一、Spark安装1.检查基础环境hadoop,jdk 2.下载spark3.解压，文件夹重命名、权限4.配置文件编辑配置文件，在文件中加上export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)保存配置文件后，就可以启动、运行Spark了若需要使用HDFS中的文件，则使用spark前要启动Hadoop5.
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2023-05-23 16:17:00
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本文介绍在单节点下如何设置pyspark所调用的python的版本。环境：已在centos7中安装了spark2.4.0和python3.61.修改spark安装目录下的conf/spark-env.sh文件，在末尾添加export PYSPARK_PYTHON=/opt/python36/python3.62.修改spark安装目录下的bin/pyspark文件，修改下图红色方框的位置，将原来P
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2023-06-11 14:55:12
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# 通过PySpark加载Python包
在使用PySpark进行大规模数据处理时，有时我们需要使用一些Python第三方包来完成一些特定任务。但是，由于PySpark是建立在Java虚拟机（JVM）上的，它不直接支持Python包的导入。为了解决这个问题，PySpark提供了一种机制，即通过`SparkContext.addPyFile()`方法将Python包加载到Spark集群中。
本文
原创
2023-07-23 08:43:13
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# Spark提交Python包
## 简介
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理框架，提供了强大的分布式计算功能。在使用 Spark 进行数据处理时，我们可以使用 Spark 提供的 Python API 进行开发。不过，当我们需要使用一些自定义的 Python 包时，需要将这些包提交到 Spark 集群上才能使用。本文将介绍如何将自定义的 Python 包提交给 Spar
原创
2023-11-05 11:11:22
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# Spark执行Python包的探索
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持多种编程语言，其中包括Python。Python因为其简单易用的特性，受到了数据科学家的广泛欢迎。那么，如何在Spark中执行Python包（包的意思是Python中由多模块组成的逻辑集合）呢？本文将详细介绍这个过程，同时提供代码示例和状态图。
## 什么是Spark和Python包
**A
原创
2024-09-14 07:01:33
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一、 部署本地spark环境1.下载并安装好jdk1.8，配置完环境变量。2.Spark环境变量配置下载：http://spark.apache.org/downloads.html 我下载的是spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz,spark版本是2.3，对应的hadoop版本是2.7.解压配置系统环境变量： 将F:\spark-2.3.0-bin-hadoop2
Python小案例（九）PySpark读写数据有些业务场景需要Python直接读写Hive集群，也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据，当然环境搭建也免不了数仓的帮忙，常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。⚠️注意：以下需要在企业服务器上的jupyter上操作，本地jupyter是无法连接公司hive集群的利用PySpark读写H
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2023-09-23 16:24:08
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Python 与 Spark 集成时，使用 JAR 包可以极大地提升大数据处理的性能和灵活性。本篇文章将记录如何在 Python 环境中使用 Spark JAR 包的全过程，从环境配置到生态集成，尽量贡献一个全面的解决方案。
## 环境配置
首先，需要确保Python环境中安装了Apache Spark，并且安装了一些必要的依赖包。
### 依赖版本表格
| 依赖项 | 版
### 如何使用Python提交Spark JAR包
在大数据时代，Apache Spark因其高效的计算能力而受到广泛使用。很多时候，我们需要通过Python提交Spark JAR包来完成一些具体的任务。本文将指导你如何实现这一目标。
#### 提交Spark JAR包的流程
以下是提交Spark JAR包的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-19 04:58:05
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spark包
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2017-03-23 18:17:00
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在Python环境中已经有很多成熟的包，可以通过安装这些包来扩展我们的程序。例如，很多时候Python开发人员都会去PyPI网站去查找自己想要使用的包，然后进行安装。PyPI （ Python Package Index）是获得第三方 Python 软件包以补充标准库的一个站点。在安装Python包的过程中，经常涉及到distutils、setuptools、distribute、setup.py
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2024-08-01 10:00:11
38阅读
1.机器准备 准备三台Linux服务器，安装好JDK1.8。 2.下载Spark安装包 上传解压安装包：spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz 安装包到Linux上 解压安装包到指定位置：tar -zxvf /opt/software/spark-2.1.1-b
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2023-09-04 12:09:00
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在当前大数据环境中，Apache Spark作为一个强有力的数据处理框架，配合各种依赖包使用是极其关键的。然而，开发者在使用Spark时，经常会遇到“spark必包”类型的问题。这些问题涉及到缺失的依赖项，可能导致应用程序无法正常执行。为此，本博文将记录解决“spark必包”问题的全过程，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、安全分析和工具链集成。
## 协议背景
在本节中，我们将介绍与
# 如何在 Apache Spark 中管理依赖包
在数据处理和分析的领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具。作为新手开发者，理解如何管理 Spark 的依赖包（也就是库和框架）是至关重要的。本文将详细介绍实现 Spark 依赖包的流程，并提供每一步所需的代码示例与解释。
## 流程概述
在管理 Spark 依赖包时，可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-17 12:28:03
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Spark Core 是 Apache Spark 的核心引擎，它提供了基本的功能支持，包括任务调度、内存管理、容错性和与存储系统的交互等。无论是在大数据处理，还是在实时数据流处理方面，Spark Core 都被广泛应用。然后在使用过程中，技术人员可能会遇到各类问题，特别是当 Spark Core 包出现异常时。本文将详细探讨如何解决这些问题，分享个人的调试和解决经验。
## 背景定位
在探索
目录第一种问题：关于版本兼容问题：版本对应关系 第二种问题：出现使用RDD或者其他一些操作的时候idea没有提示功能，类似于下面这样，但是可以编译运行通过的第三种问题：出现某某jar包无法检测出来 第四种问题：我们喜欢看源码，但是我们每次点进去的时候都是java的源码，无法显示我们scala源码，这样导致我们很难受，所以我们用如下方法解决：第一种问题：关于版本兼容问题版本依赖下
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2023-10-12 13:55:29
257阅读
ml包包括三个主要的抽象类：转换器（Transformer）、评估器（Estimator）和管道（Pipeline）
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2023-05-18 17:05:34
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配置spark在本地上运行1、配置本地环境（我的本地系统为win10）（1）在官网下载spark安装包：spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz，下载页面见下图：（2）解压spark安装包到本地磁盘，这里我的路径为D:\java，如图：（3）打开cmd界面，进入安装目录下的bin目录，执行spark-shell.cmd命令，启动spark本地环境，看到如下界面说明启动成功。2、将
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2023-09-05 16:43:48
396阅读
前言上篇文章介绍了下 安装sbt环境 启动scala项目安装SBT环境运行Scala项目为什么要弄这个 因为我本来是想对spark源码编译部署spark是用scala语言编译的spark源码https://gitee.com/pingfanrenbiji/spark
https://gitee.com/pingfanrenbiji/sparkspark提供的编译方式编译的前提是将所有的依赖包都下
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2024-08-14 18:24:48
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首先要对源码进行编译，生成对应hadoop版本的spark开发程序jar包，上篇已经写了具体的过程，这里不再赘述。在安装spark的机器上，下载eclipse-java-x86_64版本，将spark-assembly.jar和spark/lib下全部加进路径，建立普通java projectWordCount代码 package sparktest.util.test;
import ja
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2023-08-25 17:10:05
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