一:RDD简介(一)RDD概念RDD(Resilient Distributed DataSet),弹性分布式数据集,是Spark中最基本,也是最重要的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知度调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能重用工作集,这极大地提升了查询速度。因为有RDD,
其实在spark上构建一个项目是一个很简单的事情,比较繁琐的是环境的搭建spark上实现一个项目就和实现一个普通的非分布式的项目一样,下面用两个例子来说明:1、Wordcount程序(spark和Hadoop对比)(1)Hadoop比较繁琐,需要写一个map程序,实现单词的切分,以及进行发送出去(也就是写到磁盘的过程),然后你还要写一个reduce程序,将相同的单词进行计数累加,最后你还要写一个
转载 2023-07-17 16:39:46
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文章目录一.Spark streaming介绍1.1 Spark streaming简介1.2 Spark 与storm区别1.3 一个简单的例子二.Spark Streaming的组件介绍2.1 Streaming Context2.2 Dstream(离散流)2.1 Receiver2.2 数据源2.3 可靠性2.4 Dstream的操作2.5 缓存2.6 Checkpoint三.一个简单的
spark项目技术点整理1.性能调优:  1>分配更多的资源:性能调优的王道就是分配和增加更多的资源。写完一个spark作业后第一个要是调节最优的资源配置,能够分配的资源达到你的能力范围的顶端后,才是考虑以后的性能调优。  2>分配那些资源:executor,cpu per executor,memory per executor.,driver memory  3>在哪里分配:
转载 2023-08-01 14:07:01
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【导读:数据是二十一世纪的石油,蕴含巨大价值,这是·情报通·大数据技术系列第[73]篇文章,欢迎阅读和收藏】1 基本概念无论 Windows 或 Linux 操作系统,构建 Spark 开发环境的思路一致,基于 Eclipse 或 Idea ,通过 Java 、 Scala 或 Python 语言进行开发。安装之前需要提前准备好 JDK 、 Scala 或 Python 环境,然后在 Eclips
转载 2023-08-21 20:46:47
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# 搭建Spark SQL项目的步骤 ## 1. 创建一个新的Spark SQL项目 首先,我们需要创建一个新的Spark SQL项目。可以按照以下步骤进行操作: 1. 使用命令行或IDE(如IntelliJ IDEA)创建一个新的Scala项目。 2. 在项目的根目录下创建一个`build.sbt`文件,并添加以下内容: ```scala name := "SparkSQLProjec
原创 2024-02-13 10:00:33
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前面安装好三节点的centos 6.5 和配置好静态ip,这里就不多说了 创建kfk用户,然后重启 设置主机名 接下来是主机名与ip地址的映射 配置完了重启 重启后可以看到我们的主机名改变了 接下来在windows下的映射 找到这个路径下的hosts文件,用记事本编辑 在后面加上 通过软件 实现远程
原创 2022-12-28 21:08:07
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文章目录一、新建项目二、配置Maven环境三、配置Scala环境四、测试准备五、
原创 2022-08-12 10:43:35
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一、Spark开发环境准备工作由于Spark仅仅是一种计算框架,不负责数据的存储和管理,因此,通常都会将Spark和Hadoop进行统一部署,由Hadoop中的HDFS、HBase等组件负责数据的存储管理,Spark负责数据计算。安装Spark集群前,需要安装Hadoop环境 二、了解Spark的部署模式(一)Standalone模式Standalone模式被称为集群单机模式。该模式下,
固定开头,菜鸡一只,如有说错,请大家批评指出,一定改正!事情是这样,当我们学习spark的时候,搭建一个环境是最简单也是最开始我们要做的,一般情况下,我们都是使用虚拟机(linux机器)来搭建spark的环境,然后让spark运行在yarn上(其实也有其他几个模式,但是yarn模式是较常见的通用的资源管理平台)但是本文要说的是如何在生产(环境)服务器上,搭建自己的spark环境 需要准备
文章目录一、Spark简介二、RDD和DSM(分布式共享内存)三、Spark实现1.Job Scheduling2.Interpreter Integration(解释器的集成)3.Memory Management4.Support for Checkpointing四、PageRank代码1.PageRank算法简介2.应用程序代码(1)Scala语法(2)PageRank的代码(3)执行P
转载 2023-08-28 14:20:59
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Spark On Yarn完全分布式搭建    Spark On Yarn的搭建分为三个阶段,第一个是Zookeeper集群的搭建,第二是Hadoop集群的搭建,第三是Spark集群的搭建。所以以下将按照这三个步骤来给大家进行展示Spark On Yarn完全分布式搭建。 一、准备 1、软件及版本    1.&n
1 两种解决方案1基于文件系统的单点恢复,主要用于开发或者测试环境,spark提供目录保存spark application和worker的注册信息,并将它们的恢复状态写入该目录中。一旦master发生故障,就可以通过重新启动master进程(sbin/start-master.sh),恢复已运行的spark application和worker的注册信息。2基于zookeeper的standby
转载 2023-10-20 21:32:17
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准备好相关环境主要是在集群电脑上安装好java JDK,设置好电脑主机名称,配置Ip地址,利用ssh进行电脑间的连接,并测试好网络连接可靠。搭建hadoop系统(sprak本身不依赖hadoop,这里我想把hadoop用起来),同时可以预装python、pycharm这些可能用到的编程语言和开发环境。hadoop系统如何搭建可参考我之前的博文。安装spark至官网下载相应版本的spark安装文件
转载 2023-07-20 18:21:21
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  通常写spark的程序用scala比较方便,毕竟spark的源码就是用scala写的。然而,目前java开发者特别多,尤其进行数据对接、上线服务的时候,这时候,就需要掌握一些sparkjava中的使用方法了  一、map  map在进行数据处理、转换的时候,不能更常用了  在使用map之前 首先要定义一个转换的函数 格式如下:Function<String, LabeledPoint&
转载 2023-07-31 15:42:13
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标题:如何为IDEA搭建Maven项目一、搭建Maven环境 1、首先进入Maven官网下载apache-maven-3.8.2-bin.zip压缩包,截图如下:2、并将下载后的Maven压缩包解压,我解压的路径为E:\Maven,(提示:此步的解压路径中最好不要出现中文路径和含有空格的英文路径)截图如下所示:3、配置Maven的环境变量: 1)点击打开设置-----系统----关于-----高级
转载 2023-09-06 13:03:30
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开发环境Ubuntu pycharmspark-kafka 环境搭建使用 pip 下载最新的 pyspark ,不能直接链接 kafka,需下载额外的 jar 包,我遇到了好多坑。zkpython 安装使用公司的网络,和校园网的概念是一样的,所以 dns 有问题,在网上看到在自家的 wifi 的环境下是可以的,所以回到家里面,终于有了网,但是下载 zkpython 的时候,说缺少 zookeepe
转载 2023-12-14 16:47:53
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网上的普遍太久远,不太适配,记录自己历经三天的完美搭建
原创 2024-04-14 10:20:24
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1.配置JDK   省略2.配置scala  省略3.配置hadoop  1.下载所需要的hadoop版本,并解压    https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/           下载之后解压到一个目录下,例如:  F:\bigdata\software\hadoop-2.8.5  2.配置环境变量  
转载 2023-06-14 18:44:31
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搭建 Spark 是一个非常有趣的过程,它能够帮助我处理大数据和进行分布式计算。在这篇博文中,我将详细记录搭建 Spark 的过程,包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。 ## 环境准备 ### 软硬件要求 在搭建 Spark 之前,我首先确保我的硬件和软件环境满足以下要求: - **硬件要求**: - 内存:至少 8GB RAM(推荐 16GB 以上)
原创 6月前
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