hadoop命令的使用：Usage: hadoop [--config confdir] COMMAND 这里COMMAND为下列其中一个：<span style="font-size:16px;">namenode -format 格式化DFS文件系统
secondarynamenode 运行DFS的第二个namenode
namenode
一、Hadoop与spark区别Hadoop虽然已经成为大数据技术的事实标准，但其本身存在很多缺陷。比如，mapreduce计算模型延迟过高，无法实现实时快速计算的需求，只适用于离线批处理，I/O磁盘开销大。 spark在借鉴mapreduce优点同时，很好解决了mapreduce存在的缺陷：
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2024-01-12 00:34:56
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又是装环境斗志斗勇的一天，苦笑之前一直不想搭虚拟机/Hadoop/spark这些环境，后来python三千万行数据实在跑不动了，知道有pyspark这等好东西，以为conda install pyspark一下就可以了，发现并没有那么简单。找了很多资料，搜了很多也没找到合适的教程，正好记录一下，希望能帮到需要的同学。不用虚拟机不用Hadoop。环境：anconda 3.0 win10 64位1.下
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2023-12-29 23:53:09
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1、简介1.1 spark VS hadoopspark和hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题：spark多个作业之间数据通信是基于内存，而hadoop是基于磁盘。1.2 核心模块spark core：提供spark最基础与最核心的功能spark SQL：spark用来操作结构化数据的组件，可以使用SQL来查询数据spark Streaming：spark平台上针对实时数据进行流式计
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2023-12-26 15:27:05
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四个最主要的配置文件(原生版本位于$HADOOP_HOMEetchadoop目录)： mapred-site.xml core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml在CDH发行版中，各目录下的配置及文件及其含义如下：1. 相关目录 /var/log/cloudera-scm-installer : 安装日志目录。 /var/log/* : 相关日志文件（相关服务
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2024-06-14 04:50:17
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我们来写第一个依赖maven的spark程序wordcount1、配置maven 在MAVEN_HOME/conf目录下，编辑setting.xml，添加如下内容。为了方便，我使用的是阿里的镜像。</mirrors>
<mirror>
<id>nexus-aliyun</id>
<name>nexus-a
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2024-10-18 13:29:13
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在大数据处理领域，PySpark 是一个强大的工具，可以通过集成 Hadoop，实现高效的数据处理和分析。本文将详细描述如何通过 PySpark 读取 Hadoop 数据，包括必要的环境准备、分步指南以及各种优化技巧。
## 环境准备
进行 PySpark 读取 Hadoop 之前，首先需要准备好环境。
### 软硬件要求
- **硬件要求：**
- CPU: 至少 4 核心
-
Hadoop Hive Spark简介1 前言2 什么是Hadoop？2.1 定义2.2 解释Map-Reduce的原理2.3 MapReduce的优缺点2.4 什么是HBase？3 Hive是啥？3.1 为什么有SQL还要Hive？3.2 什么是Hive？3.3 Hive优缺点3.4 Hive应用场景4 Spark又是啥？4.1 基本定义4.2 Spark的核心组件4.3 Spark的优势4.
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2023-08-18 21:02:06
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spark入口dataframe的一些列操作的算子，就不一一举例了，大家看下语法就会 # 导入包
from pyspark.sql import SparkSession
import findspark
findspark.init() # 据说这个包能够自动找到机器的spark路径，但实测后不好用
# 添加spark环境变量
os.environ['SPARK_HOME'] = "/Lib
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2023-09-15 15:27:43
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yarn 由,资源管理器rm，应用管理器am appMaster，节点管理器nm 组成！图侵删 yarn 的设计，是为了代替hadoop 1.x的jobtracker 集中式一对多的资源管理「资源管理，任务监控，任务调度」，而yarn是 分而治之 ，使全局资源管理器减轻压力。rm 监控每一个applicationmaster就可以了，而每一个applic
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2024-07-04 20:51:51
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## PySpark Hadoop User Password
Apache Hadoop is an open-source framework that allows for distributed processing of large datasets across clusters of computers. Apache PySpark, on the other hand, is
原创
2023-12-10 11:39:59
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对于任何一个进入大数据世界的人来讲，大数据和Hadoop 就成了同义词。随着人们学习了大数据生态系统及其工具和运作原理，他们更能理解大数据的实际意义以及Hadoop 在生态系统中所扮演的角色。维基百科对大数据这样解释：大数据是一个宽泛的术语，它指传统数据处理应用程序无法处理的巨大而复杂的数据集。简单来讲，随着数据量的增加，采用常规处理方法需要花费大量时间且价格不菲。Doug Cutting受谷歌G
1. spark环境搭建Win7 系统下用IDEA创建Spark工程，由于版本之间相互依赖，下载时要看清楚版本。jdk-8u281-windows-x64.exespark-3.1.1-bin-hadoop2.7.tgz spark是基于scala开发，具体可从 spark与scala版本对应关系 查看hadoop-2.7.1.tar.gzhadooponwindos-mast
写在前面的话~由于工作中的数据挖掘从sklearn转换到集群了，要开始pyspark了，但是发现市面上无论是pyspark的书籍还是文章，相对sklearn来说，还是太少了，大部分问题只能求助pyspark中的api，所以想记录下平时学习与使用pyspark中的问题。好了，要想使用pyspark，还是先把本地的本机环境先搭建起来~Spark需要由JDK，Scala和Hadoop环境的支持，而PyS
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2024-08-27 21:01:04
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什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，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，位置感知性调度和可伸缩性。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，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。RDD的属性 1) A l
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2023-11-14 10:41:27
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1. 写在前面这篇文章记录下最近学习的有关Pyspark以及用spark sql去处理大规模数据的一些常用语法，之前总觉得pandas是做数据分析和数据挖掘的利器， 但是工作之后，面对海量数据(上亿规模)，这才发现，普通的pandas几乎毫无用武之力，所以有必要再重新探索下pyspark了，学校的时候也接触了些，但大部分都是关于环境搭建相关的皮毛，对于做数据处理，数据分析等是一点都没有深入，所以工
使用Pyspark，《Spark快速大数据分析》 1. Spark背景 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop Map
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2023-10-10 14:37:01
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python - 使用Sp加载CSV文件我是Spark的新手，我正在尝试使用Spark从文件中读取CSV数据。这就是我在做的事情：sc.textFile('file.csv')
.map(lambda line: (line.split(',')[0], line.split(',')[1]))
.collect()我希望这个调用能给我一个我文件的两个第一列的列表，但是我收到了这个错误：File
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2023-11-13 10:50:27
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# PySpark传播文件的实现流程
## 介绍
在PySpark中，传播文件是指将文件发送到集群上的每个工作节点，以便在执行任务期间可以访问该文件。这对于需要在分布式环境中运行的大型数据处理和分析任务非常重要。在本文中，我将向你介绍如何使用PySpark实现文件传播的过程，并指导你完成每一步需要做的事情。
## 实现流程
下面是PySpark传播文件的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-01-16 12:47:01
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# 使用 PySpark 上传文件的完整指南
在数据处理和分析的过程中，如何将文件上传至你的 Spark 集群是必不可少的。无论你是将数据上传至 HDFS、Amazon S3 还是其他存储系统，这里我将详细阐述如何使用 PySpark 实现文件的上传。
## 流程概览
通过以下表格，我们可以简单概述整个上传过程的步骤：
| 步骤 | 描述
