参考网站：
Linux下配置jdk1.7- Hustc的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET
高效搭建Spark完全分布式集群- 服务器负载均衡 - 次元立方网 - 电脑知识与技术互动交流平台
hadoop学习之hadoop完全分布式集群安装- 落魄影子 - 博客频道 - CSDN.NET
hadoop2.2完全分布式最新高可靠安装文档-Hadoop2|YARN-about云开发
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2023-07-25 00:22:06
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文章目录Hadoop和Spark概述一. 简单说说Hadoop1. Hadoop的产生背景2. Hadoop核心技术二. 简单说说Spark1. Spark的官方定义2. Spark的核心技术3. Spark的内置项目4. Spark的生态体系5. Spark的特点6. Spark的用户和用途三. Hadoop和Spark的关系1. Spark的优势2. Spark对Hadoop的改进3.
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2023-07-12 11:58:31
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目录序言理论基础生态介绍安装和配置多节点部署交互SparkHBase目标单纯的hadoop，包括HDFS和MR等，可以解决一部分问题，但是还是有些麻烦。Spark的诞生是为了使得在某些场景下分布式数据的处理更便捷，效率更高。Hadoop和Spark不是两个对立或需要二选一的工具，而是两个相互补充，以完成更全面的工作的两个朋友。这一篇，我们会从安装部署Spark开始，介绍如何通过Spark做
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2023-09-06 20:45:32
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目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN，其中，第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式，内部实现了容错性和资源管理，后两种则是未来发展的趋势，部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成：让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上，这样可以与其他计算框架，比如MapReduce，公
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2024-01-01 06:10:30
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目录一、Spark概述二、Spark的运行模式1）Standalone（本章讲解）2）Mesos3）YARN（推荐）4）K8S（新模式）三、Standalone 模式运行机制1）Standalone Client 模式2）Standalone Cluster 模式四、Spark 集群安装（Standalone）1）机器及角色划分2）三台机器安装JDK环境3）下载4）配置spark5）将配置好的包c
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2023-07-28 15:39:36
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前面的是对hadoop整个系统的大致认识,今天就为学习hadoop搭建环境.首先介绍为什么要使用这样的集成环境:从这张图中的变化和前面对各个模块的介绍能了解,首先学习透彻,就必须把把所有模块都应用到,哪怕那些不常用的;但其他模块去哪了呢,因为我们学习要从简单的入手,但是这个集成架构也不是最简单的,首先说以下不同的应用对hadoop集成模块的需求:1.如果应用只是简单的MapReduce访问(对数据
## Hadoop Spark Hive 部署指南
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何实现 Hadoop、Spark 和 Hive 的部署。以下是整个部署流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下载和安装 Hadoop |
| 2 | 配置 Hadoop |
| 3 | 下载和安装 Spark |
| 4 | 配置 Spark |
| 5 |
原创
2024-05-31 04:22:29
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前言 1.操作系统：Centos7 2.安装时使用的是root用户。也可以用其他非root用户，非root的话要注意操作时的权限问题。 3.安装的Hadoop版本是2.6.5，Spark版本是2.2.0，Scala的版本是2.11.8。 如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作，则需注意他们之间的版本依赖关系。可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环
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2024-09-05 18:49:06
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Spark概述官网：http://spark.apache.org官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/Apache Spark是一个 快如闪电的 统一 分析引擎（并没有提供数据存储的方案）快如闪电（相比于传统的大数据处理方案MapReduce）：Spark将一个复杂的计算任务Job拆分为多个细粒度的Stage，每一个Stage都可以分布式并行计算；对于
为了防止不必要的报错，部署之前请务必从开头开始看，切勿跳过其中一个部署模式，因为每一个部署模式都是从上一个模式的配置上进行的下载地址：https://archive.apache.org/dist/spark/本文所下载版本为：spark-3.3.0-bin-hadoop2环境:hadoop-2.7.5jdk1.8.0Scala安装&部署过程(Local)本地部署模式所谓的Local模式，
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2023-10-08 12:35:40
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1、hadoopRDD和newHadoopRDDSpark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的,所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark也同样支持.另外,由于Hadoop的API有新旧两个版本,所以Spark为了能够兼容Hadoop所有的版本,也提供了两套创建操作接口.对于外部存储创建操作而言,hadoopRDD和newHadoopRDD是最为抽象的两个函数接口,主要包含
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2023-07-20 17:24:20
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前言在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建，但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢，因为hive默认使用的引擎是MapReduce。因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询，在成功的整合之后，我将如何整合的过程写成本篇博文。具体如下！事前准备在进行整合之前，首先确保Hive
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2023-07-13 16:50:10
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前言最近在搞hadoop+spark+python,所以就搭建了一个本地的hadoop环境,基础环境搭建地址hadoop2.7.7 分布式集群安装与配置 本篇博客主要说明,如果搭建spark集群并集成到hadoop安装流程安装spark需要先安装scala 注意在安装过程中需要对应spark与scala版本, spark 也要跟hadoop对应版本,具体的可以在spark官网下载页面查看下载sa
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2023-07-30 15:39:58
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一、Spark是什么Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用分布式并行计算框架。Spark拥有hadoopMapReduce所具有的优点，但和MapReduce的最大不同之处在于Spark是基于内存的迭代式计算——Spark的Job处理的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，除此之外，一个MapReduce在计算过程中只有map和
原创
2018-11-16 17:12:43
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# Spark集群部署（无Hadoop）
## 引言
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架，与 Hadoop 一样，Spark 也可以有效地利用集群来处理数据。在某些情况下，尤其是在只需要使用 Spark 的时候，可以选择部署 Spark 集群而无需配置 Hadoop。本文将详细介绍如何在没有 Hadoop 的情况下部署 Spark 集群的步骤。
## 部署
文章目录一、Spark概述二、Spark的运行模式1）Standalone（本章讲解）2）Mesos3）YARN（推荐）4）K8S（新模式）三、Standalone 模式运行机制1）Standalone Client 模式2）Standalone Cluster 模式四、Spark 集群安装（Standalone）1）机器及角色划分2）三台机器安装JDK环境3）下载4）配置spark5）将配置好
Spark架构与环境部署Spark架构spark支持多种运行模式，但 Spark 架构采用了标准的 Master-Slave 的结构。集群中运行 Master 的进程的节点称为 Master，运行 worker 进程的节点为 Slave。如图所示， 该图为 Spark 执行时的基本结构。当 Spark 应用程序在集群上运行时，由 Driver 程序负责整个集群中的作业任务调度。具体来说，Clien
原创
2024-03-17 20:51:13
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zookeeper是什么？ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，主要为了解决分布式架构下数据一致性问题，典型的应用场景有分布式配置中心、分布式注册中心、分布式锁、分布式队列、集群选举、分布式屏障、发布/订阅等场景。不算强一致性强一致性指的是你在一个副本节点修改了数据，那么在其他副本节点都能立刻读到最新修改的数据。选举机制服务器1启动，给自己投票，然后发投票信息，由于其
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2024-10-22 20:46:49
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Oozie 是大数据四大协作框架之一——任务调度框架，另外三个分别为数据转换工具 Sqoop,文件收集库框架 Flume,大数据 WEB 工具 Hue，这三个后面的文章将逐一给大家介绍。Oozie 概述Oozie 是一个用来管理 Hadoop 生态圈 job 的工作流调度系统。由 Cloudera公司贡献给 Apache。Oozie 是运行于 Java servlet 容器上的一个 java we
Spark on YARN without Hadoop 部署
在大数据领域中，Apache Spark 是一个非常强大的数据处理引擎。而YARN是Hadoop集群的资源管理器，用于调度和分配集群中的资源。通常情况下，Spark是在Hadoop集群上运行的，但有时候我们可能只需要Spark，而不需要整个Hadoop生态系统。本文将介绍如何在没有Hadoop的情况下，在YARN上部署Spark，并
原创
2024-01-03 07:02:29
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