IBM® Rational® Functional Tester 使您能够在多个领域自动化应用程序的回归测试，这些领域中包括 Java、HTML、.NET、Microsoft Silverlight、Adobe Flex 和 Dojo Toolkit。版本 8.2.1 增加了对测试 Flex Spark 应用程序的支持，以及其他一些新特性。本文将介绍用于测试 Flex Spark 应用程序的设置和
安装环境 Ubuntu11.10 hadoop2.2.0 Spark0.9.1 Spark的Standalone安装还得很容易的，但是我看他们写的不是很详细，也可能是我太菜了，有些看不懂，然后经过自己的摸索感觉有点感觉了，写下来记录下。 我下载Spark0.9.1版（目前最新版，和之前的0.8.1目录中有些差别），因为环境为Hadoop2.2.0
1.SparkStreaming的内部结构，Spark Streaming将连续的数据流抽象为DStream。在内部，DStream 由一个RDD序列表示，然后将一个个RDD通过SparkEngine处理后输出。 -------------------------------开发自己的实时词频统计程序----------------------**特别需要注意的一个是虚拟机的核数最小是2，因为一个
# Hudi Spark3 集成测试
## 什么是 Hudi？
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的分布式数据湖解决方案，它是建立在Apache Hadoop和Apache Spark之上的。Hudi 提供了一种简单而高效的方法来增量处理和查询大规模数据湖中的数据，同时支持实时和离线工作负载。
## 为什么需要集
原创
2024-05-11 05:18:53
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概述Spark Streaming是Spark中用于实时数据处理的模块Spark Streaming是Spark Core API的扩展，它支持弹性的，高吞吐的，容错的实时数据流的处理。数据可从多种数据源获取，例如Kafka，Flume，Kinesis及TCP Socket。也可以通过例如map，reduce，join，window等的高阶函数组成的复杂算法处理。最终将处理后的数据输出到文件系统，
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2023-11-27 04:41:57
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# Spark3 提交代码的流程与示例
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和机器学习领域。在使用 Spark3 提交代码时，理解其工作流程和使用方法是至关重要的。本文将介绍 Spark3 提交代码的基本步骤，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解。
## Spark3 提交代码的基本流程
当你准备好你的 Spark 应用程序时，提交该程序到 Spar
Hive映射Delta表以及Spark3-sql操作DL表我们使用Spark操作DL表很方便，但是想更方便的用Hive去查看DL表，怎么做呢？经过测试趟坑，总结以下文章。 以下文章分两部分，测试了Spark-sql对DL表的操作。还有Hive映射DL表。 各位大牛转载的请备注我的链接地址一、集群环境组件版本HDFS2.8.4Hive2.3.2Spark3.0.0Scala2.11.10DeltaL
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2023-08-28 13:13:54
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Spark 3 是 Apache Spark 的最新主要版本，带来了许多令人兴奋的新功能和改进。下面我将以一篇博文的形式，详细记录如何处理和解决 Spark 3 相关的问题，内容涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
## 版本对比
在 Spark 3 中，有几个显著的特性差异值得关注，包括更好的性能、对新的数据源支持、以及对机器学习库的更新。这些新特性使 Spa
# 在Spark3上使用YARN进行内存和CPU分配
在大数据时代，Apache Spark凭借其高效的分布式计算能力，已经成为数据处理的首选框架之一。对于刚入行的小白来说，掌握如何在Spark3上使用YARN进行内存和CPU的分配至关重要。本文将为你详细讲解整个流程，并提供必要的代码示例。
## 整体流程
以下是实现“Spark3 on YARN内存和CPU分配”的步骤：
| 步骤 |
第8章 Spark调优与调试1.总结Spark的配置机制2.理解Spark应用性能表现的基础知识、设置相关配置项、编写高性能应用设计模式3.探讨Spark的用户界面、执行的组成部分、日志机制8.1使用SparkConf配置Spark1.SparkConf实例包含用户要重载的配置选项的键值对。Spark中的每个配置选项都是基于字符串形式的键值对。调用set()方法来添加配置项的设置。#创建
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2023-09-04 22:20:18
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6. Spark内存管理在执行Spark的应用程序时，Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM线程，前者为主控进程，负责创建Spark上下文，提交Spark作业（Job），并将作业转化为计算任务（Task），在各个Executor进程间协调任务的调度，后者负责在工作节点上执行具体的计算任务，并将结果返回给Driver，同时为需要持久化的RDD提供存储功能。由于Driver的内存
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2023-10-10 07:24:49
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# 使用YARN方式执行Spark3代码
在大数据领域中，Apache Spark是一个非常流行的分布式计算框架，它提供了丰富的API和功能，可以处理大规模数据集。而在Spark3中，通过设置YARN方式执行代码，可以更好地管理和调度资源，提高计算效率。
## 什么是YARN？
YARN全称为Yet Another Resource Negotiator，是Hadoop 2.x引入的一个资源
原创
2024-05-26 06:20:11
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# **PySpark Spark3 简介和使用指南**
-->B(检测数据倾斜);
B-->C(处理数据倾斜);
C-->D(
原创
2024-02-25 07:41:46
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1.选取三台服务器（CentOS系统64位） 114.55.246.88 主节点 114.55.246.77 从节点 114.55.246.93 从节点 之后的操作如果是用普通用户操作的话也必须知道root用户的密码，因为有些操作是得用root用户操作。如果是用root用户操作的话就不存在以上问题。 我是用root用户操作
# Spark3 Demo: 介绍与示例
## 什么是Spark3
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，具有强大的内存计算功能。它是基于内存计算的分布式计算系统，能够高效地处理大规模数据集。Spark3是Spark的第三个主要版本，带来了许多新功能和改进。
Spark3引入了许多新功能，包括Scala 2.12支持、更好的SQL性能、更多的数据源和连接器、更好的Pyt
原创
2024-04-26 07:39:35
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# Spark3 教程指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用 Spark 3 可能会让你感到无从下手。别担心！本文将为你提供一个详细的流程和逐步指导，帮助你从零开始掌握 Spark 3。
## 整体流程
以下是你需要遵循的步骤，以便顺利地进行 Spark 3 的学习和开发。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --------------
# Apache Spark3与Zookeeper
## 介绍
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它支持分布式数据处理。Zookeeper是一个高性能的分布式协调服务，在大规模分布式系统中被广泛应用。本文将介绍如何在Spark3中使用Zookeeper作为协调服务。
## Spark3与Zookeeper的集成
Spark3可以使用Zookeeper来管理集群中的资源
原创
2024-04-29 04:54:51
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# 实现"spark3 binaryFile"的步骤和代码示例
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(创建SparkSession) --> B(读取二进制文件);
B --> C(处理数据);
C --> D(输出结果);
```
## 教程
### 步骤1：创建SparkSession
首先，我们需要创建一个SparkSessio
原创
2024-05-14 05:19:05
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Spark 是一个通用的并行计算框架，由加州伯克利大学（UC Berkeley）的 AMP 实验室开发于 2009 年，并于 2010 年开源，2013 年成长为 Apache 旗下在大数据领域最活跃的开源项目之一。Spark 目前已经走过了 0.x 和 1.x 两个时代，现在正在 2.x 时代稳步发展。Spark 也是基于 map reduce 算法模型实现的分布式计算框架，拥有 Hadoop
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2023-12-12 14:18:59
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