Spark 的资源管理架构首先介绍一下 Spark 的资源管理架构。Spark 集群考虑到了未来对接一些更强大的资源管理系统（如 Yarn、Mesos 等），没有在资源管理的设计上对外封闭，所以Spark 架构设计时将资源管理抽象出了一层，通过这种抽象能够构建一种插件式的资源管理模块。 见上图，Master
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2023-08-05 23:25:57
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# 实现Spark配置在高可用集群上的步骤
## 简介
在实现Spark配置在高可用集群上之前，需要先了解什么是高可用集群。高可用集群是指在出现节点故障或服务中断的情况下，能够自动切换到备用节点或者备用服务，从而保证系统的持续可用性。
## 配置步骤
下面是实现Spark配置在高可用集群上的步骤，你可以按照这些步骤进行操作。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 第一步
原创
2024-01-26 14:41:36
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下图是以standalone模式提交应用执行的流程流程1、首先是提交打包的应用程序，使用Spark submit或者spark shell工具执行。2、提交应用程序到集群，集群会启动Driver进程。注意：（1）client模式：Driver进程是在客户端启动，客户端就是指提交应用程序的当前节点，该模式适合测试环境 （2）clus
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2024-04-12 15:00:03
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Spark SQL允许您使用SQL或使用DataFrame API查询Spark程序内的结构化数据。有关Spark SQL的详细信息，请参阅Spark SQL和DataFrame指南。继续阅读：SQLContext和HiveContext所有Spark SQL功能的入口点是 SQLContext 类或其后代之一。你创建一个 SQLContext 从一个 SparkContext 。使用SQLCon
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2023-10-30 18:29:34
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注意Driver Program，就是运行spark主程序的程序。在spark-submit提交时有2种模式，client和cluster。下面是说明：--deploy-mode DEPLOY_MODE Whether to launch the driver program locally ("client") or
on on
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2024-09-26 07:33:57
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# 如何在集群上查看Spark日志
在使用Spark进行大规模数据处理时，了解Spark应用程序的日志非常重要。日志可以帮助我们排查问题、优化性能和监控任务执行情况。本文将介绍如何在集群上查看Spark日志，并通过一个实际问题来展示如何利用日志进行排查。
## 问题描述
假设我们在集群上运行一个Spark应用程序，任务执行过程中出现了性能问题导致任务运行缓慢。我们需要查看Spark的日志来分
原创
2024-06-17 05:29:17
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user_data= sc.textFile("ml-100k/u.user")user_data.first()#此处如能输出数据文件首行，则说明环境搭建没问题sc 是Spark shell 启动时自动创建的一个 SparkContext 对象，shell 通过该对象来访问 Spark。可以通过下列方法输出 sc 来查看它的类型。连接Spark Spark1.3.0只支持Python2.6或更高
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2023-08-29 16:23:15
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Spark在YARN中有yarn-cluster和yarn-client两种运行模式:
I. Yarn client在yarn-client模式下，Driver运行在Client上，通过ApplicationMaster向RM获取资源。本地Driver负责与所有的executor container进行交互，并将最后的结果汇总。 执行流程 - 1.客
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2024-02-24 11:56:03
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# Spark 在集群上直接进行 WordCount
## 引言
在大数据时代，数据的分析和处理变得越来越重要。为了能够高效地处理大规模数据，分布式计算框架应运而生。Apache Spark 是一种流行的分布式计算框架，被广泛用于大规模数据处理。在本文中，我们将介绍如何使用 Spark 在集群上直接进行 WordCount，以及相关的代码示例。
## 什么是 WordCount？
Word
原创
2023-09-14 14:23:39
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目录1. pyspark定义2. 下载3. 获取PySpark版本号4. 演示pyspark加载数据5. 演示pyspark读取txt文档信息6. RDD对象是什么？为什么要使用它7. 如何输入数据到Spark（即得到RDD对象）8. 数据计算1. 通过map方法将全部数据乘以102. map算子概念3. flatMap方法4. reduceByKey方法5
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2023-06-16 00:56:27
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环境: linux spark1.6.0 hadoop2.2.0 一.安装scala(每台机器) 1.下载scala-2.11.0.tgz 放在目录: /opt下,tar -zxvf scala-2.11.0.tgz 2.在hadoop用户下 vim /etc/profile 3.在profile文
原创
2021-09-04 16:08:31
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# Spark Yarn集群上提交实现指南
## 整体流程
在实现Spark任务在Yarn集群上提交的过程中，需要经过以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 编写Spark应用程序 |
| 2 | 打包应用程序 |
| 3 | 提交应用程序至Yarn集群 |
| 4 | 监控应用程序运行情况 |
## 详细操作步骤
### 步骤一：编写Spark应用程
原创
2024-05-19 05:05:15
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Spark 高可用集群的安装集群的规划1.下载和解压下载 Spark解压 Spark 安装包移动 Spark 安装包2.配置分发和运行Spark 集群高可用搭建入门例子 集群的规划一个简单的表格是这么创建的：节点 功能节点名称节点IPmarster 和 slavezhen(震）192.168.2.5slavexun(巽）192.168.2.6slaveli(离）192.168.2.71.下载和解
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2023-06-19 05:39:16
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给客户开发了一套软件，并部署在客户的服务器上。为了方便维护，开了远程控制。不过客户使用的是联通的网络，公司是电信网络，远程控制很慢，于是考虑如何降低网络流量，将远程服务器的屏幕分辨率降低、颜色数降低，不过操作还是很卡。考虑到一般操作不需要实时刷新屏幕，只有点击鼠标或者输入字符后需要获取最新的屏幕图像，于是按照本思路自己写了一个远程控制的软件。 关键技术：控制方式：使用B/S方式，客户端直
Spark：聚类算法 Kmeans聚类KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。K-Means聚类算法主要分为三个步骤：(1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心(2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离，将每个点聚类到离该点最近的聚类中去(3)第三步是计算
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2024-05-17 11:42:50
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1.spark在集群上运行应用的详细过程(1)用户通过spark-submit脚本提交应用(2)spark-submit脚本启动驱动器程序，调用用户定义的main()方法(3)驱动器程序与集群管理器通信，申请资源以启动执行器节点(4)集群管理器为驱动器程序启动执行器节点(5)驱动器进程执行用户应用中的操作。根据程序中所定义的对RDD的转化操作和行动操作，驱动器节点把工作以任务的形式发送到执行器进程
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2023-11-16 21:20:01
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