只会用泵不会安装怎么行，水泵安装流程包括基础检验→水泵就位安装→检测与调整→润滑与加油→试运转。今天吉祥三宝就带大家一起来具体了解详细过程。 水泵安装基础检验过程第一步：查看施工图纸 第二步：施工条件1、水泵安装层已通过结构验收。2、建筑物有关轴线、标高线已画出。3、水泵基础混凝土强度已达到70%以上。第三步：基础检验基础坐标、标高
# 如何安装Spark并解决一个具体问题
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用和易于使用的大规模数据处理平台。本文将介绍如何在Linux环境下安装Spark，并使用它来解决一个具体的问题。
## 环境准备
在开始安装Spark之前，我们需要确保已经安装了以下软件：
1. Java Development Kit (JDK)：Spark需要Java 8或
原创
2024-07-15 20:58:31
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spark3.0.2搭建教程spark3.0.2安装教程 文章目录spark3.0.2安装教程一、前期准备二、spark搭建（一）搭建1、将spark上传到虚拟机上2、解压安装包（二）、standalone（独立部署）模型1、修改配置文件（三）、yarn模型1、修改配置文件（四）、将spark文件分发到hadoop2、hadoop3中三、开启spark（一）、测试第一种：standalone模式第
1、spark概述1、什么是spark基于内存的计算引擎，它的计算速度非常快。但是spark仅仅只涉及到数据的计算，没有涉及到数据的存储。2、为什么学习spark比mapreduce计算速度快很多。3、spark特点1、速度快比mapreduce在内存中快100x，在磁盘中快10x1、由于mapreduce每次job的中间结果数据都会落地到磁盘中，而spark每次中间结果数据可以不落地（可以保存在
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2024-07-23 21:19:08
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第八章 Spark安装及配置一、Spark简介官方文档：http://spark.apache.org/ Lightning-fast cluster computing：快如闪电的集群计算。Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing：大规模快速通用的计算引擎。 1、速度
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2024-09-02 16:48:19
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# Spark 安装项目方案
## 引言
Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，支持快速的数据处理、机器学习、图形计算和流处理等功能。本文将提供一个全面的安装方案，旨在帮助用户在本地或云端环境中快速部署 Spark，以便进行大数据分析。
## 目标
本项目的目标是帮助用户：
1. 安装 Apache Spark。
2. 配置环境变量。
3. 运行简单的 Spark 应用示例
原创
2024-08-02 06:19:04
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前言Kylin 用户在使用 Spark的过程中，经常会遇到任务提交缓慢、构建节点不稳定的问题。为了更方便地向 Spark 提交、管理和监控任务，有些用户会使用 Livy 作为 Spark 的交互接口。在最新的 Apache Kylin 3.0 版本中，Kylin 加入了通过 Apache Livy 递交 Spark 任务的新功能[KYLIN-3795]，特此感谢滴滴靳国卫同学对此功能的贡献。&nb
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2024-08-10 11:53:23
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1、安装spark（Hadoop、JAVA JDK已安装）命令如下：sudo tar -zxf /home/ra/spark-1.6.2-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/cd /usr/localsudo mv ./spark-1.6.2-bin-without-hadoop/ ./sparksudo chown -R ra:ra ./spark 安装后，
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2023-08-29 13:03:53
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本教程仅仅是使用spark,能在hive用就行。1.下载Spark;
2.WinSCP上传spark压缩包到虚拟机；
3.tar -zxvf spark-2.3.3-bin-without-hadoop -C /opt/programs/
4.
1）配置Spark环境变量；
2）配置spark-env.sh 命令cp spark-env.sh.template spark-env.sh后vi sp
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2023-05-31 13:13:56
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spark学习一、spark的安装1 官网（spark官网）下载spark-hadoop的版本的tar包spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz2 上传如我自己的上传到linux的/opt/software目录下，然后解压tar -zxvf tar包 -C 指定目录3 在/etc/profile中配置环境变量export SPARK_HOME=/opt/app/spark
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2023-09-19 22:20:56
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# 项目方案：Spark与Hadoop的安装
## 一、项目背景
在大数据处理领域，Spark和Hadoop是两个非常重要的框架。Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，而Hadoop是一个可扩展的分布式文件系统。在进行大数据处理时，通常需要同时安装和配置Spark和Hadoop，以便充分利用它们的功能。
## 二、项目目标
本项目的目标是编写一个详细的方案，来指导用户安装和配置Spar
原创
2024-01-16 06:30:26
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在安装Spark3.0之前我们需要先安装Hadoop3.2。环境：Ubuntu 16.04。Hadoop 3.2伪分布式安装安装Java JDK并配置好Java_HOME环境变量Hadoop3.0之后的版本只支持Java8以后的版本。下载完jdk解压之后放置于/usr/lib/jvm下面（目录可以更改），下载完之后在/etc/profile中配置相关的环境变量。 export JAVA_HOME
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2024-10-04 13:31:43
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本教程的具体运行环境如下：CentOS 6.7Spark 2.1.0Hadoop 2.7.3Java JDK 1.8.0Scala 2.11.8准备工作安装JDK，并配置好JAVA_HOME变量。此外，Spark会用到HDFS与YARN，因此请先安装Hadoop，具体请浏览hadoop安装教程。安装Spark本教程选用的是Spark 2.1.0版本，选择package type为Pre-build
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2023-10-25 16:03:56
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local模式概述local模式就是在一台计算机上运行spark程序，通常用于在本机上练手和测试，它将线程映射为worker。 1）local: 所有计算都运行在一个线程当中，没有任何并行计算，通常我们在本机执行一些测试代码，或者练手，就用这种模式;2）local[K]: 指定使用几个线程来运行计算，比如local[4]就是运行4个Worker线程。通常我们的Cpu有几个C
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2023-08-26 10:24:28
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1 Spark 概述1.1 什么是 Spark 1.2 Spark 内置模块
Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储
系统交互等模块。Spark Core 中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed
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2023-08-25 02:06:28
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Spark SQL与Hive on SparkSpark SQL在Hadoop发展过程中，为了给熟悉SQL，但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive诞生，是运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。基于Hive后续又有一款Shark诞生，运行在Spark引擎上,但是Shark受限于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等），制约了Spark
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2023-08-30 11:41:47
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使用jdbc连接hive时,加上参数set hive.execution.engine=spark Class.forName(hiveDriver); Connection conn = null; Statement pstmt = null; ResultSet rs = null; c...
原创
2021-05-31 17:37:27
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# Spark中如何使用MapJoin
## 引言
在大数据处理的过程中，Spark提供了多种方法来对数据进行高效处理。其中，MapJoin（即Map-side Join）是一种提升连接操作性能的技巧，适用于内存能够容纳小表的场景。本文将通过一个具体的示例，详细讲解如何在Spark中使用MapJoin来优化数据连接操作，并提供完整的代码示例。
## 背景
假设我们有两个数据表，一个是用户表
什么是state(状态)管理？我们以wordcount为例。每个batchInterval会计算当前batch的单词计数，那如果需要单词计数一直的累加下去，该如何实现呢？SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState 。mapWithState 是1.6版本新增功能，目前属于实验阶段。mapWithState具官方说性能较upd
# Spark如何使用DataFrame
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，而其中的DataFrame是其核心的抽象之一，它提供了一种以结构化数据为基础的分布式数据处理方式。DataFrame源于Pandas的概念，通过提供类似于数据库表的结构化数据，使得大数据处理变得更加简单和直观。
## 什么是DataFrame
DataFrame是一个分布式数据集，类似于SQL
