准备
## CDH Spark on YARN 部署
在大数据处理领域，Spark 是一个非常流行的分布式计算引擎，而 CDH(Cloudera Distribution Including Apache Hadoop) 是一个广泛使用的 Hadoop 发行版。在本文中，我们将探讨如何在 CDH 上使用 YARN 部署 Spark 应用程序。
### CDH Spark on YARN 部署步骤
原创
2024-06-06 04:43:13
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0 说明本文以CDH搭建数据仓库，基于三台阿里云服务器从零开始搭建CDH集群，节点配置信息如下：节点内存安装服务角色chen10216Gcloudera-scm-serverchen1038Gcloudera-scm-agentchen1048Gcloudera-scm-agent上传需要用到的安装包： ① CDH安装包，百度云分享如下：链接：https://pan.baidu.com/s/1N9
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2023-08-18 13:28:15
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# 在CDH集群中部署Spark
Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，因其高效的数据处理能力而受到广泛使用。将Spark部署在Cloudera的CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）集群中，使得数据分析和机器学习任务能够更高效地执行。本文将简要介绍如何在CDH集群上部署Spark，并提供代码示例。
## 部署前准备
在开始之前，确保你的
在本篇文章中，我们将深入探讨如何在 CDH （Cloudera's Distribution including Apache Hadoop） 集群上部署 Spark 集群。我们将从环境准备开始，一步步带你完成这个过程。
### 环境准备
在配置 Spark 集群之前，首先要明确我们的环境需求和依赖。
#### 前置依赖安装
确保你的系统已经安装以下软件和库：
- Java 8 或更高版
数据说明用户有四种行为：搜索、点击、下单、支付。每行数据用下划线分割不同含义的数据。每行数据表示用户的一种行为。如果搜索关键字为 null，这行数据就不是搜索数据。如果点击的品类 ID 和产品 ID 为-1，这行数据就不是点击数据。一次可以下单多个商品，所以品类 ID 和产品 ID 可以是多个，ID 之间采用逗号分隔。如果本次不是下单行为，则数据采用 null 表示。支付行为和下单行为类似。编号字
前期准备链接Cloudera Manager下载CDH下载目录部署环境准备安装JDK时间同步免密登陆mysql安装安装搭建1 . 关闭防火墙service iptables stop(所有节点) SELINUX关闭(所有节点)vi /etc/selinux/config(SELINUX=disabled)2 . 启动mysql2.1 service mysqld start
2.2 mysql -
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2023-08-18 22:27:04
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一、软件介绍1、CDH 概览CDH（Cloudera Distribution of Apache Hadoop） 是 Apache Hadoop 和相关项目中最完整、经过测试和流行的发行版。CDH 提供 Hadoop 的核心元素，可伸缩存储和可扩展分布式计算，以及基于 web 的用户界面和关键的企业功能。CDH 是 apache 授权的开放源码，是惟一提供统一批处理、交互式 SQL 和交互式搜索
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2024-01-04 23:32:53
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基于CDH的Spark on YARN部署
在当前大数据处理的背景下，Apache Spark和YARN的结合已经成为企业数据分析与处理的标准方案。通过在Cloudera Distribution for Hadoop (CDH)上部署Spark on YARN，用户可以更好地利用集群资源，进行大规模数据处理和实时分析。下面，我将为你详细介绍如何在这样的环境下进行Spark的部署。
## 环境
【CDH CM版本5.13以下】解决「通过Parcel对spark2版本升级无法发现服务」问题前言现象报错报错原因新升级方案操作留档准备版本升级升级验证版本回退回退验证后记 前言公司对于CDH5.10(注意这个版本)有三个物理集群（非云服务，自有机房），其中两个作为生产，一个作为测试，。生产集群目前都处于满负荷运载的状态，随着业务数据增生，计算方面的瓶颈已较为明显。 对于生产集群的性能提升团队已
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2024-04-21 19:36:18
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简介：在我的CDH5.13集群中，默认安装的spark是1.6版本，这里需要将其升级为spark2.x版本。经查阅官方文档，发现spark1.6和2.x是可以并行安装的，也就是说可以不用删除默认的1.6版本，可以直接安装2.x版本，它们各自用的端口也是不一样的。这里做一下安装spark2.3版本的步骤记录。
一. 安装准备csd包：http://archive.cloudera.
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2024-03-08 16:41:16
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①csd包：http://archive.cloudera.com/spark2/csd/ 下载SPARK2_ON_YARN-2.2.0.cloudera1.jar②parcel包：http://archive.cloudera.com/spark2/parcels/2.2.0.cloudera1/ 下载SPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5
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2023-10-26 14:26:37
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文章目录1. Standalone 模式两种提交任务方式1.1 Standalone-client 提交任务方式1.2 Standalone-cluster 提交任务方式1.3 总结2. Yarn 模式两种提交任务方式2.1 yarn-client 提交任务方式2.2 yarn-cluster 提交任务方式3. Spark 术语解释4. 窄依赖和宽依赖5. Stage5.1 Stage切割规则5
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2024-05-14 17:39:58
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