PythonSpark 集成时,使用 JAR 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 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。 ### 依赖版本表格 | 依赖项 | 版
原创 5月前
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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
# 实现"Spark Jar使用教程" ## 1. 整件事情的流程 首先,我们需要下载Spark,并创建一个简单的Spark应用程序。然后,将应用程序打包成Jar,并在Spark集群上运行。最后,验证应用程序是否成功运行。 ```mermaid gantt title Spark Jar使用教程流程 section 下载Spark 下载Spark:done, de
原创 2024-06-12 06:04:54
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作为数据工程师,我日常用的主力语言是R,HiveQL,Java与Scala。R是非常适合做数据清洗的脚本语言,并且有非常好用的服务端IDE——RStudio Server;而用户日志主要储存在hive中,因此用HiveQL写job也是日常工作之一;当然R的执行效率确实不靠谱,因此还需要Java(Elasticsearch,Hadoop的原生语言)与Scala(Spark的原生语言)的帮助。 R和p
### 如何使用Python提交Spark JAR 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的流程 以下是提交Spark JAR的大致步骤: | 步骤 | 描述 |
原创 2024-09-19 04:58:05
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Spark是一个快速、通用、可扩展的分布式计算引擎,可以用于大规模数据处理。在使用Spark进行开发时,我们通常会使用自己的jar来扩展Spark的功能。本篇文章将教会你如何实现"Spark优先使用自己的jar"。 整个流程可以分为以下几个步骤: 1. 准备自己的jar:首先,你需要准备自己的jar,其中包含你希望在Spark使用的自定义功能。你可以使用Maven或Gradle等构建
原创 2024-01-19 09:16:51
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Spark 下运行job,使用第三方 Jar 的 3 种方式。  0. 说明  Spark 下运行job,使用第三方 Jar 的 3 种方式。   1. 方式一  将第三方 Jar 分发到所有的 spark/jars 目录下    2. 方式二  将第三方 Jar 打散,和我们自己的 Ja
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
转载 2023-10-12 13:55:29
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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spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz,下载页面见下图:(2)解压spark安装到本地磁盘,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
        通常我们将spark任务编写后打包成jar使用spark-submit进行提交,因为spark是分布式任务,如果运行机器上没有对应的依赖jar文件就会报ClassNotFound的错误。但是在开发阶段需要多次尝试上传到集群进行测试,如果采用jar-with-dependencies的形式,每次jar都很大,上传会需要等好久,怎么办?参照
转载 2023-09-01 11:54:41
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前言当我们开发的Spark Application变得越来越复杂,依赖的jar越来越多时,难免会碰到jar冲突的问题。举个例子:我们的业务代码用到了一个第三方库,好比:guava(虽然好用,但是版本间的兼容性差的一坨翔)Spark本身也依赖了guava,但是和业务代码中依赖的guava版本不同这种情况下,把我们的Spark Application提交到集群里执行,很有可能因为版本问题导致运行出
转载 2023-08-01 13:34:21
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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
转载 2023-09-23 16:24:08
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通常我们将spark任务编写后打包成jar使用spark-submit进行提交,因为spark是分布式任务,如果运行机器上没有对应的依赖jar文件就会报ClassNotFound的错误。 下面有二个解决方法:方法一:spark-submit –jars根据spark官网,在提交任务的时候指定–jars,用逗号分开。这样做的缺点是每次都要指定jar,如果jar少的话可以这么做,但是
转载 2023-11-09 09:11:47
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研究 Spark 内部是怎么运行的,怎么将 Spark 的任务从开始运行到结束的,先从 spark-submit 这个 shell 脚本提交用户程序开始。下面的分析都是基于 spark 2.1.1 版本。我们一般提交 Spark 任务时,都会写一个如下的脚本,里面指定 spark-submit 脚本的位置,配置好一些参数,然后运行:./bin/spark-submit \ --class &l
转载 2023-11-21 18:07:13
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# 使用 Idea Spark Jar 进行大数据处理 随着大数据时代的到来,Apache Spark 作为一款强大的大数据处理框架,受到了越来越多开发者的关注。在使用 Spark 进行数据分析和处理时,往往需要将业务逻辑打包为 Jar 并在 Spark 集群上运行。在本文中,我们将介绍如何创建一个包含业务逻辑的 Spark Jar 并在本地和集群中执行。 ## 1. 环境准备 在开始
原创 10月前
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# 如何运行 Spark JAR 在数据处理和分析的世界里,Apache Spark 是一个强大的开源计算框架。对于刚入行的小白开发者来说,了解如何运行 Spark JAR 是一个重要的技能。本文将带你逐步掌握如何实现这一目标。我们将通过一个清晰的流程介绍、每一步骤的详细解释以及必要的代码示例,来帮助你更好地理解。 ## 流程概览 首先,让我们概括一下整个流程: | 步骤
原创 2024-10-23 06:03:30
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# 如何在Spark中运行Jar ## 1. 流程概述 为了在Spark中运行一个Jar,首先需要将代码打包成一个可执行的Jar文件,然后通过spark-submit命令提交这个Jar文件到Spark集群中运行。下面是详细的步骤: ```mermaid pie title 步骤比例 "打包代码" : 40 "提交Jar" : 60 ``` ## 2. 具体步骤
原创 2024-07-11 05:50:38
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# 上传jarSpark集群 Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统,提供了高效的数据处理能力,并支持多种语言。在使用Spark进行大数据处理时,我们经常需要上传自定义的jar来扩展Spark的功能。 ## 为什么需要上传jar Spark是一个分布式计算框架,它将任务分配给不同的节点并并行执行,以加快处理速度。为了扩展Spark的功能,我们可以编写自定义的函数、算法或
原创 2024-03-02 05:21:32
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# Spark 上传 JAR ## 介绍 Apache Spark 是一个快速的、通用的集群计算系统,它提供了高效的分布式数据处理能力。在 Spark 中,我们可以使用 JAR 文件来上传和运行自定义的代码。本文将介绍如何使用 Spark 上传 JAR ,并提供相应的代码示例。 ## 准备工作 在开始之前,我们需要先准备好以下环境: - 安装并配置好 Apache Spark -
原创 2024-01-03 12:56:43
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# 提交 Spark JAR 的完整指南 在大数据处理的领域中,Apache Spark 是一个越来越受欢迎的选择。如果你是一名刚入行的小白,可能对如何提交 Spark JAR 感到困惑。在本文中,我将引导你完成整个流程,包括步骤、代码和注释。 ## 流程概述 首先,我们来看看提交 Spark JAR 的基本流程。下面是一个简要的步骤表: | 步骤 | 描述
原创 10月前
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