最近开始研究spark on kubernetes，经过调研，spark on kubernetes有两种方案，一种是官方的spark提供的原生支持按照spark-submit方式提交任务，第二种是google基于kubernetes提供的spark operator方案，还是按照kubernetes声明式语法提交任务。一. spark on kubernetes区别spark on k8sspa
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2023-11-20 14:05:30
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Spark RDD的宽依赖中存在Shuffle过程，Spark的Shuffle过程同MapReduce，也依赖于Partitioner数据分区器，Partitioner类的代码依赖结构主要如下所示：主要是HashPartitioner和RangePartitioner两个类，分别用于根据RDD中key的hashcode值进行分区以及根据范围进行数据分区一、Partitioner Spa
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2023-10-11 21:35:14
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# Spark Operator安装部署指南
## 概述
在进行Spark Operator安装部署之前，首先要了解整个流程。下面是安装部署的步骤梳理：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下载Spark Operator的YAML文件 |
| 2 | 部署Spark Operator |
| 3 | 验证Spark Operator是否安装成功 |
## 步骤
原创
2024-06-15 04:14:20
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# 如何使用 Spark Operator 配置 HDFS
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 Spark Operator 则是 Kubernetes 上管理 Spark 作业的一种方式。HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是存储大数据的一个常用解决方案。本文将指导您如何使用 Spark Operator 配置 HDFS。
## 流程概述
以下是操作
随着云计算技术的不断发展，容器化技术已经成为应用程序部署的主流方式。而 Kubernetes 则是容器化技术的重要代表之一，它是一个开源的容器编排平台，能够自动化容器化应用程序的部署、扩展和管理。在本文中，我们将介绍如何使用 Kubernetes 实现应用程序的弹性伸缩。一、了解需求在开始弹性伸缩之前，我们需要了解应用程序的需求。这包括以下方面：1、应用程序的负载周期：即应用程序的负载高峰期和低谷
# 如何实现 Spark Operator 的官方下载
在大数据技术环境中，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，而 Spark Operator 则是让 Kubernetes 用户更便捷地管理 Spark 作业的工具。如果你是一名刚入行的小白，不必担心！本文将为你详细讲解如何下载并安装 Spark Operator，包含每一步的具体操作和代码示例。
## 整体流程
首先
# Spark HashTable Sink Operator
## Introduction
In Apache Spark, the HashTable Sink Operator is a crucial component of the shuffle operation. It is responsible for storing and organizing shuffled da
原创
2023-09-26 07:55:58
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Spark Operator浅析Spark Operator是Google基于Operator模式开发的一款的工具spark on k8s 与 spark on k8s operator的对比
原创
2022-01-19 10:26:56
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Spark Operator浅析Spark Operator是Google基于Operator模式开发的一款的工具spark on k8s 与 spark on k8s operator的对比
原创
2021-07-19 11:32:17
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在项目发版后经常需要修改bug,解决出现的各种问题,对项目升级,这时候就需要将之前部署,上线的项目更新版本. 本文就简单说一下一些出现的关键点(不到之处欢迎指教) 1.使用idea,eclipse等工具打war包 1).打开idea开发工具，在File下找到Project Structure…(注意：低版本的idea在Nevigate目录下找) 2).在打开的页面中找到Artifacts，
一、Spark安装官网地址：http://spark.apache.org/文档地址：http://spark.apache.org/docs/latest/下载地址：http://spark.apache.org/downloads.htm下载Spark安装包下载地址：https://archive.apache.org/dist/spark/安装步骤：1、下载软件解压缩，移动到指定位置cd /
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2023-06-25 15:16:38
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# Spark中的Alter Table Unresolved Operator：一个简介
在Apache Spark中，数据处理和分析的灵活性使其成为大数据领域的热门选择。对于数据架构师和数据工程师而言，数据表的管理至关重要。在这个过程中，`ALTER TABLE` 操作成为了一个不可或缺的工具。然而，随着复杂性的增加，理解 `unresolved operator` 的概念显得尤为重要。
原创
2024-08-22 05:49:24
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# 深入理解Spark Kubernetes Operator源码分析
作为一名经验丰富的开发者，我深知源码分析的重要性，尤其是对于刚入行的小白来说。今天，我将带领你一步步地进行Spark Kubernetes Operator的源码分析。
## 流程概览
首先，我们来梳理一下整个源码分析的流程。以下是用表格展示的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 环境
原创
2024-07-28 09:53:36
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目录版本要求启动 minikube安装 Helm使用 helm 安装 spark-operator提交 spark 任务Schedule 机制Metric版本要求Spark 官方没有开发 Spark Operator，现在是由 Google 开发的这个 Operator 使用的 Spark on K8S 方案和 Spark 官方一样，只是包了一层，使得可以像声明其他 K8S 的应用（比如声明 Se
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2023-11-18 17:36:21
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Google 宣布 Kubernetes Operator for Spark 之后，朋友们的评价主要集中在 GCP 对大数据的浓厚兴趣上；我觉得还有一个解读就是，我以前可能低估了 Operator 的重要地位，因此有了本文。背景CoreOS 最初在 2016 年底发布 Operator 概念时，称其主旨为：Putting Operational Knowledge into Software，也
原创
2021-05-28 09:43:02
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关于存算分离目前企业级的大数据应用主流还是采用Yarn或者Mesos来进行资源分配和运行调度的，例如我行目前采用Yarn来进行作业调度，并使用HDFS作为大数据的存储平台，这是典型的计算和存储紧耦合的模式，这种方案是通过数据本地化策略来减少数据的网络传输，从而实现良好的计算性能。随着业务的发展，支持作业运行所需要的计算资源（CPU、内存、网络带宽）的需求量也会不断增长，就可能出现Hadoop集群的
原创
2022-01-19 10:18:24
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关于存算分离目前企业级的大数据应用主流还是采用Yarn或者Mesos来进行资源分配和运行调度的，例如我行目前采用Yarn来进行作业调度，并使用HDFS作为大数据的存储平台，这是典型的计算和存储紧耦合的模式，这种方案是通过数据本地化策略来减少数据的网络传输，
原创
2021-07-19 11:36:42
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K8S是一种流行的容器编排平台，而Spark是一个用于大数据处理的开源框架。在K8S上运行Spark可以提供更好的资源管理和部署灵活性。而spark-on-k8s-operator是一个帮助在K8S集群中运行Spark应用的Operator。接下来，我将向你介绍如何实现"spark-on-k8s-operator"。
### 实现"spark-on-k8s-operator"的步骤
| 步骤
原创
2024-04-30 11:35:29
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Spark Operator的内部实现 在深入解析Spark Operator之前，我们先补充一些关于kubernetes operator的知识。2018年可以说是kubernetes operator泛滥的一年,各种operator如雨后春笋般出现。operator是扩展kubernetes以及
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2019-04-10 15:32:00
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1 Spark 概述1.1 什么是 Spark 1.2 Spark 内置模块
Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储
系统交互等模块。Spark Core 中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed
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2023-08-25 02:06:28
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