一、Kafka简介1、Zookeeper安装（apache-zookeeper-3.5.5-bin.tar.gz）解压：tar -xzf /home/spark/桌面/apache-zookeeper-3.5.5-bin.tar.gz移动：sudo mv apache-zookeeper-3.5.5-bin /home/spark/app/zookeeper配置环境变量： ①vi ~/.bash_
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2024-01-11 13:23:05
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上一节搭建完了Hive，这一节我们来搭建ZooKeeper，主要是后面的kafka需要运行在上面。ZooKeeper下载和安装 下载ZooKeeper 3.4.5软件包，可以在百度网盘进行下载。 下载完用Xftp上传到spark1服务器，我是放在/home/software目录下。[root@spark1 lib]# cd /home/software/
[root@spark1 soft
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2023-11-09 12:11:38
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摘抄一段 ZooKeeper 官网的一句话。大意就是 ZooKeeper 为分布式应用提供了高效可靠的分布式协调服务，提供了统一命名服务、配置管理和分布式锁等分布式的基础服务。ZooKeeper is a centralized service for maintaining configuration information, naming, providing distributed sync
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2023-11-15 14:43:46
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一、ZooKeeper集群搭建（一）、集群部署的基本流程 下载安装包、解压安装包、修改配置文件、分发安装包、启动集群（二）、ZooKeeper集群搭建1、下载安装包 去官网下载zookeeper压缩包2、解压安装包 tar -zxvf zookeeper-3.4.12.tar.gz解压并重命名为zookeeper3、修改配置文件cd zookeeper/conf
cp zoo_samp
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2023-11-25 07:08:25
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文章目录写在前面安装Zookeeper下载Zookeeper（先在Master上搞）配置Zookeeper创建相应的数据和日志目录分发Zookeeper目录创建myid启动zookeeper安装Spark修改Spark的配置文件启动基于zookeeper的Spark集群验证集群是否高可用 写在前面Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式，存在着Master单
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2023-11-29 05:18:16
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一、redisredis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不
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2024-06-28 13:58:36
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执行pyspark报错env: ‘python’: No such file or directory问题这学期学大数据分析与内存计算，在搭建spark环境前期遇到了一些问题，零零散散的，统计并记录一下。这两天很感谢我的上官老师，还有热心帮助我的同学！问题一xshell新建会话，建立连接，没有ssh警告，导致无法连接解决办法： 我很懒，方法如下图： 下面这句话需要先在linux系统上执行，然后再去
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2024-03-03 15:44:29
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# Python连接pyspark执行sql的步骤
## 概述
在本文中，我将向你展示如何使用Python连接pyspark并执行SQL语句。这对于那些想要在分布式计算框架中进行数据处理和分析的开发者来说是非常有用的。
## 整体流程
下面是整个过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤2 | 创建SparkSess
原创
2023-11-14 06:25:05
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整体结构Configpackage com.fuwei.bigdata.profile.conf
import org.slf4j.LoggerFactory
import scopt.OptionParser
case class Config(
env:String = "",
username:String = "",
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2023-10-26 17:38:33
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# 远程连接 PySpark 的方法与实践
## 引言
在大数据时代，Apache Spark 因其强大的数据处理能力而受到广泛关注。PySpark 是 Spark 的 Python API，使得数据科学家和分析师可以通过 Python 语言来进行大规模数据处理。虽然在本地设置 PySpark 环境较为简单，但在大规模生产环境中，往往需要通过远程连接来使用集群的资源。本文将讨论如何实现远程连接
原创
2024-08-11 03:34:45
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# 如何连接PySpark
PySpark是Apache Spark的Python API，用于处理大规模数据。连接PySpark可以帮助我们在Python环境中利用Spark的强大功能来处理数据。在本文中，我将详细介绍如何连接PySpark并进行一些基本操作。
## 准备工作
在开始连接PySpark之前，您需要确保已经安装好了PySpark，并且已经配置好了Spark环境。您可以通过以下
原创
2024-03-19 05:44:42
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# Pyspark 连接集群
在使用Pyspark进行分布式计算时，连接到集群是一个关键的步骤。连接到集群后，我们可以利用集群上的计算资源进行大规模的数据处理和分析。本文将介绍如何使用Pyspark连接到集群，并提供代码示例来帮助读者理解和实践。
## 什么是Pyspark？
Pyspark是Apache Spark的Python API。Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大
原创
2024-02-05 11:16:26
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在大数据处理的领域，PySpark 作为一个强大的处理工具，面对不同数据源的连接时，尤其是连接 Inceptor，这个过程可能会遇到一些挑战。使用 PySpark 连接 Inceptor 的过程需要关注到许多技术方面，今天就来把这个过程和解决方案记录下来。
## 背景描述
在大规模数据处理之下，数据的存储和处理方式变得多样，Inceptor 作为一种 SQL 兼容的计算引擎，被广泛应用于数据分
在数据处理的日常工作中，使用 PySpark 连接 SQL 数据库是一个常见的场景。我曾经也遇到过这样的挑战，下面就跟大家分享一下这个问题的处理过程。
### 问题背景
在一个大数据项目中，我们需要将来自 SQL Server 的数据加载到 PySpark 中进行分析。这也是常见的用户场景，尤其是在数据集成的过程中。
> 例如，我们的系统需要处理如下规模的数据：
> - 每日处理 10 万条
在大数据处理的场景中，利用 PySpark 连接 Hive 进行数据分析越来越普遍，但这个过程往往会遭遇各种挫折和困难。本篇文章将详细记录解决“PySpark连接Hive”问题的过程，通过清晰的结构和图示帮助你理解并掌握连接步骤、调试方法及性能优化策略。
## 背景定位
在商业环境中，企业需要将大量数据存储在 Hive 中，以便后续的数据分析、报表生成等任务。然而，PySpark 与 Hive
# 使用 Livy 连接 PySpark 的实践指南
在大数据处理的今天，Apache Spark 作为一个强大且高效的分布式计算框架，受到了广泛的欢迎。为了简化 Spark 的使用，Apache Livy 应运而生。Livy 是一种 REST 服务，提供了一个用于与 Spark 集群交互的简单接口。本文将介绍如何通过 Livy 连接到 PySpark，并附上代码示例和相关图示。
## 一、什
# 使用 PySpark 连接 ClickHouse 数据库
随着大数据技术的发展，PySpark 和 ClickHouse 在数据处理和分析方面的需求日益增长。PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，广泛用于大规模数据处理和分析。而 ClickHouse 是一个高效的列式数据库管理系统，专为在线分析处理（OLAP）而设计。本文将介绍如何使用 PySpark 连接
# Pyspark 连接 Hudi 的使用指南
Apache Hudi 是一个开源的数据湖解决方案，支持高效的数据写入、更新和删除操作。Hudi 提供了一种高效的方式来管理大规模的数据集，尤其是在流式和批处理场景中。本文将介绍如何使用 Pyspark 连接 Hudi，并提供代码示例，帮助你轻松上手。
## Apache Hudi 简介
Hudi 提供了 ACID 事务支持，允许用户在数据湖中
## PySpark连接节点
在PySpark中，连接节点是非常重要的概念，它代表了分布式集群中的一个计算资源。通过连接节点，我们可以利用集群中的多个节点来并行处理大规模数据，提高数据处理的效率和速度。
### 什么是PySpark连接节点？
PySpark连接节点是指在Spark集群中的一个计算节点，用于执行Spark任务和处理数据。在一个分布式集群中，通常会有多个连接节点，每个节点都具有
原创
2024-05-05 06:26:24
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# 使用 PySpark 连接 MySQL 数据库
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，它提供了用于分布式计算的强大功能。在实际的数据分析和处理中，我们通常需要从关系型数据库中读取数据，对其进行处理和分析。本文将介绍如何使用 PySpark 连接 MySQL 数据库，并且展示了一些常见的数据读取和写入操作。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装
原创
2023-07-31 11:37:06
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