Spark是UC Berkeley AMP 实验室基于map reduce算法实现的分布式计算框架，输出和结果保存在内存中，不需要频繁读写HDFS，数据处理效率更高Spark适用于近线或准实时、数据挖掘与机器学习应用场景 Spark和HadoopSpark是一个针对超大数据集合的低延迟的集群分布式计算系统，比MapReducer快40倍左右。 Spark是hadoop的升级版本，Ha
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2024-05-08 13:46:28
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搭建spark和hdfs的集群环境会消耗一些时间和精力，今天咱们就借助docker，极速搭建和体验spark和hdfs的集群环境
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原创
2022-08-17 00:04:38
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# 使用Docker搭建Spark集群连接远程HDFS
在大数据处理领域，Apache Spark 以其强大的计算能力和出色的性能，越来越受到开发者的青睐。而Hadoop分布式文件系统（HDFS）则为数据的存储和管理提供了高效的解决方案。将Spark与HDFS结合，可以充分发挥它们的优势。在本文中，我们将通过Docker搭建一个Spark集群，并使其能够连接到远程HDFS。
## 环境准备
HDFS 是Hadoop分布式文件系统。是Hadoop核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。
HDFS使用Master和Slave结构对集群进行管理，一般一个HDFS集群只有一个Namenode和一定数目的Datanode组成，Namenode 是 HDFS 集群主节点，Datanode 是 HDFS 集群从节点，两种角色各司其职，共同协调完成分布式的文件存储服务。
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2023-07-12 11:56:50
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Hadoop 和Spark完全分布式部署1. 配置相关服务器1.1 修改主机名hostname master1.2 修改/etc/hosts文件, 添加如下配置，方便通过主机名访问服务器127.0.0.1 localhost
master_ip master
worker1_ip worker01
worker2_ip worker021.3 配置ssh免密登录cd ~/.ssh
ssh-keyg
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2023-08-25 22:34:13
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Spark数据读取对于存储在本地文件系统或分布式文件系统（HDFS、Amazon S3）中的数据，Spark可以访问很多种不同的文件格式，比如文本文件、JSON、SequenceFileSpark SQL中的结构化数据源，包括JSON和Hive的结构化数据源数据库和键值存储，自带的库，联结HBase或其他JDBC源格式名称结构化备注文本文件否普通的文本文件，每行一条记录JSON半结构化每行一条记录
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2023-07-12 10:10:20
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1、生成票据
1.1、创建认证用户
登陆到kdc服务器，使用root或者可以使用root权限的普通用户操作：
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2023-07-12 08:35:31
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1. HADOOP和spark的关系？如下图所示： Hadoop和 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, 也有计算处理的功能。Spark，则是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。2.Hadoop主要包括哪些重要组
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2023-08-18 22:16:07
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1.前言E-MapReduce计划从EMR-3.18.1版本开始提供Spark Streaming SQL的预览版功能。Spark Streaming SQL是在Spark Structured Streaming的基础上做了进一步封装，方便用户使用SQL语言进行Spark流式分析开发。Spark Streaming SQL直接地透明地受惠于Spark SQL的优化带来的性能提升，同时也遵循Spa
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2024-07-24 21:56:09
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在vscode中，安装xml-tools后按Cltr-Alt-L可以格式化xmlRUN apt install openjdk-8* -y，jdk路径为export JAVA_HOME="/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64"获取某个容器的ipimport jsonimport osfrom pathlib import Pathif __name_...
原创
2021-08-04 10:42:51
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在现代大数据环境中，高可用HDFS集群和Hive on Spark的结合使用是实现灵活高效数据分析的关键。本文将深入探讨"高可用HDFS集群如何配Hive on Spark"的过程中的问题和解决方案。
## 用户场景还原
在一家大型互联网公司，数据分析团队依赖于Hadoop生态系统处理海量日常数据。这些数据被存储在高可用的HDFS集群中，通过Hive进行SQL查询以获取业务洞察。然而，随着数据
二.Hadoop集群搭建本文是在《Hadoop集群搭建之Linux部分》基础上继续阐述的。本文中安装的Hadoop版本信息为：hadoop-2.8.31.HDFS核心配置本文中，在HDFS部分一些非常重要的核心参数配置如图1-1所示。对HDFS核心参数配置简述如下：namenode在主机名为cts01机器上运行；namenode存元数据的本地目录为：/root/hdpdata/name/；data
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2023-10-27 16:51:28
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情况说明：数据以parquet文件形式保存在HDFS上，数据中的某一列包含了日期（例如：2017-12-12）属性，根据日期对数据分区存储，如下图所示： 项目需求： 在项目中想要读取某一个月的数据，肿么办？ 解决方法： spark中读取本地文件的方法如下:sparkSession.read.parquet("hdfs://path") 1 方法一：&n
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2024-02-01 10:27:22
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如何使用HDFS和Spark进行数据处理
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用HDFS和Spark进行数据处理。首先，让我们来了解整个流程，并以表格展示每个步骤。
| 步骤 | 说明 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 安装和配置Hadoop和Spark |
| 步骤二 | 将数据上传到HDFS |
| 步骤三 | 在Spark中读取和处理数据 |
| 步骤四
原创
2023-12-31 10:25:38
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在前面的博客中谈到了不使用分布式系统如何做并行计算。其中需要利用scp命令手动拷贝数据的地方有如下三处：(1)手动将待处理的数据从Server1拷贝到各个计算节点；(2)手动将可执行文件topN从Server1拷贝到各个计算节点；(3)手动将各节点的中间计算结果从每个节点拷贝到Node10。如何避免这种频繁的基于手动的数据移动，我们需要这样一个工具，它具有如下特点：集群中每一个节点都能看到相同的目
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2023-09-14 22:06:42
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- 特点：一次写入，多次读取（write-once-read-many），降低并发要求控制，监护数据聚合性，支持高吞吐量；将处理逻辑放置到数据附近（比将数据移向应用程序空间更好）数据写入严格限制为，一次一个写入程序。字节被附加到流的末尾，字节流总以写入顺序存储- HDFS的应用层序几口：HDFS提供了一个原生的Java应用程序接口（API）和一个针对这个Java API的原生C语言
封装器。另外可
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2023-07-14 10:48:43
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Spark作为一个基于内存的大数据计算框架，可以和hadoop生态的资源调度器和分布式文件存储系统无缝融合。Spark可以直接操作存储在HDFS上面的数据：通过Hadoop方式操作已经存在的文件目录val path = neworg.apache.hadoop.fs.Path("hdfs://xxx"); val hdfs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get
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2023-06-11 15:24:32
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Spark大数据分析与实战：HDFS文件操作一、安装Hadoop和Spark二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、HDFS 常用操作（1） 启动Hadoop，在HDFS 中创建用户目录“/user/hadoop”；Shell命令：[root@master ~]# hadoop fs -mkdir /user
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2023-08-15 19:04:02
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在分布式计算中，为了提高计算速度，数据本地性是其中重要的一环。 不过有时候它同样也会带来一些问题。一.问题描述在分布式计算中，大多数情况下要做到移动计算而非移动数据，所以数据本地性尤其重要，因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上，有些人可能会发现即使他已经这么做了，在spark的任务中的locality还是ANY，这说明所有的数据都是走的网络IO。在没有没有shuffle的情况
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2024-01-24 18:42:43
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HDFS 集群由一个主/从架构组成，单个运行 NameNode 进程的服务器为主节点服务器，多个运行 DataNode 进程的服务器为从节点服务器安装准备主机名IP地址服务器node-01192.168.229.21NameNode服务器、DataNode服务器node-02192.168.229.22DataNode服务器node-03192.168.229.23DataNode服务器安装步骤1
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2024-05-07 11:05:31
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