标签（空格分隔）： Spark作业提交先回顾一下WordCount的过程：sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_)步骤一：val rawFile = sc.textFile("README.rd")
texyFile先生成Hadoop
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2023-11-10 18:12:04
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文章目录OverviewSpark Operator 中的 spark-submit 命令Summary Overview本文将 Spark 作业称为 Spark Application 或者简称为 Spark App 或者 App。目前我们组的计算平台的 Spark 作业，是通过 Spark Operator 提交给 Kubernetes 集群的，这与 Spark 原生的直接通过 spark-
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2024-04-20 23:01:29
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首先，在自己写的MR程序中通过org.apache.hadoop.mapreduce.Job来创建Job。配置好之后通过waitForCompletion()方法来提交Job。Hadoop版本是2.4.1。waitForCompletion()方法，在判断状态state可以提交Job后，执行submit()方法。monitorAndPrintJob()方法
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2024-07-01 12:50:21
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一、准备工作三台虚拟机：master、node1、node2#克隆的时候选择 完整克隆 和 链接克隆 的区别完整克隆：克隆出两台独立的虚拟机链接克隆：依赖master，假如说把master删了，那么node1、node2就都挂了链接克隆较完整克隆更加节省空间时间同步ntpdate ntp.aliyun.comJDK的版本-jdk1.8java -version修改主机名三台分别执行 vim /et
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2023-08-23 13:16:47
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大学在班上担任学习委员，每次收作业都十分麻烦。因此想自己制作一个作业提交系统。此系统主要功能就是作业提交，简而言之就是文件上传。因为技术不佳，目前只做了个beta版，使用原生的HTML+JS+AJAX+Servlet，数据库使用mysql。因此美观度和功能性有待完善，各位大佬轻喷。1.工作流程2.数据库设计此系统包含两个实体：课程，实验。即一个课程对应多个实验。course表：experiment
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2024-01-16 11:48:35
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【场景】 Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数，生产环境中，任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题，所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。 spark提交作业，yarn-cluster模式示例：./bin/spark-submit\
--class com.ww.rdd.wordcount \
--master
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2023-09-28 22:46:05
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当前数据平台的作业提交过程，一直是一个两阶段的提交过程，任务状态的汇报，两阶段通信，造成了任务队列多提交，状态更新过慢，状态不一致等问题。从flink1.11开始，flinkcli改进了flink run 的启动模式，新增了run-application模式。所以，我们就从flink1.11的源码探索一下flinkcli的启动流程，和run-application的启动模式，看有什么新东西，可以优
一、spark Streaming是基于spark的流式批处理引擎原理：将实时输入数据流以时间片为单位进行拆分，然后经过spark引擎以类似批处理的方式处理每个时间片数据二、sparkStreaming作业流程1.客户端提交作业后启动Driver（Driver是spark作业的Master）；2.每个作业包含多个Executor，每个Executor以线程的方式运行task，Spark Strea
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2023-12-07 06:58:13
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一、作业提交1.1 spark-submitSpark 所有模式均使用 spark-submit 命令提交作业，其格式如下：./bin/spark-submit \
--class <main-class> \ # 应用程序主入口类
--master <master-url> \ # 集群的 Master Url
--deploy-mo
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2024-07-18 10:17:25
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文章目录Flink Job提交流程(Dispatcher之后)1 Dispatcher2 ExecutionGraph2.1 ExecutionJobVertex2.2 ExecutionVertex2.3 Execution2.4 IntermediateResult2.5 ExecutionEdge3 Task调度3.1 DataSourceTask3.2 StreamTask3.2.1 S
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2023-12-16 18:25:43
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Spark：对于提交命令的理解：spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。代码中配置：util：import org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object SparkContextUtil
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2023-08-16 10:50:50
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DataStream Api的 流 和 批 处理一.概述二.什么时候需要用batch执行方式三.两种模式下产生的结果是不一样的四.看下RuntimeExecutionMode 一.概述在此之前你需要了解:DataStream api 概述 DataStream API 支持不同的运行时执行模式(streaming/batch)，您可以根据用例的要求和作业的特征从中进行选择。STREAMINGDa
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2024-03-23 09:02:14
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作业的周转时间=运行结束时间-提交时间=完成时间-提交时间=执行时间+等待时间（手动滑稽）带权周转时间=周转时间/运行时间=周转时间/执行时间 但是SJF算法在作业提交时间不同的时候，首先第一步要做的工作就是调整确定作业流的调度顺序，首先要明确的是最先到来的第一个任务是不参与接下来的比较的!这是由于 SJF算法不是抢占剥夺式的算法的缘故哦！在SJF调度算法中，第一个来的算法毫无
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2023-11-14 11:18:44
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SGE qsub 命令 选项 笔记
jianshan.hu@swift.cn ChongQing, China
SGE qsub 命令 选项 笔记jianshan.hu@swift.cn ChongQing, Chinaqsubqsub命令用来向SGE提交批处理作业，SGE支持单或多节点作业。qsub [ options ] [ command | -
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2024-02-13 12:59:29
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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
在Hadoop中提交一个任务大致分为6个步骤，分别为：作业提交 -> 作业初始化 –> 任务分配 –> 任务执行 –> 更新任务执行进度和状态 -> 作业完成目录作业提交作业初始化任务的分配任务执行更新任务执行进度和状态作业完成客户端（Client）：编写MapReduce程序，配置作业，提交作业JobTracker：协调作业的运行，分配作业，初始化作业，
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2023-05-29 22:21:30
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常用术语user：用户名node：计算节点core：cpu 核job：作业job step：作业步，单个作业可以有多个作业步partition：分区，
原创
2022-12-08 15:47:17
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一、环境依赖消息队列：Kafka(单机或者集群)（需要安装Zookeeper）RedisHadoop3.2-3、flink1.12( 集群或者单机环境)Python3.8、pyflink1.12二、项目整体概述 一句话描述：需要预测的数据发送到Kafka消息队列，从Redis里读取离线训练的神经网络模型，经过特征工程及预测后重新写回Kafka供上游应用使用三、 项目搭建及部署流程（1） pyfli
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2024-09-02 21:13:21
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# Hadoop 作业提交
## 简介
Hadoop 是一个用于存储和处理大规模数据的开源框架。它支持将数据存储在多个计算机集群中，并通过MapReduce 等并行计算模型来处理这些数据。在使用 Hadoop 进行数据处理时，通常需要编写 Hadoop 作业，并将其提交到 Hadoop 集群中运行。
本文将介绍如何编写和提交 Hadoop 作业，并提供相应的代码示例。
## Hadoop
原创
2024-03-23 08:16:53
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