# 使用IDEA Spark进行远程提交的科普指南
在大数据处理的领域中，Apache Spark已成为一个非常流行的计算框架。无论是用于批处理还是流处理，Spark都提供了强大的计算能力和灵活的编程接口。随着云计算和分布式计算的兴起，远程提交Spark作业已经成为一种常见的实践。本文将探讨如何在IntelliJ IDEA（简称IDEA）中远程提交Spark作业，并提供相关代码示例和技术细节。
idea 远程提交 Spark
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在使用 Spark 进行大数据处理时，我们经常需要在集群上提交任务。通常情况下，我们需要登录到集群的节点上，然后通过命令行或者提交脚本来提交任务。但是这种方式不仅麻烦，而且效率低下。因此，我们需要一种更方便的方式来远程提交 Spark 任务。
本文将介绍如何使用 IntelliJ IDEA 来远程提
原创
2024-02-06 10:49:37
44阅读
最近在做将spark的代码提交到远程当中遇到很多坑，各种各样的错误：我是在window当中使用idea开发将本地的代码提交到远程的spark集群上，没有用到local的模式去做（在实际的生产当中不会用到local的方式去做，所以没考虑）我是直接run的方式在idea当中提交代码的，这里采用的standlone的模式和 on yarn（yarn-client） 的模式,先说一下原理：我们在本地运行实
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2023-07-28 16:08:57
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文章目录基础环境准备基础配置Maven依赖基础案例演示应用提交应用提交语法jar包提交运行bug（下面是本人踩的破坑）本地模式如何打成 jar 包（快捷方式）集群模式基本参数配置Driver Program 参数配置Executor 参数配置官方案例 基础环境准备Hadoop 生态集群 Spark Standalone集群 IDEA 配置基础配置本文使用 IDEA 进行开发首先注意的是目录结构，
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2023-11-30 12:03:55
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目录一、spark提交任务流程概述1.1、流程概述1.2、流程图解（多图） 二、spark提交任务详细流程2.1 主要流程2.2 流程图解 2.3 详细文字描述备注一、spark提交任务流程概述1.1、流程概述1、构建spark执行环境（初始化sparkcont）； 2、SparkContext向资源管理器注册并申请Executor资源； 3、资源管理器分配Exec
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2023-09-01 16:04:15
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准备工作需要有三台主机，其中一台主机充当master，另外两台主机分别为slave01，slave02，并且要求三台主机处于同一个局域网下通过命令：ifconfig可以查看主机的IP地址，如下图所示本集群的三台机器的IP地址如下10.129.0.118 master10.129.0.223 slave0110.129.0.124 slave02通过命令：ping IP地址可以查看与另一台主
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2024-08-29 13:23:47
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今天在将本地idea当中的代码提交到远程的spark集群的时候，出现了下面的错误看到这个错的第一反应就是集群本地和spark的通讯是不是正常的，因为我们通过本地提交任务的时候启动了spark_ui界面这个相当于在本地进行操作的，相当于spark的client。但是真正的执行者又是在集群当中。所以两者之间的话的通讯是必须保持畅通的。（本地提交到spark集群的代码的运行方式大致是这样的，其实他和su
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2023-10-03 20:13:58
207阅读
# 在IDEA中本地提交Spark任务的指南
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和机器学习任务。虽然 Spark 主要用于集群环境，但在本地模式下运行 Spark 仍然是一个不错的选择，适合开发和调试。本文将介绍如何在 IntelliJ IDEA 中本地提交 Spark 任务，并带有具体的代码示例以及可视化图表，以帮助你更好地理解这一过程。
## 环境准
idea 远程调试背景在编写代码时, 总会遇到这样或者那样的bug. 有些bug 特别是业务逻辑的bug . 在生产或测试环境好复现而在开发环境很难复现. 现在提供的一种思路, 就是远程调试: 我们可以在本地直接调试生产环境或者测试环境的代码. 只需我们本地代码和远程部署的代码一致. 远程主机就会通过socket 将程序执行情况同步到本地操作下面以idea 为例设置远程启动配置 在我们平时启动项目
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2023-09-25 03:26:39
60阅读
# 实现“idea多次远程提交spark后”的流程
## 1. 确保环境准备
在开始实现“idea多次远程提交spark后”之前，需要确保以下环境准备完成：
- 安装Java开发环境
- 安装Scala开发环境
- 安装Apache Spark
## 2. 创建一个Spark项目
首先，我们需要在IntelliJ IDEA中创建一个Spark项目。按照以下步骤：
1. 打开IntelliJ I
原创
2023-11-18 12:58:27
25阅读
很多hadoop初学者估计都我一样，由于没有足够的机器资源，只能在虚拟机里弄一个linux安装hadoop的伪分布，然后在host机上win7里使用eclipse或Intellj idea来写代码测试，那么问题来了，win7下的eclipse或intellij idea如何远程提交map/reduce任务到远程hadoop，并断点调试？一、准备工作1.1 在win7中，找一个目录，解压hadoop
2.基于IDEA使用Spark API开放Spark程序（1） 创建一个Scala IDEA工程： 我们使用Non-SBT的方式，点击“Next”： 把工程命名一下，其它的按照默认： 点击“Finish”完成工程的创建： 修改项目的属性： 首先修改Modules选项： 在src下创建两个文件夹，并把其属性改为source： 2.基于IDEA使用Spa
# 使用SparkLauncher提交远程Spark应用
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[创建SparkLauncher对象]
B --> C[设置Spark相关参数]
C --> D[设置应用主类和参数]
D --> E[启动应用]
```
## 2. 步骤说明
### 2.1 准备工作
在
原创
2023-12-14 12:39:02
236阅读
# 如何使用IDEA提交Spark on YARN程序的完整流程
在大数据领域，Apache Spark是一款强大的分布式计算框架，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是其负责人之一，使得Spark可以在大规模数据集上运行。当我们想要在IDEA（IntelliJ IDEA）这个开发环境中提交Spark程序到YARN上时，需遵循一定的操作流程。以下是实现这
原创
2024-09-22 05:37:33
94阅读
# 远程提交 Spark 到 YARN 的完整指南
在大数据计算中，Apache Spark 作为一种启动迅速、灵活性强的分布式计算框架，广受欢迎。而将 Spark 作业提交到 YARN（Yet Another Resource Negotiator）集群是常见的使用场景。本文将一步一步地指导您如何在 IntelliJ IDEA 中实现这一过程。
## 流程概览
下面是远程提交 Spark
# 用Spark on YARN 提交任务的流程及示例代码
在使用Apache Spark进行大数据处理时，我们通常会将Spark应用程序提交到一个集群中来进行运行。而Spark on YARN则是一种常见的部署方式，它将Spark与Hadoop YARN框架相结合，能够更好地利用集群资源进行任务调度和资源管理。本文将介绍如何使用YARN来提交Spark应用程序，并提供相应的代码示例。
##
原创
2024-01-15 03:32:45
79阅读
在处理数据处理任务时，使用 Spark 提交作业到 Hadoop YARN 是一个常见的场景。这篇博文将详细记录如何将 Spark 作业从 IntelliJ IDEA 提交到测试环境的 YARN，涵盖技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论等内容，帮助我们更好地理解整个流程。
### 背景描述
在过去的几个月中，随着数据量的增加，我们的团队决定将 Spark 作业部署到 YARN 上
文章目录前言第一步：后台启动Kafka第二步：创建Kafka Topic第三步：启动Kafka的生产者第四步：一个简单的Demo第五步：运行Demo第六步：准备数据第七步：IDEA下Spark Streaming的运行结果最后：总结 前言本来半年前就应该发出来了,结果一拖就拖到了现在,真!是!决!定!了!就!要!立!即!去!做!啊! Spark版本：2.1.2 Kafka版本：1.0.0 Lin
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2023-11-19 21:42:37
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# 在IDEA中设置Spark提交参数
作为一名经验丰富的开发者，我将教授你如何在IDEA中设置Spark提交参数。首先，让我们来看一下整个设置流程。
## 设置流程
下面是在IDEA中设置Spark提交参数的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 打开IDEA |
| 2 | 创建一个新的Spark项目 |
| 3 | 配置Spark提交参数 |
| 4
原创
2024-01-20 05:08:58
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代码注意setJars，提交的代码，要提前打好包。否则会报找不到类的错误个人理解就相当于运行的main方法是起了一个spark-submit任务，提交任务到集群时还是要指定好任务的jar包，以便复制到各个Executor执行代码。import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
ob
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2023-06-26 17:22:01
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