通常我们将spark任务编写后打包成jar包，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包都很大，上传会需要等好久，怎么办？参照
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2023-09-01 11:54:41
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本文测试的Spark版本是1.3.1Text文本文件测试一个简单的person.txt文件内容为：JChubby,13
Looky,14
LL,15分别是Name和Age在Idea中新建Object，原始代码如下：object TextFile{
def main(args:Array[String]){
}
}SparkSQL编程模型：第一步： 需要一个SQLContext
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2024-06-11 12:51:33
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1.map算子private static void map() {
//创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("map")
.setMaster("local");
//创建Javaspa
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2023-07-20 13:26:58
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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
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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
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# HBase Java API Jar包实现教程
## 引言
在本教程中，我将向你介绍如何使用HBase Java API Jar包来进行HBase数据库的操作。HBase是一种分布式键值存储，可以实现在大规模数据集上进行随机实时读/写访问。
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成以下步骤，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
下表展示了实现“HBase Java API Jar
原创
2023-08-09 18:10:01
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1.RDD介绍： RDD，弹性分布式数据集，即分布式的元素集合。在spark中，对所有数据的操作不外乎是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后，Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中，并将操作并行化。 Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节
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2024-07-02 08:03:50
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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包越来越多时，难免会碰到jar包冲突的问题。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
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2023-08-01 13:34:21
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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
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2023-11-21 18:07:13
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通常我们将spark任务编写后打包成jar包，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包，如果jar包少的话可以这么做，但是
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2023-11-09 09:11:47
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Spark 下运行job，使用第三方 Jar 包的 3 种方式。
0. 说明 Spark 下运行job，使用第三方 Jar 包的 3 种方式。 1. 方式一 将第三方 Jar 包分发到所有的 spark/jars 目录下 2. 方式二 将第三方 Jar 打散，和我们自己的 Ja
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2023-06-24 21:54:03
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第一种方式操作：将第三方jar文件打包到最终形成的spark应用程序jar文件中应用场景：第三方jar文件比较小，应用的地方比较少第二种方式操作：使用spark-submit提交命令的参数: --jars要求：1、使用spark-submit命令的机器上存在对应的jar文件2、至于集群中其他机器上的服务需要该jar文件的时候，通过driver提供的一个http接口来获取该jar文件的(例如：htt
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2023-10-05 18:20:05
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# 如何运行 Spark JAR 包
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 包是一个重要的技能。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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# 使用 Idea Spark Jar 包进行大数据处理
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 包并在 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 包并在本地和集群中执行。
## 1. 环境准备
在开始
# 提交 Spark JAR 包的完整指南
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 包感到困惑。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 包的基本流程。下面是一个简要的步骤表：
| 步骤 | 描述
# Spark 上传 JAR 包
## 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 包，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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# 如何在Spark中运行Jar包
## 1. 流程概述
为了在Spark中运行一个Jar包，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包" : 60
```
## 2. 具体步骤
原创
2024-07-11 05:50:38
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# 上传jar包到Spark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包来扩展Spark的功能。
## 为什么需要上传jar包
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添加Jar包的步骤
## 1. 确认需要添加的Jar包
在开始之前，首先需要确认需要添加的Jar包的名称和版本号。
## 2. 将Jar包上传到Spark集群
将需要添加的Jar包上传到Spark集群的某个目录下，例如可以将Jar包上传到HDFS上的某个目录中。
## 3. 启动Spark应用程序
使用以下代码启动Spark应用程序：
```scala
import org.a
原创
2023-09-22 19:22:38
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# Spark排除Jar包实现流程
## 1. 确定要排除的Jar包
在开发Spark应用程序时，我们通常会使用到许多依赖的Jar包。但有时候，我们希望排除一些特定的Jar包，以解决冲突或减少不必要的依赖。首先，我们需要确定要排除的Jar包。
## 2. 配置构建工具
在构建工具中配置排除Jar包的规则，以确保这些Jar包不会被引入到应用程序中。
### 2.1 Maven项目
如果你
原创
2023-10-23 09:06:14
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