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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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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# 退出spark-shell的命令及流程
## 1. 简介
在使用Spark进行开发时，有时我们需要退出当前的spark-shell环境。本文将向你介绍如何通过命令行实现退出spark-shell的命令。
## 2. 退出spark-shell的流程
下面是退出spark-shell的流程，可以用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 打开终端
原创
2023-08-11 13:09:48
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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.下载压缩文件并解压 2.修改文件名，赋予权限 3.修改Spark的配置文件spark-env.sh编辑spark-env.sh文件(vim ./conf/spark-env.sh)，在第一行添加以下配置信息: 有了上面的配置信息以后，Spark就可以把数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中，也可以从HDFS中
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2023-06-11 14:56:53
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spark-shell不支持yarn cluster，以yarn client方式启动spark-shell --master=yarn --deploy-mode=client启动日志，错误信息如下 其中“Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries
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2023-05-23 16:16:29
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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
//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
原创
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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//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
原创
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
原创
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
原创
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
原创
2023-08-18 05:25:44
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1、 SparkConf和SparkContext 启动spark-shell 每个Spark应用程序都需要一个Spark环境，这是Spark RDD API的主要入口点。Spark shell提供了一个名为“sc”的预配置Spark环境和一个名为“spark”的预配置Spark会话。 使用spark-shell启动交互式命令的过程如下： 进入spark的安装目录，转到bin目录下，启动命令spa
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
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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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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# 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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shell脚本中exit命令使用千次阅读
exit命令用于退出当前shell，在shell脚本中可以终止当前脚本执行。$ exit --help
exit: exit [n]
Exit the shell.
Exits the shell with a status of N. If N is omitted, the exit status
is that of t
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2023-07-02 23:07:52
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# Troubleshooting Guide: Spark-shell Command not Starting in CDH
## Introduction
In this guide, I will walk you through the steps to troubleshoot and resolve the issue of the "spark-shell" command no
原创
2023-08-17 08:53:27
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