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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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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# PySpark 依赖包详解
PySpark是Apache Spark的Python API，用于处理大规模数据集的快速分布式计算。在使用PySpark时，我们可能会需要依赖一些额外的包来扩展其功能。本文将介绍PySpark中常用的依赖包及其用法。
## PySpark 依赖包介绍
### PySpark 默认依赖包
在安装PySpark时，会自动安装一些默认的依赖包，如pyspark、
原创
2024-04-25 03:32:12
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pyspark 依赖文件是我们在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，常常需要解决的问题之一。在这个博文中，我将记录下我解决这个问题的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和扩展部署。
# 环境预检
在启动 pyspark 的项目之前，我首先需要做环境预检，确保所有的依赖和硬件配置符合要求。我绘制了一张思维导图，帮助我理清整个预检流程。
```mermai
# PySpark依赖管理的科普文章
PySpark是一个强大的框架，能够使用户在Apache Spark上使用Python编程。由于PySpark的灵活性和可扩展性，许多数据科学家和工程师都选择使用它进行大规模数据处理。然而，PySpark的依赖管理有时会使用户感到困惑。本文将介绍PySpark的依赖管理机制，并通过代码示例和序列图来说明其应用。
## 什么是依赖管理？
依赖管理是指在软件
原创
2024-10-20 04:23:13
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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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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
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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# 使用PySpark自带env依赖
PySpark是一个基于Apache Spark的Python API，可以用来处理大规模数据。在使用PySpark时，我们常常需要设置一些环境依赖来确保程序正常运行。幸运的是，PySpark自带了一些环境依赖，让我们可以更轻松地配置我们的环境。本文将介绍PySpark自带的环境依赖，并通过代码示例演示如何使用它们。
## PySpark自带的环境依赖
原创
2024-07-13 06:01:02
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Python程序接入MySQL数据库 文章目录Python程序接入MySQL数据库建库建表接入MySQL代码实操插入数据删除数据更新数据查询数据案例讲解 在 Python3 中，我们可以使用 mysqlclient或者 pymysql三方库来接入 MySQL 数据库并实现数据持久化操作。二者的用法完全相同，只是导入的模块名不一样。我们推荐大家使用纯 Python 的三方库 pymysql，因为它
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2024-10-04 10:32:05
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Python包管理不同方式的区别setup.py， 一会 easy_install，一会又是pip，还有一些概念比如distutils， setuptools等等，搞不清楚谁是谁，什么时候应该用什么，今天就把这些概念 澄清一下。 distutils distutils是Python标准库的一部分，其初衷是为开发者提供一种方便的打包方式， 同时为使用者提供方便的安装方式。 例如
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2023-08-23 20:31:54
159阅读
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
165阅读
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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# 使用 PySpark 和 Kafka 进行按需打包依赖的实践指导
在大数据开发过程中，处理数据流通常需要将 PySpark 与 Kafka 结合使用。然而，为了更好地管理项目的依赖包，要实现按需打包依赖是一个重要的任务。下面，我将指导你如何一步步实现这一目标。
## 流程概述
下表展示了实现“PySpark Kafka 按需打包依赖”的主要步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------
# 在 PySpark 中使用依赖的 Python 包
在数据处理和分析的过程中，PySpark 是一个非常强大的工具，尤其是在处理大规模数据时。然而，很多初学者在使用 PySpark 的时候，可能会遇到依赖其他 Python 包的问题。本文旨在详细介绍如何在 PySpark 中引入和使用其他 Python 包的具体步骤。
## 整体流程
以下是将其他 Python 包导入到 PySpark
原创
2024-09-25 04:34:18
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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
下载地址：http://npm.taobao.org/mirrors/python/记得下载amd64的，其实就是x86-64安装windows系统: 如果有，记得勾选path环境变量自动配置，然后无脑下一步（我安装了最新的3.9.7）安装依赖包python -m pip install xxxxxxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
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2023-07-01 19:59:53
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