//parallelize演示（并行化scala的数据集）val num=sc.parallelize(1 to 10) //将数组并行化成RDD，默认分片val doublenum=num.map(_*2) //每个元素*2val threenum=doublenum.filter(_%3==0) //过滤出能整除3的元素//Action触发job的运行threenum.coll
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2022-01-26 10:10:24
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文章目录使用SparkPi提交任务bug（待解决)：spark-shell进行词频统计使用SparkPi提交任务先开启spark集群[root@hadoop01 bin]# ./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi /--master
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2022-05-09 20:36:59
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# Spark-shell 退出
## 简介
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的快速通用计算引擎。Spark 提供了一个交互式的 Shell 环境，称为 spark-shell，它允许用户在命令行中进行 Spark 操作和开发。在使用 spark-shell 进行开发和调试后，我们需要正确退出 spark-shell，以确保资源得到正确释放。
本文将介绍如何使用 Spark
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2023-09-06 08:33:43
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# Spark Shell操作DataFrame简介
Apache Spark是一种快速的、通用的分布式计算引擎，它提供了用于大规模数据处理的高级API。其中，Spark Shell是Spark提供的一个交互式环境，用于开发和测试Spark应用程序。本文将介绍如何在Spark Shell中使用DataFrame，以及DataFrame的基本操作和常见用法。
## DataFrame简介
Da
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2023-08-18 05:25:44
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//parallelize演示（并行化scala的数据集）val num=sc.parallelize(1 to 10) //将数组并行化成RDD，默认分片val doublenum=num.map(_*2) //每个元素*2val threenum=doublenum.filter(_%3==0) //过滤出能整除3的元素//Action触发job的运行threenum.coll
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2021-07-06 14:54:20
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在spark shell中运行代码：Spark Shell 提供了简单的方式来学习Spark APISpark Shell可以以实时、交互的方式来分析数据Spark Shell支持Scala和Python一个Driver就包括main方法和分布式集群Spark Shell本身就是一个Driver，里面已经包含了main方法spark-shell命令以及常用参数如下: ./bin/sp
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2023-06-30 17:21:42
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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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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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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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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Spa
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2023-07-10 20:09:15
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启动spark-shell如果你有一个Hadoop 集群， 并且Hadoop 版本支持YARN， 通过为Spark master 设定yarn-client 参数值，就可以在集群上启动Spark 作业：$ spark-shell --master yarn-client如果你是在自己的计算机上运行示例，可以通过设定local[N] 参数来启动本地Spark 集群，其中N 代表运行的线程数，或者用*
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2023-07-02 21:29:34
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# spark-shell进入python
Spark是一个分布式计算框架，提供了强大的数据处理和分析能力。而Python是一种流行的编程语言，具有丰富的数据处理和科学计算库。将这两个强大的工具结合起来，可以实现更多的数据分析和机器学习任务。本文将介绍如何使用spark-shell进入Python环境，并通过代码示例展示其用法。
## 1. Spark和Python的结合
Spark提供了一
原创
2023-08-21 10:09:18
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最近博主因为学习《云计算导论》一课，需要在Windows上搭建Saprk，故在网上找了相关教程搭建，步骤如下：1. Scala2.Spark3.Handoop但是不管博主怎么修正，在命令行输入“spark-shell”时，都会出现错误：Missing Python executable 'python', defaulting to '............对此博主找到了解决方法，如果你的报错也
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2023-06-20 09:14:18
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概述本文讲述如何通过spark-shell来调试scala代码文件，这样不需要IDE就可以对scala文件进行调试，在代码量较小的情况下比较适用。方法1：使用:load 命令有时候为了在spark-shell中调试一段代码，可以在spark-shell中使用:load 命令。如下：test.scala文件内容val df3 = Seq((100,"xiaoming",30)).toDF("id",
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2023-06-26 15:25:39
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1.1 启动spark-shell启动,需要指定spark-avro模块，因为默认环境里没有，spark-avro模块版本好需要和spark版本对应，这里都是3.1.3，并且使用Hudi编译好的jar包。bin/spark-shell --jars ./hudi-spark3.1.2-bundle_2.12-0.10.1.jar \--packages org.apache.spark:spark
原创
2022-08-08 19:48:46
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[toc]shell编程一、shell 脚本介绍Shell 是一个用 C 语言编写的程序，它是用户使用 Linux 的桥梁。Shell 既是一种命令语言，又是一种程序设计语言。 shell是一种脚本语言; 可以使用逻辑判断、循环等语法; 可自定义函数; shell是系统命令的集合; shell脚本可以实现自动化运维，能大大增加我们的运维效率;说明了shell 脚本在工作的重要性，shell脚本就
Spark修改spark-shell启动LOGO
修改源码：package org.apache.spark.repl.SparkILoop第29行：
将源码包打包
./dev/make-distribution.sh --name 2.6.0-cdh5.16.2 --tgz -Phive -Phive-thriftserver -Pyarn -Phadoop-2.7 -Dhadoop.vers
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2021-07-15 17:23:29
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离线安装好CDH、Coudera Manager之后，通过Coudera Manager安装所有自带的应用，包括hdfs、hive、yarn、spark、hbase等应用，过程很是波折，此处就不抱怨了，直接进入主题。
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2023-05-29 14:52:06
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1.spark-shell 一般用来写脚本验证程序正确性；开发数据一般用集成工具idea,python等 ...
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2021-09-08 15:54:00
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一、 RDD基本概念RDD——分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错，位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度二、运行spark-shell命令执行spark-shell命令就可以进入Spark-Shell交互
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2023-09-01 07:40:16
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