# Spark执行Python包的探索
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持多种编程语言，其中包括Python。Python因为其简单易用的特性，受到了数据科学家的广泛欢迎。那么，如何在Spark中执行Python包（包的意思是Python中由多模块组成的逻辑集合）呢？本文将详细介绍这个过程，同时提供代码示例和状态图。
## 什么是Spark和Python包
**A
原创
2024-09-14 07:01:33
25阅读
# 如何执行 Spark Jar 包
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一个强大的工具。作为一名刚入行的小白，学习如何执行 Spark Jar 包是一项重要的技能。本文将通过一个清晰的流程指导你完成这一任务，并提供相应的代码示例。
## 执行流程
以下是执行 Spark Jar 包的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-10-03 06:19:51
94阅读
# CDH Spark执行Jar包
在大数据领域，Spark是一个非常流行的分布式计算框架，它提供了高效的数据处理能力和丰富的API。Cloudera Distribution for Hadoop（CDH）是一种常见的Hadoop发行版，它集成了多种开源组件，包括Spark。本篇文章将介绍如何在CDH上使用Spark执行Jar包。
## Spark执行Jar包步骤
1. 准备Jar包
首
原创
2024-07-07 03:18:26
35阅读
# 执行Spark的测试JAR包
## 引言
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于数据处理和分析。在开发Spark应用程序时，测试代码的质量和准确性至关重要。本文将介绍如何编写和执行Spark的测试JAR包，并附有代码示例、状态图和类图，以帮助您更好地理解相关概念。
## Spark测试JAR包的概念
Spark测试JAR包是一个打包好的Java或者Scal
# Spark执行Python的流程
Spark是一种用于大数据处理和分析的开源分布式计算框架，它提供了丰富的API和工具来处理和分析大规模数据集。在使用Spark执行Python代码之前，需要确保已经正确安装Spark和Python环境。
## 整体流程
下面是实现"spark执行python"的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Spar
原创
2024-01-25 07:41:14
96阅读
# Spark 设置JAR包执行参数
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用引擎，它提供了丰富的API和内置的支持，可以轻松地处理各种数据处理任务。在Spark应用程序中，我们通常会使用JAR包来打包和部署我们的代码。在运行Spark应用程序时，我们可能需要为JAR包设置一些执行参数，以便优化应用程序的性能或调整应用程序的行为。本文将介绍如何在Spark中设置JAR包的执行参
原创
2024-05-23 04:17:39
85阅读
# Spark 执行 Python：简明指南
Apache Spark 是一个强大的开源集群计算框架，广泛用于大规模数据处理。在数据科学领域，Spark 提供了多种编程语言的支持，其中最受欢迎的是 Python。通过 PySpark（Spark 的 Python 接口），我们可以轻松地在 Spark 环境中执行 Python 代码。
## Spark 和 PySpark
Apache Spa
原创
2024-10-09 04:06:52
34阅读
文章目录前言一、架构图二、解释1.主要组件及主要作用总结 前言官方的架构图太过简单，没有具体的交互细节。为此，我花了一个下午时间梳理了一下详细一点的spark的运行流程架构图，然后想了个通俗易懂的比喻来拟合它们之间的关系：一、架构图总体架构图如下二、解释1.主要组件及主要作用主要由如下组件：driver：相当于是个项目经理，客户提交的任务后（即spark-submit xxxx），它会做具体的交
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2023-08-22 21:48:04
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本文介绍在单节点下如何设置pyspark所调用的python的版本。环境：已在centos7中安装了spark2.4.0和python3.61.修改spark安装目录下的conf/spark-env.sh文件，在末尾添加export PYSPARK_PYTHON=/opt/python36/python3.62.修改spark安装目录下的bin/pyspark文件，修改下图红色方框的位置，将原来P
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2023-06-11 14:55:12
140阅读
一、Spark安装1.检查基础环境hadoop,jdk 2.下载spark3.解压，文件夹重命名、权限4.配置文件编辑配置文件，在文件中加上export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)保存配置文件后，就可以启动、运行Spark了若需要使用HDFS中的文件，则使用spark前要启动Hadoop5.
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2023-05-23 16:17:00
255阅读
一、what is pmml?PMML是数据挖掘的一种通用的规范，它用统一的XML格式来描述机器学习的模型。无论模型是sklearn,R还是Spark MLlib生成的，都可以将其转化为标准的XML格式来存储。当我们需要将这个PMML的模型用于部署的时候，可以使用目标环境的解析PMML模型的库来创建模型对象，然后进行预测。pmml代表的是已经训练好的模型。二、使用pmml预测数据的原理须知：{1}
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2023-11-29 21:36:51
221阅读
1.Scala与Java的关系：因为Scala是基于Java虚拟机，也就是JVM的一门编程语言。所有Scala的代码，都需要经过编译为字节码，然后交由Java虚拟机来运行。所以Scala和Java是可以无缝互操作的。Scala可以任意调用Java的代码。所以Scala与Java的关系是非常非常紧密的。2.函数：如果函数体中有多行代码，则可以使用代码块的方式包裹多行代码，代码块中最后一行的返回值就是
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2024-09-02 12:08:39
60阅读
# 通过PySpark加载Python包
在使用PySpark进行大规模数据处理时，有时我们需要使用一些Python第三方包来完成一些特定任务。但是，由于PySpark是建立在Java虚拟机（JVM）上的，它不直接支持Python包的导入。为了解决这个问题，PySpark提供了一种机制，即通过`SparkContext.addPyFile()`方法将Python包加载到Spark集群中。
本文
原创
2023-07-23 08:43:13
426阅读
1 执行第一个Spark程序该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI/home/hadoop/software/spark/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://harvey:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2
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2023-09-04 11:12:50
72阅读
# Spark提交Python包
## 简介
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理框架，提供了强大的分布式计算功能。在使用 Spark 进行数据处理时，我们可以使用 Spark 提供的 Python API 进行开发。不过，当我们需要使用一些自定义的 Python 包时，需要将这些包提交到 Spark 集群上才能使用。本文将介绍如何将自定义的 Python 包提交给 Spar
原创
2023-11-05 11:11:22
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一、 部署本地spark环境1.下载并安装好jdk1.8，配置完环境变量。2.Spark环境变量配置下载：http://spark.apache.org/downloads.html 我下载的是spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz,spark版本是2.3，对应的hadoop版本是2.7.解压配置系统环境变量： 将F:\spark-2.3.0-bin-hadoop2
文章目录1. Spark的主从结构1.1 驱动器程序Driver1.2 执行器程序Executor2. 集群管理器概念区分3. 运行流程小结Reference 本文是在阅读《Spark快速大数据分析》后，根据里面提到的知识点，对Spark的运行原理进行总结概括。 说明：这本书使用的spark版本是1.2，目前最新版本已经是3.0，所以可能笔记中有些内容在新版中已经不再适用。1. Spark的主
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2024-02-19 19:59:26
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一、spark的算子分类 转换算子和行动算子 转换算子：在使用的时候，spark是不会真正执行，直到需要行动算子之后才会执行。在spark中每一个算子在计算之后就会产生一个新的RDD。二、在编写spark程序的时候，会遇到可以通过spark算子完成的操作，同时，scala原生语法也可以完成的操作是，两者的区别是什么？ scala在执行语句的时候是在JVM进程执行，所有的计算全是在JVM中通
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2023-10-15 21:03:18
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1、懒执行数据从源头到处理，并不是每一步操作都会立刻执行。在spark操作方法中，分为Transformation与Action两类操作。 transformation：一个方法由RDD调用，执行后产生另一个RDD。 Action：一个方法由RDD调用，执行后不是产生另一个RDD，而是产生一个非RDD的结果，例如collect，count。Tra
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2023-08-06 11:54:26
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上篇博文《深入理解Spark 2.1 Core （六）：资源调度的实现与源码分析》中我们讲解了，AppClient和Executor是如何启动，如何为逻辑上与物理上的资源调度，以及分析了在Spark1.4之前逻辑上资源调度算法的bug。这篇博文，我们就来讲讲Executor启动后，是如何在Executor上执行Task的，以及其后续处理。执行Task我们在《深入理解Spark 2.1 Core （
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2024-06-11 03:14:17
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