前言 1.操作系统：Centos7 2.安装时使用的是root用户。也可以用其他非root用户，非root的话要注意操作时的权限问题。 3.安装的Hadoop版本是2.6.5，Spark版本是2.2.0，Scala的版本是2.11.8。 如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作，则需注意他们之间的版本依赖关系。可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环
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2023-08-01 22:29:53
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本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第3章，第3.1节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam） 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.1 启动 Spark 守护进程 如果你计划使用 Standalone 的集群管理器，则需要启动 Spark 的主机（master）和工作机（worker）的守护进程（daemon），它们是 Spark 架
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2024-10-12 14:28:39
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随着大数据技术的不断发展，Hadoop和Spark已成为处理大规模数据的热门框架。在生产环境中，高可用性（HA）是至关重要的，以确保数据处理和分析任务不受中断。本文将详细介绍如何构建 Hadoop和Spark分布式HA运行环境，以确保数据处理平台的稳定性和可用性。1、什么是分布式HA环境？分布式高可用性（HA）环境是一种架构设计，旨在确保系统在面临硬件故障、软件故障或其他不可预测的问题时仍然能够保
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2024-09-13 13:47:29
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3.4 Spark 应用程序让我们来了解 Spark Shell 和 Spark 应用程序之间的区别，以及如何创建和提交它们。3.4.1 Spark Shell 和 Spark 应用程序Spark 让你可以通过一个简单的、专门用于执行 Scala、Python、R 和 SQL 代码的 Spark shell 访问数据集。用户探索数据并不需要创建一个完整的应用程序。他们可以用命令开始探索数据，这些命
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2024-06-26 13:40:34
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前言： Spark与Hadoop的根本差异是多个作业之间的数据通信问题：Spark多个作业之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁盘环境搭建本次示例环境为Windows环境，需要提前安装Scala(v2.12.10)、Hadoop(v3.2.3)以及spark(v3.0.0)ScalaIDEA 下载Scala SDK对应版本的jar（scala-sdk-2.12.10），方便后续程序依赖使用
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2024-02-22 12:11:09
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1. 引言：在Hadoop高可用搭建之前首先要准备好，hadoop，jdk，zookeeper的安装包，将安装包解压到合适的位置，本文设置路径位置位于/usr/java下，然后安装解压之后的文件夹名分别为hadoop，jdk1.8，zookeeper。具体路径位置可自由设置，当但你配置Hadoop中的xml文件时，文件路径必须对应好，否则肯定会出错的。 我这里用了三台虚拟机来搭建HA模式，各插件的
Spark和Hadoop的区别和比较:1.原理比较：Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；Spark用户提交的任务称为application，一个application对应一个SparkContext，app
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2023-08-31 01:56:05
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文章目录SPARK源码编译版本要求前提准备---Maven安装前提准备---Scala安装spark源码编译编译问题问题一问题二Spark 单机模式启动并测试Spark集群配置一、spark的安装路径：二、现有系统环境变量：三、查看并关闭防火墙四、系统hosts设置五、spark文件修改六、集群启动：七、集群测试Spark整合hive1. 拷贝hive中的配置文件到spark中的conf目录下2
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2024-07-26 12:58:51
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Hadoop首先看一下Hadoop解决了什么问题，Hadoop就是解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。· HDFS，在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储，通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘坏掉的问题。· &
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2024-09-29 10:57:04
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（1） Hadoop 1.0第一代Hadoop，由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中，HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成，对应Hadoop版本为Hadoop 1.x和0.21.X，0.22.x。（2） Hadoop 2.0第二代Hadoop，为克
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2023-11-03 19:18:39
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一、重新编译的原因现在状态： 在安装Hadoop之前，大多数人都会选择在Linux系统上将Hadoop重新编译一下，然后使用重新编译的*.tar.gz文件进行安装。那么为什么Hadoop要再次编译一下呢？网上说法：官网提供编译好的只有32位的，没有提供64位的实际原因：Hadoop对于机器上的某些组件，提供了自己的本地实现。这些组件接口本应保存在hadoop的一个独立的动态链接的库里(Linux下
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2023-08-28 22:47:27
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# Spark和Hadoop版本概述
在大数据领域，Apache Spark和Apache Hadoop是两个非常流行的开源框架，用于处理和分析大规模数据集。Spark是一个快速、通用的内存计算引擎，可以用于大规模数据处理任务和机器学习等场景。而Hadoop是一个分布式存储和计算框架，包括HDFS分布式文件系统和MapReduce计算框架。
在使用Spark和Hadoop时，需要注意它们的版本
原创
2024-05-14 05:18:12
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安装需知，它是建立在hadoop 之上，并且难度大于hadoop，选择版本要与Hadoop版本匹配，如果没有选对版本就选安装上去也无法使用。1.安装准备 Hbase 的安装介质放在自己指定的目录下，解压后复制到另一个指定的目录，和前面所说的一致。2.配置环境变量 使用root 用户修改/etc/profile文件，添加HBASE_HOME 环境变量，修改PATH
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2024-06-15 11:22:38
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# 如何实现Hadoop和Spark的版本
## 整体流程
下面是实现Hadoop和Spark的版本的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载Hadoop和Spark的安装包 |
| 2 | 安装Hadoop |
| 3 | 配置Hadoop |
| 4 | 安装Spark |
| 5 | 配置Spark |
## 每一步详细操作
### 步骤
原创
2024-07-10 04:55:54
26阅读
谈到大数据框架，现在最火的就是Hadoop和Spark，但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，倒底现在业界都在使用哪种技术？二者间究竟有哪些异同？它们各自解决了哪些问题？也总有人会问这两者谁更好的问题，而事实上，在设计之初，Hadoop和Spark是为了实现在同一个团队内的协同运行，而不是非要分出个谁优谁劣。Hadoop与Spark之间，各自有各自的优势和不足，共同运
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2023-10-05 16:26:28
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1. 准备工作1) 版本选择Hadoop+Hbase+Hive一般设计大数据业务的必选组件，首先选择兼容的组件进行搭建至关重要，环境搭建好不会轻易的换版本，选择一个兼容性强，稳定的版本。本文选择组件hadoop2.6.0,Hbase0.96.2,Hive1.13.1,现阶段此种组合算是比较新的。0.98.8版本兼容性不好，以至于遗弃而选择0.96.2.软件官方下载地址：http
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2024-02-29 10:32:49
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在Hadoop集群之上安装hbase一、安装准备 首先我们确保在ubuntu16.04上安装了以下的产品，java1.8及其以上，ssh，hadoop集群，其次，我们需要从hbase的官网上下载并安装这个产品。二、开始安装 这里我介绍两种安装方式，一种是在伪分布式hadoop集群上安装hbase，另一种是在分布式hadoop集群上安装hbase。&n
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2024-04-22 11:51:57
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最近重新装了系统，需要对spark与pyspark重新配置下。于是写了这篇文章，希望对从事这个行业的人员能有所帮助：1.准备阶段准备以下版本的安装包，不同的版本号之间会发生兼容性问题，如果采用版本以下不一致，建议看完本文再动手，有些本人已经踩过坑，会在下文提示。 1.Anaconda3-2021.11-Windows-x86_64 2.jdk-8u40-windows-x64 3.hadoop-3
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2023-10-31 13:06:30
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# Spark和Hadoop版本的选择
在大数据领域，Spark和Hadoop是两个常用的开源工具，用于处理和分析大规模数据。Spark是一个快速的、分布式的计算引擎，而Hadoop是一个分布式存储和处理大数据的框架。在选择Spark和Hadoop的版本时，我们需要考虑一些因素，如功能特性、性能优化和兼容性等。本文将介绍如何选择合适的Spark和Hadoop版本，并提供一些代码示例来说明它们的用
原创
2023-09-18 10:43:37
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# 学会如何查找和实现 Hadoop 和 Spark 版本
在大数据领域，Hadoop 和 Spark 是两个最流行的工具。Hadoop 是一个分布式存储和处理平台，而 Spark 则是一个强大的大规模数据处理引擎。今天，我们将指导你如何查找和实现这两个工具的版本信息。整个流程分成若干个步骤，下面是一个简洁的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-08-29 09:56:53
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