目录1 Spark作业运行流程2 任务提交四个阶段3 Spark运行原理4 Spark 生态圈都包含哪些组件5 Spark 与 Mapreduce 的区别5.1 Spark效率 比 MR更高的原因5.2 Spark 与 MR的Shuffle的区别6 RDD6.1 什么是RDD 6.2 RDD五大属性6.3 关于弹性6.4 RDD特点6.5 RDD持久化原理6.6 RDD有哪些缺陷6.7
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2024-08-14 18:22:45
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了解spark的基本运行，在window下面的应用。了解本地运行一个spark程序的过程。
原创
2023-01-31 09:29:18
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Spark之wordcount
原创
2021-07-12 16:39:12
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Spark源码阅读——streaming模块作业生成和提交通常我们开发spark-streaming都会用到如下代码：val sparkConf = new SparkConf()
.set("xxx", "")
...
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val ssc = new StreamingContext(sc, Second
Java项目打包总结：1，web项目打成jar包①，打开项目的Artifacts模块，点加号，选JAR-->From modules... ②，选择对应的Module，如有主类，要选择主类，配置META-INF的路径，点ok ③，查看jar包的输出路径 ④，在项目中打开bulid-->build Artiac
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2023-06-12 11:33:30
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## 实现"idea打包spark运行"的流程
实现"idea打包spark运行"的流程可以分为以下几个步骤：
1. 创建一个新的Spark项目。
2. 配置项目的依赖项。
3. 编写Spark应用程序。
4. 打包应用程序。
5. 运行应用程序。
下面将逐步介绍每个步骤需要做的事情。
### 创建一个新的Spark项目
首先，我们需要在IDE（如IntelliJ IDEA）中创建一个新
原创
2023-09-11 06:17:44
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# Spark项目打包与运行指南
随着大数据技术的发展，Apache Spark作为一种强大的数据处理引擎，得到了广泛应用。在许多情况下，开发者需要将Spark项目打包并运行，本文旨在解决这一实际问题，并介绍一个简单的示例。
## 一、打包Spark项目
在开始打包之前，确保您的项目结构合理，通常情况下，我们会使用Maven或SBT作为构建工具。本示例将使用Maven来打包Spark应用。
编译Spark方式：Spark官网提供了多种利用Maven编译Spark源码的方式，编译之前需要配置所需环境，Maven版本必须是3.3.9或者更高，JDK必须是1.8或者更高。 利用本地Maven编译：需要配置内存区的大小，配置如下：export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"
利用Spark自带的Maven编译：在解压后的S
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2024-09-26 15:55:16
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之前学习过Spark Core源码，接下来一段时间研究一下Spark Streaming相关的内容！下面就从最简单的Streaming程序开始作为入口点(Receiver模式)，程序代码如下：import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingC
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2024-08-02 18:17:12
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# Spark 打包 JAR 并运行
Apache Spark 是一个分布式计算框架，提供了对大规模数据集的快速处理能力。Spark 应用通常是用 Scala、Java 或 Python 编写的，最终将打包成 JAR（Java ARchive）文件，以便在集群上运行。本篇文章将为您详细介绍如何使用 Spark 打包 JAR 并运行的过程，同时提供代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，
1. 打包File -> Project Structure -> Artifact -> + -> JAR -> From module with dependencies选择一个Module，之后再选择一个主类选择要打包的依赖
原创
2022-10-28 12:08:18
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项目介绍给定一些单词，统计其中每一种单词的数量； 本项目将采用scala编程语言，编写两种单词统计代码，一种在本地运行，一种在spark集群上运行； 本文将完整地讲解代码含义和运行情况。IDEA上运行这个程序非常简单，如果是scala语言的初学者，也可以直接看：object test {
//定义数组变量，也是单词统计需要统计的文本
val arr = Array("hello tom",
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2023-12-24 10:48:51
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# Spark运行应用程序打包并运行
Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统，它支持大规模数据处理。在使用Spark开发应用程序时，我们通常需要将应用程序打包并在Spark集群上运行。本文将介绍如何使用Spark的打包工具来打包和运行应用程序，并提供代码示例。
## Spark打包工具
Spark提供了一个内置的打包工具`spark-submit`，它可以将Spark应用程序
原创
2024-01-25 12:29:58
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Spark 案例实操
在之前的学习中，我们已经学习了 Spark 的基础编程方式，接下来，我们看看在实际的工作中如何使用这些 API 实现具体的需求。这些需求是电商网站的真实需求，所以在实现功能前，咱们必须先将数据准备好。上面的数据图是从数据文件中截取的一部分内容，表示为电商网站的用户行为数据，主要包含用户的 4 种行为：搜索，点击，下单，支付。数据规则如下：数据文件中每行数据采用下划线分隔数据每
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2023-08-31 17:39:53
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参考链接https://www.bilibili.com/video/BV11A411L7CK?p=11Spark运行环境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Spark代码的环境，一般用于教学，调试，演示等。在IDE
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2024-07-24 17:29:12
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# 学习如何实现Spark示例
Apache Spark 是一个快速的通用计算引擎，广泛用于数据处理与分析。作为一名刚入行的小白，理解Spark的基础知识和简单示例是进军这一领域的重要一步。本文将指导您了解如何实现一个简单的Spark例子，并通过一个实例帮助您更好地理解其工作流程。
## 实现Spark示例的流程
我们将通过以下步骤来实现Spark示例：
| 步骤 | 描述
# Spark 例子：大规模数据处理的利器
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛用于处理大规模数据集。它具备快速、通用、易于使用等优点，成为数据科学家和工程师的首选工具。本文将通过一个简单的 Spark 示例来展示其基本使用方法和优势。
## Spark 的基本组件
在使用 Spark 之前，我们需要了解几个关键概念：
1. **RDD (弹性数据集)**：Spa
原创
2024-08-31 05:39:14
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作者： 【印度】Rishi Yadav（亚达夫）译者： 顾星竹 , 刘见康 责编： 胡俊英1.7 在集群上使用YARN部署另一种资源协调者（YARN）是基于HDFS这个Hadoop存储层的Hadoop计算框架。YARN遵循主从架构。主守护进程被称为资源管理器（ResourceManager），从守护进程被称为节点管理器（NodeManager）。除此之外，生命周期管理由ApplicationMas
为了避免读者对本文案例运行环境产生困惑，本节会对本文用到的集群环境的基本情况做个简单介绍。 本文所有实例数据存储的环境是一个 8 个机器的 Hadoop 集群，文件系统总容量是 1.12T，NameNode 叫 hadoop036166, 服务端口是 9000。读者可以不关心具体的节点分布，因为这个不会影响到您阅读后面的文章。 本文运行实例程序使用的 Spark 集群是一个包含四个节点的 Sta
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2023-08-09 20:41:15
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使用scala编写spark脚本的话，可以直接在spark-shell中运行，如果要提交整个脚本的话，就必须将scala脚本编译成Jar包，然后通过spark-submit 提交Jar包给spark集群，当需要重复利用脚本的话一般是需要编译成Jar包的，所以后面会介绍下怎么将scala编译成Jar包，前面则会介绍下怎么搭建s
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2023-08-25 18:13:43
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