概念：Hadoop有一个叫DataJoin的包为Data Join提供相应的框架。它的Jar包存在于contrib/datajoin/hadoop-*-datajoin。为区别于其他的data join技术，我们称其为reduce-side join。（因为我们在reducer上作大多数的工作）reduce-side join引入了一些术语及概念： &nbs
最近开发完一个springboot项目，打包成jar包之后要部署到Linux服务器上面运行，我用的nohup java -jar 命令，但是代码更新之后重新部署的时候覆盖原来的项目，又要手动运行ps -ef|grep jar包名 去查找进程，然后kill -9 去kill进程，有时候nohup进程老是kill不掉,只能多试几次，烦不胜烦。后来专门花时间研究了一下脚本和本地window上传文件到li
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2023-07-20 19:10:53
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在描述任务提交之前，有必要先了解一下部分基础知识。一、基础知识此处基础知识涉及HDFS基本操作命令、Hadoop自带例子程序和Yarn的监控界面。1.1 几个常见的HDFS操作命令想要在Hadoop平台上运行MapReduce程序，首先要将数据从本地上传到HDFS集群上，通常涉及到表1-1中的几个命令。表1-1本文要用到的几个HDFS命令序号命令功能1hdfs dfs -m
两个package都能实现map reduce计算过程。mapred老，基本不用，mapreduce是新。（先引个别人的，自己的以后再写）FileInputFormat和FileOutputFormat在mapred和mapreduce中都有定义，刚开始脑海里对这些都没有概念，就引用了mapreduce中的FileInputFormat和FIleOutputFormat。这样操作就带来了后面的问题
需求：在给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数数据格式准备如下：创建这个文件cd /export/servers
vim wordcount.txt文件内容：hello,world,hadoop
hello,hive,sqoop,flume
kitty,tom,jerry,world
hadoop上传成功后效果上传文件到集群hdfs dfs -mkdir /wordcount/
hdfs
Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。 Hadoop 最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。 HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发，可以部署在多种普通的廉价
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2023-09-11 17:13:08
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# Spark Jar包提交到集群运行
## 1. 引言
Apache Spark是一个快速、通用且容错的大数据处理引擎，提供了丰富的API和工具，可以轻松地处理大规模的数据。在使用Spark进行开发时，我们通常会将代码打包成一个jar包，然后提交到Spark集群上运行。本文将介绍如何将Spark jar包提交到集群上运行，并提供相应的代码示例。
## 2. 准备工作
在开始之前，我们需要
原创
2023-08-20 03:19:59
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Spark是通用的基于内存计算的大数据框架，可以和hadoop生态系统很好的兼容，以下来部署Spark集群 集群环境：3节点 Master:bigdata1 Slaves:bigdata2,bigdata3 Master负责任务的分发，与集群状态的显示 Slaves运行具体的Worker任务，最后交由Executor执行任务代码 集群搭建之前，必须满足如下条件： 1、集群主机名和ho
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2023-06-11 14:37:01
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如何将jar包提交到Spark
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何将jar包提交到Spark。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。下面是一个简单的表格，展示了提交jar包的步骤。
```mermaid
journey
title 提交jar包到Spark流程
section 步骤
开发应用程序 -> 打包成jar文件 -> 启动Spark集群 -> 提交jar包
本篇安装版本flink1.7 Azkaban-2.5.0 presto 0.196 druid (imply-2.7.10)开始安装Flink一、解压缩 flink-1.7.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz，进入conf目录中。二、修改配置 1）修改 flink/conf/flink-conf.yaml 文件，在开头位置有一个jobmanager.rpc.address，
Mapper和Reduce，则需要生成一个Map-Reduce得任务(Job)，其基本包括以下三部分：输入的数据，也即需要处理的数据Map-Reduce程序，也即上面实现的Mapper和Reducer此任务的配置项JobConf欲配置JobConf，需要大致了解Hadoop运行job的基本原理：Hadoop将Job分成task进行处理，共两种task：map task和reduce taskHad
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2023-09-15 19:31:39
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前言当今天下，大数据组件百花齐放，满足不同应用场景的计算框架层出不穷，mapreduce似乎早已很难有一席之地，但是天下武功，殊途同归，不管怎么变化，都离不开mapreduce的基础，今天，就一起揭开下最原始的计算框架mapreduce的面纱。核心设计理念分布式计算，即移动计算 而不移动数据。原理剖析如图1，官方给出的mapreduce剑谱，一招一式，尽显奥妙无穷，整体个人觉得分为4部分，spli
IDEA向Hadoop集群提交作业环境搭建windows环境：IntelliJ IDEA 2017.2.3、JRE: 1.8.0_152-release-915-b11 、hadoop-2.7.4.tar.gz、hadoop-common-2.2.0-bin-master.rar一、windows下配置hadoop环境1.解压hadoop-2.7.4.tar.gz到c盘(或者任意目录)解压hado
## 将程序提交到Hadoop集群上执行的命令
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何将程序提交到Hadoop集群上执行的命令。这个过程分为几个简单的步骤，下面我将用表格展示每个步骤以及需要做的事情。
步骤 | 操作 | 代码和注释
--- | --- | ---
1 | 连接到Hadoop集群 | `ssh [username]@[hadoop-cluster]`这里的`[username
原创
2023-08-03 06:58:13
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Spark1.5.2在eclipse生成jar提交到集群运行环境：window7ubuntu spark1.5.21.WordCountSpark.scala代码：//class WorrdCount
原创
2023-01-04 10:51:28
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# DolphinScheduler 如何提交到 Yarn 集群：全面指南
在大数据处理的时代，调度和资源管理显得尤为重要。Apache DolphinScheduler 提供了一种高效的工作流调度方式，特别是在大规模数据处理场景中。当需要将任务提交到 Hadoop Yarn 集群时，合理的配置与调度至关重要。本文将介绍如何在 DolphinScheduler 中将任务提交到 Yarn 集群，并
sparkYarn集群提交流程分析(三)1 .上回说到了骤② 在某一个节点上创建了一个ApplicationMaster进程管理整个spark项目2 .这回说说这ApplicationaMaster中到底干了什么复习一下spark集群提交后有两种运行模式Client模式: 这种运行模式会将Driver启动在提交的节点,你在哪提交在哪给你创建Cluster模式: 这种运行模式会将Driver启动在集
前言按照前面环境部署中所学习的，如果我们想要一个稳定的生产Spark环境，那么最优的选择就是构建：HA StandAlone集 群。 不过在企业中， 服务器的资源总是紧张的，许多企业不管做什么业务，都基本上会有Hadoop集群。也就是会有YARN集群。 对于企业来说，在已有YARN集群的前提下在单独准备Spark StandAlone集群,对资源的利用就不高。所以， 在企业中，多 数场景下，会将S
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2023-08-06 10:02:10
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# Spark WordCount 提交到 YARN 集群
Apache Spark 是一个快速、通用、易于使用的大数据处理框架。使用 Spark 执行分布式数据处理任务，常见的例子就是 WordCount。本文将介绍如何将 Spark 的 WordCount 程序提交到 YARN 集群。
## 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了以下工具：
1. **Apache Spark**：可从
https://.codetd.com/article/6330 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/84342770 通过idea开发mapreduce程序并直接run，提交到远程hadoop集群执行mapreduce。 简要流程 ...
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2021-08-04 09:09:00
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