1. 究竟是怎么运行的？
很多的博客里大量的讲了什么是RDD, Dependency, Shuffle... 但是究竟那些Executor是怎么运行你提交的代码段的？
下面是一个日志分析的例子，来自Spark的example
def main(args: Array[String]) {
val sparkConf = new SparkConf().setAppNam
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2023-08-24 17:09:00
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前言：要学习spark程序开发，建议先学习spark-shell交互式学习，加深对spark程序开发的理解。spark-shell提供了一种学习API的简单方式，以及一个能够进行交互式分析数据的强大工具，可以使用scala编写（scala运行与Java虚拟机可以使用现有的Java库）或使用Python编写。1.启动spark-shell spark-shell的本质是在后
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2023-09-05 10:02:48
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Spark 2.x管理与开发-执行Spark Demo程序（二）使用Spark Shellspark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。操作过程概述：（1）启动Spark Shell：spark-shell :quit）也可以使用以下参数：参数说明：--master spark://spark81
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2023-05-29 16:16:54
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Spark Shell 操作RDD一、Spark Shell 简述二、RDD创建方式三、RDD之常见算子 一、Spark Shell 简述【Spark-shell】 是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用- scala编写spark程序。【两种启动Spark Shell】
本地模式启动：bin/spark-shell集群模式启动： 如：spa
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2023-08-10 08:54:38
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在Linux系统中，日志文件扮演着非常重要的角色。通过查看日志文件，我们可以了解系统发生了什么，从而及时发现并排除问题。而在Linux中，使用Shell命令来查看和管理日志是非常常见的操作，今天我们就来聊一下关于Linux Shell日志的一些知识。
首先，让我们来了解一下Linux系统中日志文件的存放位置。在大多数Linux发行版中，日志文件通常存放在/var/log目录下。常见的日志文件包括
原创
2024-04-30 11:48:26
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# 实现Spark Event Log
## 简介
在Spark中，Event Log是一个非常有用的功能，它可以记录Spark应用程序的事件和元数据，包括任务的执行情况、作业的进度、资源分配等。通过分析Event Log，我们可以更好地了解Spark应用程序的性能瓶颈，优化任务调度和资源分配，提升应用程序的执行效率。
本文将介绍如何在Spark中实现Event Log，并提供详细的步骤和相
原创
2024-01-08 08:15:31
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# 如何在 Spark 中打印日志
## 引言
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，它能够高效地处理大规模数据集。在数据处理过程中，日志记录是一个非常重要的环节，可以帮助开发者了解程序的执行情况，快速排查错误。本文将详细介绍如何在 Spark 中打印日志，包括整个流程和具体实现步骤。
## 流程概述
在 Spark 中打印日志的基本流程可以用以下几个步骤来概括：
| 步
1. Flume1.1. Flume source1.1.1.Flume采集mysqlMysql数据的实时采集需要利用mysql数据同步的数据结构binlog，该binlog本来用于mysqlmaster到mysql slave的数据同步，该日志会记录mysql的各类DML操作信息，比如操作类型
Spark集群搭建local本地模式下载安装包解压即可使用，测试（2.2版本）./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar 100local[1]：1代表线程数100：spark类中需要的一个参数
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2024-07-14 12:55:22
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好程序员大数据教程：SparkShell和IDEA中编写Spark程序，spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用Scala编写Spark程序。spark-shell程序一般用作Spark程序测试练习来用。spark-shell属于Spark的特殊应用程序，我们可以在这个特殊的应用程序中提交应用程序spark-shell启动有两种模
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2024-08-16 13:50:58
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1.spark提供了交互式接口 spark-shellspark-shell 实现了用户可以逐行输入代码，进行操作的功能。 即可以不像Java一样，编写完所有代码，然后编译才能运行spark-shell 支持 Scala交互环境 和 python交互环境在学习测试中可以使用spark-shell 进行API学习2.进入Scala交互环境在spark安装目录的根目录下，有个bin目录中有
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2023-08-01 23:59:05
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基础Spark的shell作为一个强大的交互式数据分析工具，提供了一个简单的方式学习API。它可以使用Scala(在Java虚拟机上运行现有的Java库的一个很好方式)或Python。在Spark目录里使用下面的方式开始运行：./bin/spark-shell 在Spark Shell中，有一个专有的SparkContext已经为您创建好了，变量名叫做sc。自己创建的SparkContext将无
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2023-08-24 14:05:06
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前言：Spark的运行模式指的是Spark应用程序以怎样的方式运行，单节本地点运行还是多节点集群运行，自己进行资源调度管理还是依靠别人进行调度管理。Spark提供了多种多样，灵活多变的部署模式。一、部署模式这是spark官方给出的master的配置选项，也从另一个侧面说明了spark的不同部署和运行模式。 Spark部署模式总体来讲可以分为以下几种：Local：这种模式一般用在本地ID
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2023-11-27 14:05:17
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之前对于spark , 主要是使用 没有太过深入的去了解底层原理 和 源码 ，在开发过程 ，发现遇到一些问题无从下手 ，准备投入源码的怀抱了 。
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2023-05-27 14:21:58
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整理hdfs+hive+spark stream+spark sql实战系列，有些数据是网上搜索下载的，同时整理时也参考其他博文以及《spark实战》...
1 启动spark shellcd /home/data/app/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin
./spark-shell --master spark:
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2023-05-29 13:56:50
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前言: 通过对spark集群脚本的研读, 对一些重要的shell脚本技巧, 做下笔记. *). 取当前脚本的目录sbin=`dirname "$0"`
sbin=`cd "$sbin"; pwd`代码评注:# 以上代码为获取执行脚本所在的目录的常用技巧# sbin=$(dirname $0) 返回可能是相对路径, 比如./ # sbin=$(cd $sbin; pwd) 采用pwd
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2023-05-29 11:24:49
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在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一个非常重要的工具，尤其是在执行数据分析时。使用 `spark shell` 通过 Spark 链接 Spark 集群时，有时会遇到一系列复杂的问题。本篇博文旨在对解决“spark shell 链接spark”的过程进行全面梳理。
## 环境配置
首先，我们需要配置 Spark 环境。这包含Java和Scala的安装，以及对Spark的配置。在这
一、在 Spark Shell 中运行代码Spark shell 提供了简单的方式来学习 API，并且提供了交互的方式来分析数据。你可以输入一条语句，Spark shell会立即执行语句并返回结果，这就是我们所说的REPL（Read-Eval-Print Loop，交互式解释器），为我们提供了交互式执行环境，表达式计算完成就会输出结果，而不必等到整个程序运行完毕，因此可即时查看中间结果，并对程序进
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2023-12-19 22:25:42
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# 在 Spark Shell 中调用 Shell 脚本的指南
当你在使用 Apache Spark 时，可能会希望在 Spark Shell 中执行一些 Shell 命令。这一过程并不复杂，但需要掌握一些基本技巧和知识。下面是实现 “Spark Shell 调用 Shell” 的完整流程和详细步骤。
## 流程概述
我们可以将这一过程拆分为以下几个主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-08-25 04:05:14
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# 使用 Spark Shell 及其退出方法的科普文章
Apache Spark 是一个快速通用的集群计算系统，因其高效的数据处理能力，越来越多地被用于大数据的处理和分析。Spark 通过多种方式与用户交互，其中之一就是 Spark Shell。它允许用户通过交互式命令行进行实时的数据分析和操作。本文将介绍如何使用 Spark Shell 以及如何安全退出该环境。
## Spark Shel
