[size=large] Spark简介
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕
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2024-06-07 09:13:27
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参考学习阿里巴巴周凯波Flink客户端操作内容。概要Flink 提供了丰富的客户端操作来提交任务和与任务进行交互，包括 Flink 命令行，Scala Shell，SQL Client，Restful API 和 Web。Flink 首先提供的最重要的是命令行，其次是 SQL Client 用于提交 SQL 任务的运行，还有就是 Scala Shell 提交 Table API 的任务。同时，Fl
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2024-03-08 15:18:36
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这篇文章主要介绍从命令行到任务在Driver端运行的过程通过flink run 命令提交jar包运行程序以yarn 模式提交任务命令类似于： flink run -m yarn-cluster XXX.jar先来看一下脚本中的调用类在flink.sh脚本中可以看到提交的命令走到了这样一个外观类上，用于提交job解析用户命令行参数在其main方法中先会解析对应需要的flink参数包括flink-co
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2023-08-08 13:19:36
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在使用Linux系统提交Spark任务时，通常需要借助一些工具和命令来完成任务。本文将介绍如何在Linux系统中提交Spark任务，帮助读者更加熟练地操作Spark任务。
首先，我们需要确保已经安装了Spark并配置好了环境变量。如果未安装Spark，可以通过官方网站下载安装包并进行安装。配置环境变量可以通过编辑.bashrc文件来实现，添加类似于以下内容的配置：
export SPARK_H
原创
2024-03-25 11:27:34
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一，简介二，角色介绍三，启动流程图 正文一，简介 Standalone模式下，集群启动时包括Master与Worker，其中Master负责接收客户端提交的作业，管理Worker。提供了Web展示集群与作业信息。二，角色介绍 Client（SparkSubmit）：客户端进程，负责提交作业到Master。 Master：Standalone模式中主控节点，
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2024-03-08 14:26:50
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Shell编程：1：ShellShell是一个命令行解释器，为用户提供一个向Linux内核发送请求以便运行程序的界面系统级程序，用户使用Shell启动，挂起，停止，甚至编写一些程序。脚本格式要求：脚本以 #!/bin/bash 开头脚本需要有可执行权限脚本执行方式：赋予脚本+x的执行权限，再执行脚本[root@lkLinux01 testShell]# chmod u+x hello.sh #
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2024-10-25 11:25:19
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# Hive提交任务命令参数的实现流程
## 1. 简介
在Hive中，我们可以通过提交任务命令参数来实现对Hive任务的控制和配置。本文将介绍如何使用Hive提交任务命令参数，以及每一步需要做什么。
## 2. 流程图
以下是Hive提交任务命令参数的实现流程图：
```mermaid
erDiagram
程序员 -> 小白: 教授Hive提交任务命令参数
小白 ->
原创
2024-01-28 10:01:49
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Flink学习 - 2. Flink之WordCountFlink项目要求Flink项目模板基于java实现的项目模板Maven archetypeQuick Start基于Scala实现的项目模板Maven archetypeQuick Start构建Flink项目Maven依赖java项目scala项目项目代码javascala执行过程中问题 Flink项目要求Maven 3.0.4 （或者
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2023-10-28 14:13:10
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运行模式：独立集群（standlone模式）和on yarn模式STANDLONE模式：Flink程序运行在Flink独立集群上，计算资源不依赖于外部。Flink On Yarn模式：Flink程序通过Flink客户端提交到Yarn队列上，计算资源依赖于Yarn上1、Standlone模式1.1、集群搭建配置conf/master配置JobManager地址：【hadoop102:8081】con
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2023-10-03 19:03:21
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Spark作业提交流程spark-submit 提交代码，Driver 执行 new SparkContext()，在 SparkContext 里构造 DAGScheduler 和 TaskScheduler。TaskScheduler 会通过后台的一个进程，连接 Master，向 Master 注册 Application。Master 接收到
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2023-09-02 13:19:47
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MapReduce流程 job的submit()方法创建一个Jobsubmmiter实例，调用submitJobInternal()方法。资源管理器收到调用它的submitApplication()消息后，将请求传递给YARN调度器。调度器分配一个容器，然后资源管理器在节点管理器的管理下在容器启动application master的进程。application master接受来自任务
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2024-03-18 09:57:14
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Hadoop MapReduce之jar文件上传 在提交作业时，我们经常会执行下面类似命令：hadoop jar wordcount.jar test.WordCount，然后等待作业完成，查看结果。在作业执行流程中客户端会把jar文件上传至HDFS内，然后由JT初始化作业，并发放给TT执行具体的任务，这里我们主要看客户端的操作，了解这些我们可以自定义更为方便的作业提交方
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2023-07-12 13:58:29
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# 使用 Flink 提交任务到 YARN 的完整指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个用于管理计算集群资源的框架。在实际应用中，Flink 经常在 YARN 之上运行。本文旨在通过易懂的方式帮助你了解如何将 Flink 任务提交到 YARN。
## 流程概述
提交 Flink 任务到 YA
如何在 Hive 命令行提交任务
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在 Hive 命令行提交任务。在开始之前，我们需要了解整个流程和每个步骤需要做什么。
整个流程可以分为以下几步：
1. 准备 Hive 查询文件
2. 启动 Hive 命令行界面
3. 提交任务
下面是每个步骤需要做什么以及需要使用的代码：
1. 准备 Hive 查询文件
在 Hive 中，我们使用 Hive 查询
原创
2024-01-24 08:59:33
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stage提交过程是自下而上切分好stage，自上而下的提交task.提交TaskSet这个方法主要是调度task的主体方法，包括stage按照分区进行切分，封装成对应的task，状态位的修改，根据分区task计算最佳的执行ip。 以下是具体的流程。获取当前stage中还没有执行的分区。把stage的状态标记为start根据这些分区信息计算task执行的最佳location序列化stage的rdd
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2023-10-26 15:49:19
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大话Spark(2)-Spark on Yarn运行模式Spark On Yarn 有两种运行模式:Yarn - ClusterYarn - Client他们的主要区别是:Cluster: Spark的Driver在App Master主进程内运行, 该进程由集群上的YARN管理, 客户端可以在启动App Master后退出.Client:这里以Client为例介绍:Yarn-Client运行模式
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2024-08-14 18:34:49
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前言在大数据、高并发的系统中，为了突破瓶颈，会将系统进行水平扩展和垂直拆分，形成独立的服务。每个独立的服务背后，可能是一个集群在对外提供服务。这就会碰到一个问题，整个系统是由多个服务(子系统)组成的，数据需要在各个服务中不停流转。如果数据在各个子系统中传输时，速度过慢，就会形成瓶颈，降低整个系统的性能。从而就形成了以Kafka为中心的解决方案！这份笔记从Kafka的应用场景、源码环境搭建开始逐步深
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2024-08-28 20:03:10
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依然使用[1]中的代码和工程目录结构。####################编译和运行#################################mvn clean package -Dmaven.test.skip=true###############################################################我发现实验结果怎么都找不到？终端没有报错
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2023-07-13 23:45:44
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在Linux系统中提交PySpark命令通常涉及一系列步骤，可以使我们有效地运行大规模数据处理任务。本文将记录解决“Linux提交PySpark命令”这一问题的过程，涵盖多个关键部分，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错技巧以及性能优化。
## 版本对比与兼容性分析
在开始之前，我们首先对不同版本的PySpark进行了比较，并分析了各自的兼容性。这为后续迁移和处理打下了良好的基础
### 使用Hive YARN任务提交命令指定队列
在大数据处理中，Apache Hive 是一种数据仓库工具，可以将结构化数据存储在 Hadoop 分布式文件系统中，并提供类似 SQL 的查询功能。而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 2.x 版本引入的资源管理系统，用于集群资源的管理和调度。在实际应用中，我们经常需要将 Hive 任务
原创
2024-06-03 06:02:14
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