Hadoop+spark集群搭建 说明:本文档主要讲述hadoop+spark的集群搭建,linux环境是centos,本文档集群搭建使用两个节点作为集群环境:一个作为Master节点,另一个作为Slave节点,由于spark依赖scala,所以需要安装scala搭建步骤:一:安装jdk二:安装hadoop集群(http://www.powerxing.com/install-
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2023-09-14 08:35:25
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# Spark与Hadoop版本依赖
在大数据生态系统中,Apache Spark和Apache Hadoop是两个广泛使用的框架。它们虽然可以独立运行,但在许多应用场景中,它们是协同工作的。要在使用Spark时充分利用Hadoop的功能,了解它们之间的版本依赖是至关重要的。
## Spark与Hadoop的版本兼容性
Spark依赖于Hadoop的一些组件,比如HDFS(Hadoop分布式
原创
2024-08-11 04:04:54
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文章目录0 案例实操一. 序列化二. 闭包 closure三. 序列化3.1 Kryo序列化框架三. 依赖关系NarrowDependency 窄依赖ShuffleDependency 宽依赖Dependency总结 0 案例实操统计每一个省份每个广告被点击数量排行TOP 把省份 ,广告 包在一起转换一下,把省份单独列出来(河北省,bbb),2 ----------->
搭建Hadoop集群 搭建Hadoop集群请参考博文《Hadoop集群搭建及wordcount测试》,在此不再赘述。安装Scala 在scala官网下载合适的版本,将scala安装包拷贝到linux安装目录,执行解压缩命令进行安装:sudo tar -zxvf scala-2.11.7.tgz -C /usr/opt/spark解压缩完成后,进入etc目录,修改profile,追加以下内容ex
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2023-10-16 12:46:10
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## Spark Hadoop依赖的实现流程
为了帮助小白实现"Spark Hadoop依赖",我将给出以下步骤:
```mermaid
flowchart TD
A[创建Spark项目]
B[添加Spark依赖]
C[添加Hadoop依赖]
D[编写Spark代码]
E[运行Spark应用]
```
### 1. 创建Spark项目
首先,我们需要
原创
2023-12-04 05:14:27
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Hadoop HA高可用+Zookeeper搭建简介本篇介绍在VMware+CentOS 7.4环境上搭建Hadoop HA+Zookeeper。Hadoop集群分布如下:编号主机名namenode节点zookeeper节点journalnode节点datanode节点resourcemanager节点1master1√√√√2master2√√√√3slave1√√√4slave2√使用软件版本
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2023-08-21 10:35:56
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# Spark 是否依赖 Hadoop
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架,广泛应用于大数据分析和处理。而在讨论 Spark 的架构时,很多人都会问:Spark 是否依赖于 Hadoop?答案并不简单。本文将深入探讨 Spark 的设计理念以及它与 Hadoop 的关系,最终帮助你更好地理解这两者之间的联系。
## Spark 和 Hadoop 的基本概念
在深入了解关系之
原创
2024-09-28 03:59:54
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ZooKeeper 是一个面向分布式系统的构建块。当设计一个分布式系统时,一般需要设计和开发一些协调服务:名称服务— 名称服务是将一个名称映射到与该名称有关联的一些信息的服务。电话目录是将人的名字映射到其电话号码的一个名称服务。同样,DNS 服务也是一个名称服务,它将一个域名映射到一个 IP 地址。在分布式系统中,您可能想跟踪哪些服务器或服务在运行,并通
这两天在搭建Hadoop与Spark的平台,要求是能够运行Spark,并且用python编程。笔者也不打算写一个很详细的细节教程,简单做一个笔记blog。1.选择 笔者一开始是在虚拟机上搭建的,创建了三个ubuntu虚拟机,然后开始布置分布式系统,但是,后来发现,资源完全不够用。笔者台式机16G内存,2T硬盘,i7第四代处理器,然而,还是被ha
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2023-08-29 17:05:02
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环境准备一共4台虚拟机,模拟HA环境,供学习用 IPZKNMRMDNVm1192.168.31.150YYY Vm3192.168.31.152YY YVm4192.168.31.153Y YYVm5192.168.31.154 YYY 所需软件jdk 1.8, zk 3.7, hadoop-3.2.1 这些都可以从官网下载安
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2023-11-15 14:07:54
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到 Github 下载支持 Hadoop 2.5 及其之前版本的 Spark 2.2.1 :https://github.com/397090770/spark-2.2-for-hadoop-2.2Apache Spark 2.2.0 于今年7月份正式发布,这个版本是 Structured Streaming 的一个重要里程碑,因为其可以正式在生产环境中使用,实验标签(expe
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2024-06-12 00:17:26
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一、实现原理的比较 (1)Hadoop和Spark都是并行计算,两者都是用MR模型进行计算 (2)Hadoop一个作业称为一个Job,Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段,每个Task都在自己的进程中运行,当Task结束时,进程也会随之结束; (3)Spark用户提交的任务称为application,一个application对应一个SparkContext,app中存在多个
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2023-07-12 11:26:31
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Hive这个框架在Hadoop的生态体系结构中占有及其重要的地位,在实际的业务当中用的也非常多,可以说hadoop之所以这么流行在很大程度上是因为hive的存在。那么Hive究竟是什么,为什么在Hadoop家族中占有这么重要的地位,本篇文章将围绕Hive的体系结构(架构)、Hive的操作、Hive与Hbase的区别等对Hive进行全方面的阐述。
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2023-08-25 07:44:44
25阅读
# 实现Hadoop Spark版本的步骤
### 1. 准备工作
在开始实现Hadoop Spark版本之前,首先需要确保你已经完成以下准备工作:
- 安装Java开发环境
- 下载并安装Hadoop
- 下载并安装Spark
### 2. 数据准备
在开始编写代码之前,你需要准备一些数据来进行测试。可以使用Hadoop自带的示例数据,也可以使用自己的数据集。
### 3. 编写Spark
原创
2024-01-05 07:38:54
35阅读
## 实现Spark Hadoop版本的流程
为了实现Spark Hadoop版本,我们需要完成以下步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Hadoop |
| 2 | 安装Spark |
| 3 | 配置Hadoop和Spark的环境变量 |
| 4 | 验证Hadoop和Spark的安装 |
| 5 | 开发和运行Spark应用程序 |
现在让我们详细
原创
2023-09-09 07:26:31
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一、RDD依赖关系
### --- RDD依赖关系
~~~ RDD只支持粗粒度转换,即在大量记录上执行的单个操作。
~~~ 将创建RDD的一系列Lineage(血统)记录下来,以便恢复丢失的分区。
~~~ RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为,
~~~ 当该RDD的部分分区数据丢失时,可根据这些信息来重新运算和恢复丢失的
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2023-12-25 23:19:24
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前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户。也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题。 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8。 如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系。可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环
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2023-08-01 22:29:53
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谈到大数据框架,现在最火的就是Hadoop和Spark,但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,倒底现在业界都在使用哪种技术?二者间究竟有哪些异同?它们各自解决了哪些问题?也总有人会问这两者谁更好的问题,而事实上,在设计之初,Hadoop和Spark是为了实现在同一个团队内的协同运行,而不是非要分出个谁优谁劣。Hadoop与Spark之间,各自有各自的优势和不足,共同运
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2023-10-05 16:26:28
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在我们学习时更多的是用伪分布式环境来进行操作,以下就是伪分布式Hadoop+Spark安装与配置centos:7.4jdk:1.8hadoop:2.7.2scala:2.12.13spark:3.0.11、配置虚拟机下载centos-7,安装虚拟机1、配置静态ipvi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
TYPE=Ethernet
PROXY_M
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2024-08-02 10:02:45
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Hadoop和Spark的异同1. 解决问题的层面不一样首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件,Hadoop还会索引和跟踪这些数据,让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度;Spark,
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2023-07-30 17:33:29
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