1. 数据本地化的级别：1.PROCESS_LOCAL2.NODE_LOCAL3.NO_PREF4.RACK_LOCAL5.ANY 1) PROCESS_LOCALtask要计算的数据在本进程（Executor）的内存中。 2) NODE_LOCAL① task所计算的数据在本节点所在的磁盘上。② task所计算的数据在本节点其他Executor进程的内存中。
1. IDEA中配置Spark运行环境 请参考博文：3.1.Project Struct查看项目的配置信息 3.2.IDEA中如果没有默认安装Scala，可在本地安装即可 如果需要安装多版本的scala请注意： 如果您在本地已经安装了msi结尾的scala，还需要安装第二个版本，建议下载zip包，优点是直
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2024-07-04 21:46:11
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# 如何实现 Spark 远程调试
Spark 是一个强大的大数据处理框架，而在开发过程中，要确保代码的正确性和性能，远程调试功能至关重要。本文将详细讲解如何实现 Spark 的远程调试，并给出具体步骤和示例代码。
## 整体流程
下表展示了实现 Spark 远程调试的一系列步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
ClientClient在SparkDeploySchedulerBackend被start的时候, 被创建, 代表一个application和spark cluster进行通信 Client的逻辑很简单, 封装ClientActor, 并负责该Actor的start和stop 而ClientActor的关键在于preStart的时候, 向master注册该application, 并
现在越来越多的人加入到了学习 Spark 源码的队伍中来。但是如果只是单纯阅读代码，不动手亲自去跟踪和调试，往往无法很连贯地学习和理解，经常会出现无法看清代码的上下文跳转，无法理解代码含义等问题。这篇文章为大家介绍如何在真实环境中远程调试 Spark 的源码，为大家能够深入理解 Spark 核心原理铺平道路。环境先介绍一下这篇文章的环境。调试工具: IntelliJ IDEA CE + Scala
前沿技术，目前为止功能最全最强大的PLC智能远程模块，物联网模块如下图，巨控PLC智能远程控制终端不同应用场合的不同型号，巨控GRM模块分为以下4大类，GRMOPC，GRM530，GRM230，GRM110
智能远程模块的新产品 一. 巨控GRMOPC系列的PLC智能远程模块的详细应用技术合应用场景。
GRMOPC系列 · 支持
Spark本地模式安装Spark软件安装使用交互式pyspark运行代码使用spark-submit提交代码 Spark软件安装Spark本地模式即单机模式，以一个独立的进程，通过其内部的多个线程来模拟整个Spark运行时环境，本地模式只需要在1台服务器上安装Spark即可。本地模式的安装非常简单，只需要将下载的Spark软件安装包解压到目标位置即安装完成。tar -xzf spark-3.3.
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2023-10-10 09:59:38
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简介
由于
spark有多种运行模式，远程调试的时候，虽然大体步骤相同，但是还是有小部分需要注意的地方，这里记录一下调试运行在spark on yarn模式下的程序。
环境准备
需要完好的Hadoop，spark集群，以便于提交spark on y
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2023-11-03 12:28:41
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Spark开发学习之RDD编程什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)是分布式数据集，是Spark设计里最为核心的概念。在RDD出来之前，所有的分布式批处理计算系统都是从存储中读取数据到计算完成后将结果写入存储的模型，这种计算模型在处理数据集迭代运算时效率不高，为了解决这一问题，RDD应运而生。如上图，RDD是Spark core层最重要的概念，其他的Spa
# 在IDEA中调试Spark项目的方案
## 引言
Apache Spark是一个强大的数据处理引擎，而在开发Spark应用程序时，调试是一个非常重要的环节。 IntelliJ IDEA作为一个功能强大的Java IDE，为开发者提供了丰富的调试工具。然而，很多开发者可能对如何在IDEA中调试Spark项目不是很熟悉。本文将详细介绍如何在IDEA中调试Spark项目，并提供相关的代码示例和流
# 远程调试 Spark 任务的实践与探索
遥远的调试过程可能令人困惑，但在大数据处理框架 Apache Spark 中，有效的调试手段可以大幅提升开发效率。本文将介绍如何进行远程调试 Spark 程序，并通过代码示例来阐述其原理与实现过程。同时，我们还会展示如何运用流行的图表工具帮助更好地理解调试流程。
## 一、Spark 远程调试的基本概念
Spark 是一个用于大规模数据处理的通用计
原创
2024-08-18 03:22:21
68阅读
## 实现spark.debug.maxToStringFields的步骤
### 1. 了解spark.debug.maxToStringFields
在开始实现 `spark.debug.maxToStringFields` 之前，首先需要了解它的作用。`spark.debug.maxToStringFields` 是一个Spark配置参数，用于控制DataFrame和Dataset的打印输
原创
2023-08-31 10:51:54
1714阅读
一、FlinkJob内部结构介绍 FlinkJob是Apache Flink的一个概念，用于描述一个Flink应用程序的逻辑结构。一个FlinkJob通常由多个任务(task)组成，一个任务可以是一个算子(operator)或者是一个数据源(source)或者是一个数据汇(sink)。一个Flink作业可以包含多个任务，它们可以相互依赖和并行执行。FlinkJob的内部结构可以分为以下几个部分：
本篇文章主要是用Spark为例来讲, 其他的Java程序也可用相同的方式来做远程debug, 原理其实是相同的什么是远程debug远程debug就是断点打在你的本地环境, 但是代码(比如说Spark的jar包)是跑在远端的(可以理解为是服务端)为什么需要远程debug相信很多人在开发中遇到过这样的问题, 就是明明代码在自己的环境上是好的, 为什么去了测试环境就有问题, 这个时候你可能会
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2024-06-11 12:58:44
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# 从零开始搭建Spark本地环境
作为一名新入行的开发者，了解如何搭建Spark本地环境是学习大数据处理的重要一步。在这篇文章中，我将详细介绍如何在本地计算机上安装Apache Spark，并运行第一个Spark应用程序。我们将通过一个简单的步骤流程以及代码示例来完成这一过程。
## 流程概述
以下是搭建Spark本地环境的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
本文主要记录windows系统上安装spark，scala，和intelj IDEA，并实现本地spark运行。同时介绍了利用maven构建工具对spark工程构建的方法。本地运行需要本地安装scala，spark，hadoop。而如果利用maven构建工具则只需要再maven的pom.xml配置好需要的scala，spark，hadoop版本信息，构建时自动导入相应依赖，常用于企业级的项目开发中
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2024-01-09 11:41:18
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实验目的：写个本地的wordcount程序，实验步骤：1、 用JAVA开发wordcount程序1.1 配置maven环境pom.xmlxmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0&n
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2023-08-02 21:04:21
80阅读
# 如何设置Spark日志为debug
## 1. 流程概述
首先，让我们看一下整个流程的步骤，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
| 1 | 导入日志配置文件 |
| 2 | 设置日志级别为DEBUG |
| 3 | 重新启
原创
2024-05-31 06:12:59
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Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具，这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因。它已经成为大数据的操作系统，提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统，允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算。2003和2004年，两个来自Google的观点使Hadoop成为可能：一个分布式存储框架(Google文件系统)，在Hadoop中被实现为HDFS；一
Spark运行环境Spark最常见的运行环境是Yarn，但也有本地模式、独立部署模式等运行环境。本地环境不是通常想的那样：本地IDEA运行一个Scala程序，本地运行环境指的是一直在本地存在的，想什么时候用就什么时候用，而不是允许一个程序之后就没了。本地环境如下图所示：可以将上文中的案例用一行语句在本地环境运行：sc.textFile("data/word.txt").flatMap(_.spli
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2023-09-17 15:20:25
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