1.Spark运行模式
Spark 有很多种模式，最简单就是单机本地模式，还有单机伪分布式模式，复杂的则运行在集群中，目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中，当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式，对于大多数情况 Standalone 模式就足够了，如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境，也是很方便部署的。1.local(本地模式)：常用于本地开发测试，本地分
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2023-07-06 23:45:13
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1、本地模式（开发）：运行在单机上（路径：spark/bin）交互式运行(Python)：./pyspark --master local[*]交互式运行(Scala)：./spark-shell --master local[*]提交Spark作业：./spark-submit --master local[*] --name [applicationname] .py文件 file:///[输
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2023-08-30 16:15:38
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Spark的部署模式详解1. Spark的部署模式在介绍Spark的部署模式之前，需要明确两个重要的角色：Driver（驱动器）、Executor（执行器）。1.1 Driver（驱动器）Spark的驱动器是执行开发程序中的main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建SparkContext、创建RDD，以及进行RDD的转化（transform）操作和行动（action）操作代码的执行。如果你
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2024-03-03 09:01:06
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从官方的文档我们可以知道，Spark的部署方式有很多种：local、Standalone、Mesos、YARN.....不同部署方式的后台处理进程是不一样的，但是如果我们从代码的角度来看，其实流程都差不多。 从代码中，我们可以得知其实Spark的部署方式其实比官方文档中介绍的还要多，这里我来列举一下： 1、local：这种方式是在本地启动一个线程来运行作业；
2、lo
一、搭建Hadoop分布式集群参考 Hadoop分布式集群安装 进行搭建二、Spark安装和集群部署1.安装ScalaSpark对配套的Scala版本有规定，所以要根据自己的实际情况来选择Scala的版本。如下图所示：
由于Hadoop我们安装的是2.6.4，故我们选择上图中与Hadoop配套的Spark，因而选择Scala的版本为2.11。我下载的Scala为scala-2.11.8.
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2023-09-27 10:56:29
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Spark 高可用集群的安装集群的规划1.下载和解压下载 Spark解压 Spark 安装包移动 Spark 安装包2.配置分发和运行Spark 集群高可用搭建入门例子 集群的规划一个简单的表格是这么创建的：节点 功能节点名称节点IPmarster 和 slavezhen(震）192.168.2.5slavexun(巽）192.168.2.6slaveli(离）192.168.2.71.下载和解
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2023-06-19 05:39:16
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## 如何实现Spark部署
### 简介
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的框架，可以帮助我们快速高效地处理海量数据。本文将指导小白开发者如何实现Spark部署。
### 部署流程
首先，让我们来看看整个Spark部署的流程，我们可以用以下表格展示：
```markdown
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 安装Java |
| 2. |
原创
2024-06-05 05:04:50
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文章目录主节点安装软件（1）下载Scala和Spark软件包并解压设置Spark参数（1）修改spark-env.sh文件（2）修改slaves文件（3）修改环境变量并生效Slave节点安装软件（1）登录从节点1节点安装软件（2）登录从节点2节点安装软件（3）修改从节点1节点和从节点2节点环境变量并生效测试Spark（1）登录各集群节点启动Zookeeper服务并查看服务状态（
原创
2022-05-09 20:36:14
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1.1. Spark部署模式Spark支持多种集群管理器（Cluster Manager），主要为： Standalone：独立集群模式，Spark原生的简单集群管理器，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统，使用Standalone可以很方便地搭建一个集群； Apache Mesos：一个强大的分布式资源管理框架，它允许多种
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2023-09-21 09:33:30
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目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN，其中，第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式，内部实现了容错性和资源管理，后两种则是未来发展的趋势，部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成：让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上，这样可以与其他计算框架，比如MapReduce，公
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2024-01-01 06:10:30
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前言在介绍spark thrift server 需要先介绍一下其与hiverserver2及spark-sql的关系与区别HiveServer2Hive提供了一个命令行终端，在安装了Hive的机器上，配置好了元数据信息数据库和指定了Hadoop的配置文件之后输入hive命令，就可以进入到hive的交互式终端，接下来只要编写SQL语句即可，这跟传统RDB数据库提供的终端是类似的。 启动hivese
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2023-09-27 13:49:41
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spark支持多种部署方案，包括spark自带的standalone资源调度模式（StandAlone）；运行在hadoop的yarn资源调度框架中（SparkOnYARN）；local本地模式；可以运行在Mesos资源调度框架上；还可以运行在k8s（Kubernetes）上。今天对前三个（standalone、sparkonyarn、local进行阐述）local模式1）运行在本地，利用本地资源
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2023-08-01 13:35:28
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为了防止不必要的报错，部署之前请务必从开头开始看，切勿跳过其中一个部署模式，因为每一个部署模式都是从上一个模式的配置上进行的下载地址：https://archive.apache.org/dist/spark/本文所下载版本为：spark-3.3.0-bin-hadoop2环境:hadoop-2.7.5jdk1.8.0Scala安装&部署过程(Local)本地部署模式所谓的Local模式，
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2023-10-08 12:35:40
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Spark是一个内存迭代式运算框架，通过RDD来描述数据从哪里来，数据用那个算子计算，计算完的数据保存到哪里，RDD之间的依赖关系。他只是一个运算框架，和storm一样只做运算，不做存储。Spark程序可以运行在Yarn、standalone、mesos等平台上，standalone是Spark提供的一个分布式运行平台，分为master和worker两个角色。Standalone模式安装：只要修改
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2024-06-28 14:17:25
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一. 概述1. spark的三种部署模式1.1 Spark on YARNSpark on Yarn 模式就是将Spark应用程序跑在Yarn集群之上，通过Yarn资源调度将executor启动在container中，从而完成driver端分发给executor的各个任务。将Spark作业跑在Yarn上，首先需要启动Yarn集群，然后通过spark-shell或spark-submit的方式将作业
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2024-06-28 12:25:28
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部署sparkStandalone模式的spark部署#（1）通过以下步骤，配置Worker节点
#a)重命名slaves.template文件为slaves，使用以下命令：
mv /usr/local/spark/conf/slaves.template /usr/local/spark/conf/slaves
#b)编辑slaves文件，使用以下命令：
vim /usr/local/spark
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2023-09-07 23:04:54
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Spark集群安装部署Spark集群有多种部署方式，比较常见的有Standalone模式和ON YARN模式Standalone模式就是说部署一套独立的Spark集群，后期开发的Spark任务就在这个独立的Spark集 群中执行ON YARN模式是说使用现有的Hadoop集群，后期开发的Spark任务会在这个Hadoop集群中执行， 此时这个Hadoop集群就是一个公共的了，不仅可以运行MapRe
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2023-07-14 11:40:19
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SparkSql由Core、Catalyst、Hive、Hive-thriftserver组成 ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口，用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据。 Thriftserver启动时会启动一个sparkSql application。 通过JDBC/ODBC连接到该server的客户端会共享该server的程序
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2023-06-05 16:31:37
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一、TF-IDF (HashingTF and IDF) “词频－逆向文件频率”（TF-IDF）是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，它可以体现一个文档中词语在语料库中的重要程度。在Spark ML库中，TF-IDF被分成两部分：TF (+hashing) 和 IDF。 TF: HashingTF 是一个Transformer，在文本处理中，接收词条的集合然后把这些
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2023-08-14 16:47:27
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文章目录Spark运行环境Linux环境下运行本地SparkStandalone 模式Yarn模式K8S & Mesos 模式Windows 模式 Spark运行环境Spark 作为一个数据处理框架和计算引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行, 在国内工作中主流的环境为 Yarn，不过逐渐容器式环境也慢慢流行起来。接下来看看不同环境运行的sparkLinux环境下运行本地Spark所谓的
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2023-08-09 23:07:25
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