在集群master节点终端上执行pip install pyspark==3.1.1
pyspark --master spark://master:7077Python代码#sc查看是否连接成功
sc显示如下说明成功 接着查看集群环境,把环境拷贝下来import os
os.environ拿取里边3个环境变量( 要是不行就去掉SPARK_HOME变量本地连接spark集群:
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2023-06-30 11:04:22
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Hue中spark 实现提交运行源码过程一．简介1.1 Hue notebook在Hue3.8版本之前，spark是以UI组件进行展示的。在3.8版本之后，为了支持不同语言例如python，scala并提供一个类似REPL（类似于一个终端可以编辑所有变成语言）的环境。Hue提供了notebook组件并将关于spark的运行逻辑放置在notebook UI中执行。为了执行Spark作业，需要安装Li
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2024-06-02 22:34:57
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一、版本说明Spark 针对 Kafka 的不同版本，提供了两套整合方案：spark-streaming-kafka-0-8 和 spark-streaming-kafka-0-10，其主要区别如下：spark-streaming-kafka-0-8spark-streaming-kafka-0-10Kafka 版本0.8.2.1 or higher0.10.0 or higherAP 状态Dep
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2023-08-06 18:23:34
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前言前面介绍了TinkerPop集成Neo4j的配置方法，并且实现了HA操作。这里有一个突出问题就是不管是使用Neo4j，还是自带的TinkerGraph都不可避免的面临一个问题——大数据量场景，也即分布式问题。鉴于此，Tinkerpop还提供了和Hadoop+Spark的集成解决方案，从而解决单节点问题。但是由于Spark中的数据一致性问题，不能修改数据，所以这种方案不能修改数据，也不能新增数据
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2023-12-14 19:13:58
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AS WE ALL KNOW，学机器学习的一般都是从python+sklearn开始学，适用于数据量不大的场景（这里就别计较“不大”具体指标是啥了，哈哈）数据量大了，就需要用到其他技术了，如：spark, tensorflow，当然也有其他技术，此处略过一坨字... 先来看看如何让这3个集成起来吧（WINDOWS环境）：pycharm(python开发环境), pyspark.
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2023-08-13 18:09:29
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上篇文章简单介绍了ES-Hadoop插件的功能和使用场景，本篇就来看下如何使用ES-Hadoop里面的ES-Spark插件，来完成使用spark想es里面大批量插入数据。
这里说明下ES-Hadoop是一个fat的maven依赖，也就是引入这个包会导入许多额外的依赖，不建议这么搞，除非是测试为了方便用的，实际情况是ES也单独提供了每个不同框架的mini包
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2023-10-05 12:54:45
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一、Spark 架构与优化器1.Spark架构 （重点）2.Spark优化器二、Spark+SQL的API （重点）1.DataSet简介2.DataFrame简介3.RDD与DF/DS的创建4.常用操作5、类型转换三、Spark外部数据源操作 （重点）1.Parquet文件(默认文件)2.Hive表3.MySQL表(MySQL)四、Spark+SQL的函数1.内置函数（org.apache.sp
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2024-05-30 09:54:38
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最近刚开始接触大数据，一个日志分析系统，需要用Spark开发，Elasticsearch作为数据库来使用。所以第一步要解决的就是怎么从Spark去取Elasticsearch上的数据，下面是软件的版本信息。(基本原则是开发和集群的版本都要一致)开发环境 jdk: 1.8.0_91scala: 2.11.8spark: 2.1.0IntelliJ IDEA 2017.1.1(集成开发环境)集群环境
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2023-10-11 10:17:30
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6-7,使用spark-scala调用tensorflow2.0训练好的模型本篇文章介绍在spark中调用训练好的tensorflow模型进行预测的方法。本文内容的学习需要一定的spark和scala基础。如果使用pyspark的话会比较简单，只需要在每个excutor上用Python加载模型分别预测就可以了。但工程上为了性能考虑，通常使用的是scala版本的spark。本篇文章我们通过Tenso
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2023-08-25 22:06:09
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TensorFlow是谷歌提供的开源深度学习框架TensorFlowOnSpark: 是雅虎提供的集成到Spark上的深度学习框架鉴于我们使用的是Spark核心计算框架，现在搭建TensorFlow ON Hadoop Yarn开发环境整体搭建步骤，https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark/wiki/GetStarted_YARN网站上有详细介绍，主要
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2023-11-16 21:44:37
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最近在考虑Spark在消费Kafka 分区数据的过程中究竟反生了什么? 因为比较疑惑现有系统架构会不会遭遇这方面的瓶颈,遂决定去搞一把,一探究竟.关于Kafka做一下简短的总结,Kafka可参考附件1:多个TOPIC分布在多个Broker中每个TOPIC的数据以分区的方式分布在多个Broker中一个分区同时只能被一个Consumer消费同一个TOPIC允许被不同的Group重复消费,Group内不
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2023-08-10 17:28:22
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必要设置es.resourceElasticsearch资源位置，在该位置读取和写入数据。需要格式 <index>/<type>es.resource.read（默认为es.resource）用于读取（但不写入）数据的Elasticsearch资源。在同一作业中将数据读取和写入不同的Elasticsearch索引时很有用。通常自动设置（“ Map / Reduce”模块除外
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2023-08-23 12:48:59
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1 版本要求Spark版本：spark-2.3.0-bin-hadoop2.7
Phoenix版本：apache-phoenix-4.14.1-HBase-1.4-bin
HBASE版本：hbase-1.4.2
上面的版本必须是对应的，否则会报错2 Phoenix + HBase + Spark整合A:安装HBASE,这里略，默认都会 B:Phoenix + HBASE整合，参考：，要注意的是支
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2023-12-14 10:56:27
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推荐项目：SpringBoot-Spark —— 整合Spring Boot与Apache Spark的利器在这个数字化的时代，数据处理和分析成为了企业竞争力的关键要素之一。SpringBoot-Spark 是一个开源项目，旨在简化在Java环境中整合Spring Boot微服务框架和强大的大数据处理工具Apache Spark的过程。项目简介SpringBoot-Spark项目是一个示例应用，它
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2024-08-04 17:41:10
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PythonRunner.scala里启动了java_gateway.py 也启动了 和Python通信用的py4j.GatewayServer并把端口告诉了java_gateway.pycontext.py调用java_gateway.pyjava_gateway.py可以调用scala类主要就是context.py里的java_gateway.py调用生成了PythonRDD.scala这样
原创
2022-07-19 11:25:10
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隐式转换，是scala当中一个重要的特性，今天我们结合自己的例子和spark源码，争取对隐式转换有一个更加深入的了解。关于implicit有3种使用方式，implicit def、implicit class以及implicit 参数首先看一下implicit def的用法：object implicitTest {
class Man(val name: String){
d
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2024-02-22 21:01:16
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## 如何实现spark集成spring
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[创建Spring项目] --> B[添加Spark依赖];
B --> C[编写Spark代码];
C --> D[运行Spark应用];
```
### 步骤
| 步骤 | 操作
原创
2024-03-16 06:26:49
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# 实现Hadoop Spark集成的步骤
## 流程概述
在开始教授如何实现Hadoop Spark集成之前，我先给你一个整体的流程概述。下面的表格展示了实现Hadoop Spark集成的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 步骤1 | 安装Hadoop集群 |
| 步骤2 | 安装Spark集群 |
| 步骤3 | 配置Hadoop和Spark |
| 步骤4 |
原创
2023-12-22 10:07:37
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# Spring Boot 集成 Apache Spark 的指南
随着大数据技术的快速发展，Apache Spark 在处理大规模数据方面越来越受到关注。将 Spark 与 Spring Boot 集成，可以让你在构建微服务时，轻松处理复杂的数据分析任务。本文将为你详细讲解如何实现这一集成。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看看整体的流程。下表总结了将 Spring Boot 和 Ap
Kafka和Spark的集成可以使得实时数据处理和分析变得更加高效。本文将详细介绍环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化的过程，帮助大家快速掌握Kafka与Spark的结合应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要设置好Kafka和Spark的环境。确保您有以下依赖与工具的安装。
### 依赖安装指南
使用以下命令可以在多平台上快速安装Kafka和Spark：
``
