# Spark 独立模式配置 Spark on Hive 模式
Apache Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，而 Apache Hive 则是一个适用于大数据的仓库工具，提供了SQL查询能力。为了充分利用这两个强大的工具，我们可以通过配置 Spark 在 Hive 上运行，以进行更加高效的数据处理。在本文中，我们将介绍如何在 Spark 独立模式下配置 Spark on H
原创
2024-09-11 07:36:04
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安装部署：1. 配置spark为1个master，2个slave的独立集群（Standlone）模式， 可以在VMWare中构建3台运行Ubuntu的机器作为服务器； master主机配置如下： vim /etc/hostname 编辑此文件，设置主机名为master
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2023-12-23 15:00:31
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注意点： Spark是完全兼容hive的，若之前hive有自己的元数据库，则spark可以直接使用，若之前没有，则可以用spark创建hive元数据库元数据库保存的是许多描述信息，也就是数据库和表的各种信息，如数据存储信息、表结构信息等原始数据保存在HDFS中1.首先要找到hive元数据库在什么位置此时要导入一个配置文件，即将hive-site.xml导入到spark安装目录下的conf
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2023-09-26 12:47:53
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一、Spark简介：Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境Spark基于MR算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MR的优点，不同的是结果保存在内存中Spark是一个针对超大数据集合的低延迟的集群分布式计算系统，比MapReduce快40倍左右Spark是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架Spark兼容Hadoop的API，能够读写Hadoop的HD
原创
2015-03-21 17:46:20
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简介：Spark的优点：通过增加机器的数量并使用集群模式运行，来扩展程序的计算能力，
小数据集上利用本地模式快速开发验证完后，可无需修改代码就可以在大规模集群上运行。
Spark的运行环境（Yarn 、Meos 、自带的Spark独立集群管理器）Spark 运行时架构：Spark在分布式环境中的架构：Spark集群采用主从结构，在一个Spark集群中，有一个节点负责
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2024-03-06 00:06:32
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# Spark本地模式读写Hive教程
## 1. 整体流程
本文将介绍在Spark本地模式下如何读写Hive数据。下面是整个流程的概览：
| 步骤 | 动作 | 代码示例 |
| ------ | ------------ | --------------------
原创
2023-12-09 06:12:13
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# Spark YARN模式配置详解
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，可以进行批处理、交互式查询、流处理等多种任务。其中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的集群资源管理器，Spark可以通过YARN模式来运行。
在配置Spark运行在YARN模式时，需要注意一些参数的设置，以确保Spark作业能够顺利运行
原创
2024-06-18 06:37:17
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本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况，因为没有深入研究Spark的源代码，所以只能根据日志去看相关的源代码，从而了解“为什么会这样，为什么会那样”。说明按照Spark应用程序中的driver分布方式不同，Spark on YARN有两种模式： yarn-client模式、yarn-cluster模式。当在YARN上运行Spark作业，每个Spark execut
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2024-01-24 19:23:39
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因为是从零开始，所以本文将spark部署成单机模式，并且有些文件放到home的个人目录中，不过看下设置的环境变量的就可以知道，这些文件放那里其实是无所谓的服务器环境为cenos，并且JDK已经正确安装，可通过jar命令是否可用来判断$ jar
Usage: jar {ctxui}[vfmn0PMe] [jar-file] [manifest-file] [entry-point] [-C dir]
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2024-05-29 14:45:21
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已经搭建好Hadoop2.6了，现在准备在yarn上搭建spark。一.安装Scala1.解压tar -xvzf scala-2.10.6.tgz2.添加环境变量vim ~/.bashrcexport SCALA_HOME=/usr/local/src/scala-2.10.6export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/binsource一下，查看是否安装成功二.安装s
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2024-03-12 13:32:40
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# Spark Standalone 模式与 Spark on YARN 模式的实现指南
Spark 是一个强大的分布式计算框架，它可以在多种集群管理模式下运行，包括 Standalone 模式和 YARN 模式。对于刚入行的小白来说，了解这两种模式的基本概念和实现步骤是非常关键的。本文将介绍如何分别在这两种模式下运行 Spark 应用程序。
## 流程概述
在我们深入每个步骤之前，先了解整
在spark的学习中，spark一共有四种模式，分别是：spark基于localspark基于standalonespark基于yarnspark基于metsos Standalone模式两种提交任务方式Standalone-client提交任务方式提交命令./spark-submit--master spark://node1:7077--class org.apache.spark.
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2023-08-01 20:11:24
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spark有四种最基本的运行模式local模式 standalone scheduler模式 yarn模式 mesos模式spark的local模式就是本地模式,就是单机跑,无需启动集群进入spark客户端提交任务即可//这样进去的话是spark local模式
[root@doit01 spark-2.3.3-bin-hadoop2.7]# /usr/apps/spark-2.3.3-bin-h
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2023-08-16 10:23:46
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# 使用 Python、Spark 与 Hive 的集群模式执行
在大数据处理的领域，Python、Apache Spark 和 Hive 是三个非常重要的工具，它们各自有着独特的优势和适用场景。通过合理地结合这三个工具，我们能够在集群模式下高效地执行数据分析任务。本文将为您详细介绍如何通过 Python 和 Spark 连接到 Hive，并在集群模式下运行作业，提供代码示例，并涵盖相关的技术架
原创
2024-10-31 09:41:59
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# Spark配置高可用模式
在大数据处理领域，Apache Spark因其强大的数据处理能力和灵活性受到了广泛的关注。随着用户规模的扩大，如何实现Spark集群的高可用性（HA）变得尤为重要。本文将介绍Spark的高可用模式，及其配置方法，帮助大家更好地理解和实现Spark集群的可用性。
## 高可用性的必要性
在数据处理过程中，集群的不可用可能导致任务失败，数据丢失，甚至影响到业务的正常
搭建Spark的单独（Standalone）部署模式Standalone单独部署（伪分布或全分布），不需要有依赖资源管理器。主要学习单独（Standalone）部署中的伪分布模式的搭建。环境个人笔记本安装。
内存：至少4G
硬盘：至少空余40G
操作系统: 64位 Windows系统
VMware 12+步骤1、总体步骤如下：安装前的准备搭建2、详细步骤如下安装前的准备①安装Linux下载Ubun
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2024-06-03 21:24:07
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所谓运行模式，就是指spark应用跑在什么地方。mr程序可以在本地运行，也可以提交给yarn运行。这个概念是一样的。跟其他Hadoop生态圈的组件一样，spark也需要JDK的环境，此外还需要SCALA环境。所以在安装spark之前要先安装好JDK和SCALA。（ 我的 jdk 版本是 1.8 scala 版本是 2.11.8 hadoop 版本是 2.7.3
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2023-06-25 19:30:45
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本文介绍Spark 的local，standalone，client和cluster运行模式之前搞过一段时间spark，最近一段时间没有搞了，连一些基本概念都忘了，现在补充一下，以防忘记。当前Spark支持的运行模式有local 本地运行模式，是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题。standalone 该方式适用master和worker进程
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2023-10-18 09:05:39
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目录一、Local模式二、Standalone模式**6、配置历史服务**三、Yarn模式四、Windows模式 Spark作为一个数据处理框架和计算引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行, 在国内工作中主流的环境为Yarn，不过逐渐容器式环境也慢慢流行起来。接下来，我们就分别看看不同环境下Spark的运行一、Local模式所谓的Local模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spar
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2023-07-30 16:25:35
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7.spark的有几种部署模式，每种模式特点？ 1）本地模式 Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地，一般都是为了方便调试，本地模式分三类 · local：只启动一个executor · local[k]:启动k个executor · local：启动跟cpu数目相同的 executor 2)standalone模
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2023-08-11 15:03:40
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